에너지 및 녹색 기술

TerraPower, 인공지능 데이터센터에 원자력 전력을 공급하기 위해 열 저장에 베팅

TerraPower는 용융 나트륨에 열을 저장해 원자로 출력을 직접 낮추거나 높이는 대신 활용하는 설계를 바탕으로, 데이터센터에 원자력 전력을 공급하는 첫 프로젝트를 발표할 준비를 하고 있다. 이를 통해 인공지능 데이터센터의 변동하는 수요에 더욱 유연하게 대응할 수 있을 것으로 보인다.

2026-08-19
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فريق تحرير certi.news
TerraPower, 인공지능 데이터센터에 원자력 전력을 공급하기 위해 열 저장에 베팅

빌 게이츠가 설립한 TerraPower는 올해 데이터센터에 전력을 공급하는 첫 프로젝트를 발표할 계획이라고 Bloomberg가 보도했다. 회사는 고객의 신원을 공개하지 않았지만, 2027년에 착공할 것으로 예상되는 이 프로젝트는 TerraPower의 두 번째 발전소가 될 예정이다. 첫 번째 발전소는 이미 와이오밍주에서 건설 중이다.

이번 조치는 인공지능 데이터센터가 항상 이용 가능한 전력원을 찾고 있는 가운데 추진된다. 인공지능 모델의 훈련과 실행에는 막대한 양의 에너지가 필요하다. 원자력 스타트업들은 24시간 전력을 생산할 수 있는 능력이 문제의 일부를 해결할 수 있다고 보고 있지만, 변동하는 데이터센터 부하와 함께 원자로를 운영하는 것은 기술적·경제적 과제를 제기한다.

원자로가 데이터센터를 따라가기 어려운 이유

원자로는 높은 출력과 일정한 수준으로 계속 운전할 때 가장 효율적으로 작동한다. National Laboratory of the Rockies에 따르면 미국 원자로는 92.5%의 시간 동안 최대 출력을 내지만, 일반적으로 1분에 정격 용량의 약 5%만큼만 출력을 높이거나 낮출 수 있다.

많은 스타트업이 개발 중인 소형 모듈형 원자로는 분당 정격 용량의 약 10% 수준으로 더 빠르게 대응할 수 있다. 그럼에도 원자로를 낮은 출력으로 운전하면 판매되는 전력량이 줄어든다. 이는 자본 지출이 높은 원자력 발전에서 특히 비용이 큰 문제다. 업계가 소형 모듈형 원자로 제조 비용을 낮추더라도 이러한 이점이 나타나기까지는 10년 이상 걸릴 수 있다.

데이터센터, 특히 계량기 뒤에서 생산된 전력을 사용하는 데이터센터는 전력 부하의 급격한 변화에 대응해야 한다. 인공지능 모델 훈련부터 프롬프트 응답에 이르기까지 그래픽처리장치의 작업에 따라 수요가 빠르게 하락하거나 상승할 수 있다. 시설은 일반적으로 이러한 변동을 완화하기 위해 대형 배터리를 사용하지만, 이는 새로운 비용을 추가하며 가스 터빈도 이러한 변화로 인해 운영상의 압박을 받고 있다.

TerraPower의 설계는 어떻게 작동하는가?

TerraPower는 이 문제에 대응하기 위해 345메가와트 규모의 용융염 냉각 원자로를 설계했다. 수요가 변할 때 원자로 자체의 출력을 변경하는 대신, 원자로는 계속 원자를 분열시켜 열을 생산한 다음 남는 열을 대형 용융 나트륨 탱크에 저장한다.

전력 수요가 증가하면 발전소는 저장된 열을 사용해 더 많은 증기를 생산하고 터빈을 돌릴 수 있다. 이에 따라 수요가 낮을 때에도 고가의 장비를 계속 가동할 수 있으며, 필요할 때는 저장된 열을 사용해 추가 용량을 제공할 수 있다.

실제로 무엇이 달라지는가?

이 접근법은 원자력의 특징인 높은 가동률과 발전소가 변동하는 부하에 적응할 수 있도록 하는 저장 기술을 결합한다. 이는 원자로를 데이터센터에 직접 연결하거나 풍력 및 태양광과 같은 간헐적 전원에 더 크게 의존하는 전력망에 연결할 때 유용할 수 있다.

이 설계가 TerraPower가 데이터센터 전력 공급 시장을 장악했다는 뜻은 아니다. 예상 고객은 아직 공개되지 않았고 프로젝트도 여전히 착공 전 단계에 있다. 그러나 열 저장은 안정적인 원자로 생산량과 인공지능의 변동하는 전력 수요 사이의 격차를 해소하기 때문에 데이터센터 계약 경쟁에서 회사에 이점을 줄 수 있다. TerraPower는 1월에 Meta가 Natrium 유형의 발전소 8기를 구매하기로 합의했다고 발표했지만, 이 계약이 예상되는 데이터센터 프로젝트라고 확인하지는 않았다.

뉴스 출처
TechCrunch AI
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