경북 원전벨트 ‘국가 AI 학습거점’으로 대전환해야

경북연구원 ‘CEO Briefing 제767호’ 통해 전략 제안

경북 동해안 원망하저형 GW급 AI 훈련캠퍼스 통합 개념도. /경북연구원 제공

 경북 동해안에 위치한 원전벨트가 발전 거점을 넘어 국가 AI 학습거점으로 전환해야 한다는 주장이 제기됐다.

경북연구원 미래전략연구실은 12일 발표 예정인 ‘CEO Briefing’ 제767호에서 정부가 추진 중인 초대형 AI 데이터센터(AIDC) 구상과 연계해 경북 원전벨트를 국가 AI 학습축으로 육성할 필요성을 강조했다.

정부는 AIDC를 반도체·피지컬 AI와 함께 국가 대도약의 3대 메가프로젝트로 설정하고, 1단계 8.4GW에서 장기적으로 18.4GW까지 확대하는 대규모 민관 투자계획을 추진하고 있지만 수도권과 대도시권은 대규모 전력 확보와 계통 접속에서 심각한 제약이 따른다. 

이에 보고서에는 “실시간 추론과 서비스는 수요지에 배치하고, 이동 가능한 대규모 학습·훈련은 발전지에 배치하는 국가 공간전략이 필요하다”며 “경북 동해안 원전벨트를 추가 학습축으로 검토해야 한다”고 제안했다.

현재 경북 동해안에는 한울·신한울·월성·신월성 등 총 13기, 12.8GW 규모의 원전 설비가 집적되어 있다. 이는 국내 최대 무탄소 전력 공급 거점으로, 대규모 AI 학습 수요와 결합할 수 있는 최적지다.

또한 울진·경주의 원전 운영역량, 포항의 철강·소재·이차전지 산업, 구미의 반도체·전력기기, 대구·경산의 연구개발·인력을 연계할 수 있어 광역 산업 기반을 형성할 수 있다. 실제 사업규모는 후보 변전소별 공급 가능 전력과 장기 연산수요를 기준으로 결정하는 것이 타당하다고 연구원은 밝혔다.

중국은 ‘동수서산’ 전략을 통해 지연에 민감한 추론·서비스는 동부 수요지역에, 대규모 학습·저장·비실시간 연산은 서부 자원지역에 배치하고 있다. 또한 ‘원망하저’ 모델을 통해 발전원·전력망·연산부하·저장장치를 통합 설계하는 운영체계를 구축했다.

미국은 원전 장기 전력구매계약과 전용 AI 학습캠퍼스를 결합해 안정적인 전력조달과 초대형 연산투자를 실현하고 있다. Microsoft의 ‘페어워터’와 xAI의 ‘콜로서스’ 같은 초대형 학습시설은 경북형 모델의 참고 사례로 제시됐다.

경북연구원은 경북형 AI 학습캠퍼스를 △수도권·대구·부산 등은 추론·서비스 거점으로 유지 △경북 동해안은 학습·재학습 거점으로 전환 △원전·공용계통·지정 변전소·다층형 ESS·독립 학습모듈·냉각·용수·통합운영플랫폼을 하나의 시스템으로 설계 △100~300MW 규모의 독립 학습모듈로 시작해 500MW~1GW로 확장하는 방안 등을 제시했다.

연구원 관계자는 “전력공급 상태·가속기 이용률·학습작업·냉각부하를 공동 관리하는 원망하저형 모델로 구체화해야 한다”며 “정부·전력기관·경북도·민간사업자가 참여하는 공동추진체계를 구성해 후보지별 전력·부지·통신·냉각·장기 연산수요를 공동 검증해야 한다”고 강조했다.

이어 “현행 송전제약발생지역 전력공급제도를 활용한 100~300MW 시범사업에서 출발해 원전·공용계통·재생에너지·다층형 ESS를 결합한 안정적 전력조달체계를 마련해야 한다”며 “궁극적으로 AI 학습캠퍼스를 원전-계통-저장-연산 통합운영과 전력기기·냉각·AI 반도체·산업 AI의 실증·사업화 거점으로 조성해, 경북 동해안과 포항·구미·대구·경산을 연결하는 국가 동해안권 AI 산업축으로 육성해야 한다”고 제시했다.

/피현진기자 phj@kbmaeil.com