아마존의 SMR 전략적 투자
아마존은 SMR에 중점을 두고 원자력 에너지 경쟁에 가세하여, 대규모 데이터 센터의 에너지를 공급하기 위해 기존 원전의 수명을 연장하려 하고 있습니다. 6억 5천만 달러를 쏟아부은 수스퀘하나 원자력 발전소 투자로 아마존은 안정적이고 탄소 없는 에너지원 확보에 나섰습니다. 원자력 파트너에 대한 세부 사항은 아직 공개되지 않았으나, 이 움직임은 AI와 클라우드 운영을 위한 장기적이고 지속 가능한 에너지 솔루션에 대한 이를 핵심적으로 의미합니다.
구글의 AI를 위한 원자력 추진
구글도 원자력 에너지 분야에서 변화를 주도하고 있습니다. 구글은 SMR로부터 전력을 구매하는 최초의 기업 계약을 체결하여, 카이로스 파워와 협력하고 있습니다. 2030년까지 SMR을 전력망에 연결할 계획을 세운 구글은 원자력을 넷 제로 배출 목표를 달성하고 에너지를 많이 소모하는 AI 시스템을 지원하는 열쇠로 보고 있습니다. 장기적인 에너지 솔루션을 확보함으로써, 구글은 AI와 클라우드 인프라가 에너지 부족으로 성장에 제약을 받지 않도록 하려 하고 있습니다.
마이크로소프트의 원자력 르네상스
뒤처지지 않으려는 마이크로소프트는 20년 계약을 체결하며 3 마일 아일랜드 1호 원자로 재가동에 나섰습니다. 2028년까지 800메가와트의 탄소 없는 전기를 생산할 예정인 이 프로젝트는 마이크로소프트의 지속 가능한 에너지에 대한 헌신을 강조합니다. 게다가 마이크로소프트는 헬리온 에너지와 협력해 융합 전력과 같은 고급 원자력 기술을 실험하고 있습니다. 이러한 노력은 방대한 데이터 센터에 전력을 공급하면서 탄소 감소 목표와 일치하도록 설계되었습니다.
앞에 놓인 도전: 안전, 규제 및 경제적 타당성
원자력 에너지로의 전환은 희망적이지만 응전이 따릅니다. 안전, 환경 위험, 방사성 폐기물 처리에 대한 우려가 큰 문제이며, 과거 원자력 사고로 인한 대중의 의구심이 존재합니다. Additionally, SMR 및 원자력 프로젝트에 대한 규제 승인은 여전히 큰 장애물로 남습니다. 이 기술이 미국에서는 상대적으로 새롭기 때문에 비용이 종종 예상보다 초과되기도 합니다. 또한 원자력이 바람이나 태양 전력과 같은 더 저렴한 재생 가능 에너지와 비교할 때 경제적으로 타당한지에 대한 질문도 남아 있습니다.
시기상조의 잘못된 전략?
이 기술 대기업들이 원자력에 상당한 투자를 하고 있음에도 불구하고, 일부 전문가들은 AI의 실제 에너지 수요와 이러한 전략의 시기와 정렬이 시기상조라고 주장합니다. 특히 AI 모델 교육의 수요가 크게 변화했습니다.
AI 모델 교육 감소
주요 요인은 대규모 AI 모델 교육의 감소로, 이전에는 막대한 에너지 소비를 유도했습니다. GPT와 같은 기초 모델이 이미 개발되었고, 이제 산업은 훈련된 모델을 사용하여 예측이나 통찰력을 생성하는 최적화 작업으로 전환하고 있습니다. 최적화 작업은 모델 교육보다 훨씬 적은 에너지를 필요로 하므로, 막대한 에너지 원에 대한 즉각적인 필요성이 2021~2023년 AI 교육 붐에 비해 그리 절실하지 않을 수 있습니다.
