울진·경주 원전 13기·12.8GW 발전 인프라 강점 수도권은 '추론', 발전지역은 '학습'…AI 연산의 공간분업 구상 100~300MW 실증 거쳐 1GW급 AI 학습캠퍼스로 단계적 확대 포항·구미 제조업, 대구·경산 R&D 연계하면 광역 AI 산업벨트 가능 관건은 전력망·통신·냉각·부지와 장기 연산수요 확보 안동=에너지경제신문 정재우 기자 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 '기술'에서 '인프라'로 빠르게 확장되고 있다. 더 크고 정교한 AI 모델을 개발하려면 막대한 연산능력이 필요하다. 이를 뒷받침할 데이터센터와 안정적인 전력 공급 능력은 이제 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠올랐다. 이 같은 변화는 국내 최대 원전 집적지역 가운데 하나인 경북 동해안에 새로운 가능성을 열고 있다. 그동안 울진과 경주의 원전은 수도권과 산업도시에 전력을 공급하는 발전기지라는 성격이 강했다. 그러나 AI 시대에는 발상을 바꿀 수 있다. 발전소에서 생산한 막대한 전력을 먼 곳으로 보내는 대신, 대규모 전력을 소비하는 AI 학습시설을 발전지역 가까이 배치하는 방식이다. 경북연구원 미래전략연구실이 12일 'CEO Briefing' 제767호를 통해 제안한 '경북 원전벨트의 국가 AI 학습거점 전환'이 주목받는 이유다. 핵심은 단순히 데이터센터 한두 곳을 경북에 유치하자는 데 있지 않다. 울진·경주의 원전과 포항·구미의 제조업, 대구·경산의 연구개발(R&D) 및 인력 기반을 연결해 경북을 국가 AI 인프라의 한 축으로 재편하자는 구상이다. ▲AI 데이터센터 경쟁, 결국 '전력 확보전' 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 성장의 핵심 기반시설로 보고 대규모 민관 투자를 추진하고 있다. 계획상 AIDC 규모는 1단계 8.4GW에서 장기적으로 18.4GW까지 확대된다. 문제는 전력이다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 지속적으로 소비한다. AI 모델이 대형화되고 고성능 가속기 사용이 늘어날수록 필요한 전력도 급격히 증가한다. 특히 데이터센터가 수도권과 대도시에 집중되면 '어디서 전력을 생산할 것인가'뿐 아니라 '그 전력을 어떻게 데이터센터까지 보낼 것인가'라는 문제가 동시에 발생한다. 발전설비만 늘린다고 해결되는 문제가 아니라는 의미다. 실제 데이터센터까지 전기를 전달하려면 송·배전망과 변전시설을 함께 확충해야 한다. 송전망은 단기간에 건설할 수 있는 시설도 아니다. 대규모 투자와 긴 사업기간이 필요하고 노선과 입지를 둘러싼 지역사회 갈등 가능성도 존재한다. 결국 AI 시대의 전력정책은 하나의 질문과 마주하게 된다. '데이터센터가 있는 곳으로 계속 전력을 보낼 것인가, 아니면 전력이 풍부한 곳으로 이동 가능한 연산기능을 옮길 것인가.' ▲울진·경주 원전 13기·12.8GW…경북이 가진 결정적 자산 경북이 AI 학습거점 후보지로 주목받는 가장 큰 이유는 압도적인 발전 인프라다. 울진 한울·신한울과 경주 월성·신월성에는 모두 13기의 원전이 운영되고 있으며 설비용량은 12.8GW에 달한다. 산업화 시대에 이러한 발전능력은 국가 산업단지와 대도시에 전력을 공급하는 에너지 자산이었다. 그러나 막대한 전력을 필요로 하는 AI 시대에는 첨단산업을 유치하는 입지 경쟁력으로 성격이 달라질 수 있다. 여기서 중요한 것은 AI 연산이라고 해서 모두 소비자 가까이에서 이뤄질 필요는 없다는 점이다. AI 연산은 크게 '학습(training)'과 '추론(inference)'으로 나눌 수 있다. 