"경북 동해안을 전력 공급지에서 AI 반도체·전력기기·냉각산업이 집약된 국가 동해안권 AI 산업축으로"
경북 동해안 원전벨트를 국가 차원의 초거대 AI 학습 거점으로 대전환해야 한다는 파격적인 정책 제언이 나왔다.
경북연구원은 11일 'CEO Briefing' 제767호를 통해 수도권 중심의 전력 계통 한계를 극복하고 국가 AI 경쟁력을 근본적으로 재편할 '수요지 추론–발전지 학습' 기반의 국가 공간전략과 '경북형 발전지 인접형 AI 학습캠퍼스' 구상을 제시했다.
이번 구상은 정부가 추진 중인 대규모 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 구축 사업의 전력 수급 병목 현상을 돌파하기 위한 국가적 공간 분업 전략이다.
실시간 응답이 필수적인 서비스 및 추론 기능은 대도시 수요지에 유지하되 막대한 전력과 연산 자원을 소모하는 대규모 AI 모델의 학습·재학습 기능은 전력 공급이 풍부한 경북 동해안 원전벨트로 이원화 배치한다.
현재 경북 동해안은 한울·신한울, 월성·신월성 등 총 13기, 12.8GW 규모의 원전 설비가 집적된 국내 최대의 무탄소 전력 생산 거점이다.
연구원은 초고압 장거리 송전선로 건설에 따른 사회적 비용과 계통 병목을 완화하려면 이동이 가능한 AI 학습 연산 수요를 발전지 인근으로 직접 도달시키는 방식이 국가 시스템 차원에서 압도적으로 유리하다고 분석했다. 이런 접근법은 미국과 중국 등 해외 주요국의 전력 및 연산 인프라 통합 전략과도 일치한다.
연구원이 제안한 '경북형 AI 학습캠퍼스'는 원전 전력과 공용계통, 다층형 에너지저장시스템(ESS) 쉘, 독립 학습모듈, 냉각 인프라를 단일 시스템으로 통합 설계하는 구조다.
전력 공급 상태와 연산 가속기 이용률, 냉각 부하를 실시간으로 연동 제어하는 정교한 청정에너지 연산 인프라를 구축하고 이를 수도권·대구·부산 등 주요 수요지와 이중 광백본망으로 연결해 지연 시간을 극복한다.
사업 추진은 초기 100~300㎿ 규모의 시범사업을 통해 전력 품질, 연산 성능, 냉각 효율, 경제성을 시단계적으로 검증한 뒤 500㎿를 거쳐 최종 1GW 규모까지 확장하는 리스크 관리형 단계를 채택한다.
울진군·경주시의 원전 운영 역량을 축으로 포항시의 철강·소재·배터리, 구미시의 반도체·전력기기, 대구·경산시의 R&D·인재 기반을 유기적으로 연계하는 광역 산업 생태계 모델도 포함됐다.
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연구원은 이런 구상을 실현하기 위해 중앙정부, 전력기관, 경북도, 민간 사업자가 함께하는 공동추진체계를 즉각 가동하고 현행 송전제약발생지역 전력공급제도 등을 활용해 사업을 조기 착수할 것을 건의했다.
발전지 인접형 AIDC 선도모델로 국가 계획에 반영함으로써 경북 동해안을 전력 공급지에서 AI 반도체·전력기기·냉각산업이 집약된 국가 동해안권 AI 산업축으로 도약시켜야 한다고 강조하기도 했다.
