AI 데이터센터가 원전을 찾는 이유

ChatGPT가 답변 하나를 생성하는 데 필요한 전력은 구글 검색의 10배다. AI가 일상이 되면서, 전력 소비는 기하급수적으로 늘어나고 있다.

AI의 끝없는 전력 욕구

OpenAI의 GPT-4 훈련에는 2만 5천 개의 고성능 GPU가 몇 달간 돌아갔다. 구글의 AI 모델 Gemini는 더 많은 연산 자원을 요구한다. 문제는 이런 AI 모델들이 점점 더 복잡해지고, 더 많은 기업이 AI 경쟁에 뛰어들고 있다는 점이다.

전통적인 데이터센터와 달리, AI 전용 하이퍼스케일 데이터센터는 24시간 내내 최대 성능으로 돌아간다. 일반 데이터센터가 평균 30-50%의 전력을 사용한다면, AI 데이터센터는 80-90%를 상시 소비한다.

마이크로소프트는 AI 투자로 인해 2023년 탄소 배출량이 전년 대비 29% 증가했다고 발표했다. 구글 역시 AI 서비스 확장으로 2019년 대비 탄소 배출이 48% 늘었다.

차세대 원전이 답일까

기존 재생에너지로는 한계가 있다. 태양광과 풍력은 날씨에 의존하지만, AI는 365일 24시간 안정적인 전력을 요구한다. 배터리 저장 기술은 아직 대규모 데이터센터를 지원하기엔 부족하다.

차세대 소형 모듈형 원자로(SMR)가 주목받는 이유다. 기존 대형 원전 대비 건설 비용은 절반, 건설 기간은 3-5년으로 단축된다. 무엇보다 탄소 배출이 거의 없으면서 안정적인 전력 공급이 가능하다.

아마존은 2024년 SMR 개발업체 X-energy에 5억 달러를 투자했다. 마이크로소프트는 2028년부터 가동 예정인 Three Mile Island 원전에서 20년간 전력을 공급받는 계약을 체결했다.

한국은 어떻게 대응할까

국내 상황은 복잡하다. 네이버와 카카오도 AI 서비스 확장으로 전력 수요가 급증하고 있지만, 원전 증설은 여전히 민감한 사안이다.

삼성전자는 2024년 미국 텍사스에 AI 반도체 생산을 위한 170억 달러 규모 공장 건설을 발표했다. 이 공장의 전력 공급원도 관심사다. 국내에서는 데이터센터용 전력 요금 체계 개편이 논의되고 있지만, 근본적인 해결책은 아니다.

한국수력원자력은 SMR 기술 개발에 2030년까지 1조원을 투자한다고 밝혔다. 하지만 상용화까지는 시간이 필요하다.

규제와 안전성 딜레마

원자력 르네상스에도 과제는 많다. SMR은 아직 실증 단계다. 첫 상용 SMR 가동은 2030년대 초로 예상된다. 그때까지 AI 기업들은 어떻게 전력을 확보할까?

환경단체들은 "AI 발전을 위해 원전을 늘리는 것은 본말전도"라고 비판한다. 반면 기술업계는 "탄소 중립과 AI 혁신을 동시에 달성하려면 원전이 현실적 대안"이라고 반박한다.

유럽연합은 2026년부터 AI 시스템의 에너지 효율성 공개를 의무화한다. 미국도 AI 데이터센터의 전력 사용량 보고를 검토 중이다.