이용자의 질문에 AI가 즉시 답하거나 실시간 서비스를 제공하는 추론은 통신 지연을 최소화해야 하기 때문에 수도권이나 대도시 등 수요처와 가까운 곳이 유리하다. 반면 방대한 데이터를 활용해 AI 모델을 처음 훈련하거나 다시 학습시키는 작업은 상대적으로 입지 선택의 폭이 넓다. 초대형 AI 모델 학습에서는 소비자와의 물리적 거리보다 대규모 전력 확보와 연산설비의 안정적 운영이 더욱 중요한 요소가 될 수 있다. 경북연구원이 제시한 국가 차원의 'AI 연산 공간분업' 구상이 여기서 출발한다. 서울·수도권과 대구·부산 등 대규모 수요지역에는 추론과 서비스 기능을 배치하고, 막대한 전력이 필요한 대규모 학습·재학습 기능은 발전지역인 경북 동해안에 두자는 것이다. 쉽게 말해 '수요지에서는 AI를 쓰고, 발전지에서는 AI를 키우는' 구조다. ▲전기를 수도권으로 보낼까, AI를 발전소 옆으로 가져올까 이 구상이 현실화되면 국가 전력정책에도 새로운 선택지가 생긴다. 현재 전력 시스템은 발전지역에서 생산한 전기를 수도권과 대규모 산업지역으로 장거리 송전하는 구조가 기본이다. 하지만 AI 데이터센터가 대규모로 늘어나면 전력 소비 역시 급증한다. 발전설비 확충과 함께 송전망을 추가로 건설해야 하는 부담도 커질 수밖에 없다. 그렇다면 모든 전력수요를 기존 소비지역에서 충당하는 대신 '장소 이동이 가능한 전력수요'를 발전지역으로 옮기는 방안도 검토할 수 있다. 대표적인 대상이 AI 학습이다. 대규모 AI 학습시설을 원전 인근에 배치하면 발전지역에서 생산한 전력을 가까운 곳에서 고부가가치 산업자원으로 활용하는 모델을 만들 수 있다. 이는 지역경제 측면에서도 의미가 크다.경북 동해안이 단순히 전기를 생산해 다른 지역으로 보내는 '전력 생산지역'에서 벗어나, 생산한 전력을 활용해 AI라는 새로운 부가가치를 만들어내는 'AI 생산지역'으로 전환할 가능성이 생기기 때문이다. 전력의 생산지가 곧 첨단산업의 입지가 되는 셈이다. ▲중국은 이미 연산기능을 동·서로 나눴다 해외에서는 전력과 데이터센터 입지를 하나의 국가 전략으로 접근하는 움직임이 이미 나타나고 있다.대표적인 사례가 중국의 '동수서산(東數西算)'이다. 데이터와 디지털 서비스 수요가 집중된 동부지역에서 발생하는 연산 가운데 실시간성이 상대적으로 낮은 작업을 전력과 토지 여건이 좋은 서부지역으로 보내 처리하는 국가 프로젝트다. 데이터가 풍부한 동부와 에너지 자원이 풍부한 서부를 연결해 국가 차원의 연산자원을 효율적으로 배치하겠다는 전략이다. 중국은 여기서 더 나아가 전원과 전력망, 연산부하, 저장장치를 함께 설계하는 이른바 '원망하저(源網荷儲)' 방식도 추진하고 있다. 발전과 송전, 소비, 저장을 각각 따로 보는 것이 아니라 하나의 시스템으로 통합해 운영하는 개념이다. 미국에서도 원전과 AI 데이터센터를 연계하려는 움직임이 나타나고 있다. 안정적인 대규모 전력을 확보하기 위해 장기 전력구매계약을 활용하거나 AI 연산시설과 발전원을 직접 연계하려는 시도가 이어지고 있다. 결국 세계 AI 인프라 경쟁은 반도체와 데이터센터 확보를 넘어 '어디서, 어떤 전력으로 AI를 학습시킬 것인가'를 결정하는 단계로 확대되고 있다. ▲울진·경주에서 포항·구미까지…'경북 AI 산업벨트' 가능성 경북의 강점은 원전만 있는 것이 아니다. 울진과 경주의 발전기반을 남쪽과 서쪽으로 연결하면 포항의 철강·소재·이차전지 산업, 구미의 반도체·전력기기 산업과 맞닿는다. 여기에 대구·경산이 보유한 대학과 연구기관, 전문인력까지 연계할 수 있다. 이 때문에 AI 학습캠퍼스는 단순히 데이터센터 한 곳을 유치하는 사업과는 다른 파급효과를 낼 수 있다. 초대형 데이터센터에는 안정적인 전력공급 설비와 변압기·전력기기, 냉각시스템, 에너지저장장치(ESS) 등이 필요하다. AI 연산에는 고성능 반도체와 서버, 네트워크 장비가 필수다. 