경북 동해안에 1GW급 AI 학습축 구축 구상

경북 동해안 원전벨트를 초거대 인공지능 모델의 학습 거점으로 전환하는 국가 공간전략이 제시됐다. 경북연구원은 11일 발간한 ‘CEO Briefing’ 제767호에서 실시간 서비스와 추론은 수도권 등 대도시에 두고, 전력과 연산 자원을 대량으로 쓰는 학습·재학습 기능은 발전지 인근에 배치하는 ‘수요지 추론–발전지 학습’ 구상을 내놓았다. 정부의 대규모 AI 데이터센터 인프라 구축 과정에서 예상되는 전력 수급 병목을 공간 분업으로 해소하자는 취지다.

경북형 AI 학습캠퍼스는 원전 전력과 공용계통, 다층형 에너지저장시스템 쉘, 독립 학습모듈, 냉각 인프라를 하나의 시스템으로 묶는 구조다. 전력 공급 상태와 연산 가속기 이용률, 냉각 부하를 실시간 연동해 제어하고, 수도권·대구·부산 등 주요 수요지와 이중 광백본망으로 연결해 지연 문제에 대응한다. 사업은 100~300㎿ 규모 시범단계에서 전력 품질과 연산 성능, 냉각 효율, 경제성을 검증한 뒤 500㎿를 거쳐 최종 1GW까지 확대하는 방식으로 설계됐다.

경북 동해안에는 한울·신한울과 월성·신월성 등 원전 13기, 12.8GW 규모의 설비가 집적돼 있다. 연구원은 이동 가능한 AI 학습 연산 수요를 발전지 가까이 배치하면 초고압 장거리 송전선로 건설에 따르는 사회적 비용과 전력계통 병목을 완화할 수 있다고 분석했다. 전력과 연산 인프라를 함께 설계하는 방식은 미국과 중국 등 주요국이 추진하는 통합 전략과도 맞닿아 있다.

광역 산업 생태계 구상에는 울진군과 경주시의 원전 운영 역량을 중심으로 포항시의 철강·소재·배터리, 구미시의 반도체·전력기기, 대구·경산시의 연구개발과 인재 기반을 연결하는 방안이 담겼다. 중앙정부와 전력기관, 경북도, 민간 사업자가 참여하는 공동추진체계를 가동하고 현행 송전제약발생지역 전력공급제도 등을 활용해 조기에 착수하는 방안도 제안됐다. 발전지 인접형 AI 데이터센터 선도모델을 국가 계획에 반영해 동해안을 AI 반도체·전력기기·냉각산업이 집약된 산업축으로 육성하는 것이 최종 목표다.