경직성 전원인 원전, 수요 급변하는 AI에 적절한 대응 어려워

[산업일보]
AI‧데이터센터의 전력 수요 급증을 근거로 원전 확대 필요성이 대두되고 있는 가운데, 이러한 주장이 실제 수요 규모와 기술적 특성을 고려하지 않은 과도한 해석이라는 지적이 제기됐다.

홍익대학교 전영환 교수는 2일 국회에서 열린 ‘AI산업 전력수급, 신규 핵발전소가 대안인가?’ 토론회의 토론자로 참석해 현재 국내에 확보된 GPU 규모를 기준으로 계산하면 AI 데이터센터의 전력 소비량이 과장됐다고 분석했다.

전 교수는 “현재 확보된 GPU가 약 32만 장 수준이며, 이는 4만 개의 AI 서버를 구축할 수 분량”이라고 언급하면서 “이를 전력 소비량으로 계산하면 최대로 쳐도 국내 전체 소비전력의 0.7% 수준인 약 3.7TWh로, 이 정도 숫자를 내세우면서 에너지 대란을 주장하는 것은 지나친 비약”이라고 비판했다.

전 교수가 지적한 또 다른 지점은 AI‧데이터센터의 전력 특성과 원전의 기술적 한계 사이의 불일치다.

“AI 데이터센터는 학습과 추론 과정에서 전력 수요 변동성이 매우 크며, 짧은 시간에 40~50%까지 수요가 급변하는 특성이 있다”고 전제한 전 교수는 “원전은 출력 조절이 어려운 경직성 전원으로 분류돼 이러한 급격한 변동성에 대응하기 어렵다”고 강조했다.

전력 안정화 부담이 일반 소비자에게 전가될 수 있다는 점도 전 교수의 지적을 피하지 못했다. 그는 “국내 전력 수요는 2020년 이후 큰 폭의 증가 없이 정체돼 있다”고 말한 뒤 “장기 수요 예측을 과도하게 잡아 설비를 선제적으로 확대하는 것은 위험 요소가 될 수 있다”고 경고했다.

과잉 설비의 리스크에 대한 우려도 제시했다. 전 교수의 설명에 따르면, 설비 부족은 2년 단위 수급계획 조정으로 대응할 수 있지만, 과잉 설비는 국민 부담으로 고착될 가능성이 크다.

“특히 신규 원전 가동을 유지하기 위해서는 대규모 에너지저장장치(ESS)가 필요하다”고 강조한 전 교수는 “원전 22GW를 유지하려면 약 22조 원 규모의 ESS 투자가 필요하며, 재생에너지와 원전을 단순 비율로 병행하는 계획은 계통 운영 현실을 반영하지 못한다”고 덧붙였다.

토론을 마무리하면서 전 교수는 “현재 에너지 정책 논의가 평균의 오류에 빠져 있다”고 꼬집으면서 “재생에너지와 원전을 비율로 나누는 접근은 실제 운용 측면에서 한계가 크다”고 힘주어 말했다.