여기에 데이터센터에서 확보한 AI 연산능력을 철강·소재·이차전지·전자산업에 접목하면 산업용 AI 실증으로 영역을 확대할 수도 있다. 이를 공간적으로 연결하면 역할 분담도 가능하다. 울진·경주가 '전력과 연산', 포항·구미가 '산업과 제조', 대구·경산이 '연구개발과 인력'을 담당하는 광역 AI 산업생태계다. 이 구상이 현실화된다면 경북 동해안 원전벨트는 기존 에너지산업에 AI와 반도체, 전력기기, 첨단 제조업을 결합한 새로운 산업축으로 변화할 수 있다. ▲처음부터 1GW는 아니다…100~300MW부터 사업성 검증 다만 대규모 발전설비가 있다는 이유만으로 AI 데이터센터가 들어오는 것은 아니다. 실제 사업에서는 데이터센터에 공급할 수 있는 전력 규모와 변전소 여건, 초고속 통신망, 부지, 냉각용수, 재해 안전성 등을 종합적으로 따져야 한다. 무엇보다 중요한 것은 민간기업의 장기적인 연산수요다. 수조원대 투자가 필요한 대규모 AI 인프라는 시설을 건설하는 것보다 장기간 안정적으로 사용할 고객을 확보하는 것이 사업성의 핵심이기 때문이다. 경북연구원이 처음부터 1GW급 시설을 건설하기보다 단계적 접근을 제시한 것도 이 때문이다. 우선 전력과 통신, 부지 등 조건을 갖춘 후보지역을 선정한 뒤 100~300MW 규모의 독립형 AI 학습모듈을 구축해 전력품질과 연산성능, 냉각효율, 경제성을 검증한다. 사업성이 확인되면 500MW급으로 확대하고 최종적으로 1GW급 AI 학습캠퍼스로 성장시키는 방식이다. 캠퍼스에는 원전과 공용 전력계통뿐 아니라 지정 변전소, 다층형 ESS, AI 학습모듈, 냉각·용수시설 등을 구축하고 이를 하나의 통합운영플랫폼으로 관리하는 방안이 제시됐다. 전력 공급량과 AI 가속기 이용률, 학습작업, 냉각부하를 동시에 관리해 기존 데이터센터와 차별화된 대규모 AI 학습기지를 만들겠다는 구상이다. ▲'원전지역'에서 'AI 생산지역'으로…남은 과제는 구상의 규모가 큰 만큼 경북만의 사업으로 추진하기에는 한계가 있다. AI 데이터센터에는 막대한 투자비가 필요하고 발전·송전·변전·통신 등 국가 기반시설과도 직접 연결된다. 따라서 정부와 전력기관, 경상북도, 민간 데이터센터 사업자, AI 기업이 참여하는 공동 추진체계를 구축하고 후보지역별 전력 공급능력과 부지, 통신, 냉각 여건, 장기 연산수요를 동시에 검증할 필요가 있다. 특히 핵심은 '누가 사용할 것인가'다. AI 기업과 클라우드·데이터센터 사업자 등이 장기간 사용할 연산수요를 확보하지 못한다면 아무리 전력이 풍부해도 대규모 투자를 끌어내기 어렵다. 반대로 안정적인 전력과 대규모 부지, 고성능 통신망에 장기 연산수요까지 확보한다면 경북은 국내 AI 인프라의 새로운 선택지가 될 수 있다. 경북 입장에서도 목표를 AI 데이터센터 한두 곳을 유치하는 수준에 둘 필요는 없다. 원전과 전력망, ESS, 데이터센터를 하나의 시스템으로 묶고 이를 기반으로 전력기기와 냉각산업, AI 반도체, 산업용 AI까지 실증하고 사업화하는 생태계를 구축하는 것이 더 큰 그림이다. 산업화 시대에는 공장과 항만, 도로가 도시와 지역의 경쟁력을 결정했다. AI 시대에는 전력과 데이터센터, 반도체, 통신망이 새로운 산업지도를 그릴 가능성이 크다. 경북에는 이미 그 출발점이 될 12.8GW 규모의 원전 발전기반이 존재한다. 이제 관건은 이 전력을 단순히 다른 지역으로 보내는 데 머물 것인지, 경북 안에서 새로운 산업과 부가가치로 전환할 것인지다. 울진과 경주의 원전벨트에서 AI를 학습시키고, 포항·구미의 제조업에 AI를 접목하며, 대구·경산의 연구개발 역량과 인재를 연결하는 구상이 현실화된다면 경북의 산업지도 역시 달라질 수 있다. 경북 원전벨트가 국가 AI 인프라 경쟁의 새로운 무대가 될 수 있을지 주목된다. 정재우 기자 jjw5802@ekn.kr