AI 에너지 수요 안정화
수요가 안정화됨에 따라 최적화 주변의 AI 애플리케이션의 에너지 필요가 더 예측 가능하고 관리 가능해집니다. 이러한 안정화는 AI 교육 수요의 지속적인 확대에 대한 초기 기대와는 대조적이며, 이러한 원자력 투자의 시기가 AI의 변화하는 요구와 어긋날 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 SMR 계약은 2030년을 목표로 하고 있으며, 마이크로소프트의 3 마일 아일랜드 원자로 재가동 계획은 2028년까지 이루어질 것입니다. 그때까지 AI의 에너지 수요는 훨씬 덜 긴급할 수 있으며, 이는 이러한 원자력 프로젝트가 실제로 온라인에 있었을 때 예상된 이점을 제공하지 못할 수 있음을 시사합니다.
전략에 대한 의문
비평가들은 기술 대기업들이 AI의 장기적인 에너지 요구를 과대평가하고, 바람이나 태양과 같은 재생 가능 에너지의 잠재력을 과소평가하고 있다고 주장합니다. 이는 이러한 원자력 투자들이 AI의 미래 요구와 일치할 것인지에 대한 의문을 제기하며, 비싸고 불필요한 도박일 수 있음을 시사합니다.
반응적 혁신이 시장 버블을 생성하다
아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 간의 치열한 경쟁은 기술적 및 에너지 버블을 부풀리는 혁신의 빠른 사이클을 초래했습니다. 이들 기업이 서로를 능가하기 위해 경쟁하면서, 그들은 종종 경쟁사의 움직임에 반응하게 되어 스스로 새로운 기술( 예: AI 및 원자력)에 대한 투자이 가속화되는 도미노 효과를 발생시킵니다.
반응적 혁신이 열풍을 주도하다
한 기업이 새로운 AI 또는 클라우드 서비스를 출시하면 다른 기업들이 신속하게 뒤따르며 반응적 혁신 사이클이 형성됩니다. 이러한 경쟁은 각 기업이 AI 인프라와 같은 분야에 대규모 투자를 하도록 몰아가며, 수요의 과대평가로 이어집니다. 특히 AI 분야는 이 동적 요인의 영향을 받아 데이터 센터와 에너지원 투자에 막대한 자본을 쏟고 있습니다. 그러나 많은 산업이 이러한 클라우드 대기업들이 예상한 수준으로 AI를 채택할 준비가 되어 있지 않습니다.
과도한 투자와 시장 왜곡
이러한 빠른 투자는 종종 시장을 왜곡하여 AI 기반 솔루션에 대한 광범위한 수요의 환상을 만들어냅니다. 원자력 에너지의 추진은 대표적인 예로, 마이크로소프트의 원자력 분야의 대담한 움직임은 아마존과 구글의 유사한 반응을 불러일으켜 AI 운영의 실제 필요를 초과하는 에너지 인프라에 대한 상당한 투자를 유도할 수 있습니다. 에너지 확보를 위한 이 서두름은 탄소 감소에는 긍정적일 수 있지만, 이러한 기업들이 장기 프로젝트에 묶일 위험이 있어 AI 수요를 지원하기 위한 프로젝트가 AI 수요보다 더 오래 지속될 수 있습니다.
에너지 및 AI의 버블 효과
AI 및 클라우드 시장에서의 지배를 위한 경쟁은 에너지 전략에도 영향을 미쳤습니다. 기술 대기업들이 AI 운영을 지원하기 위해 대규모 지속 가능한 에너지원 확보에 분주함에 따라, 투자 초점이 원자력으로 전환되었습니다. 그러나 AI 인프라 요구가 안정화되고 있는 상황에서, 원자력 추진으로의 서두름은 실제 시장 수요가 아닌 반응적 혁신에 의해 부풀려진 또 다른 버블로 여겨질 수 있습니다.
결론적으로, 원자력 에너지는 지속 가능한 성장의 흥미로운 기회를 제공하지만, 이러한 대규모 투자가 AI의 변화하는 에너지 요구와 얼마나 잘 정렬되는지는 여전히 의문입니다. 기술 대기업들의 경쟁적 특성이 기술 및 에너지 버블 생성을 가속화했으며, 이러한 원자력에 대한 장기적인 베팅이 AI의 변화하는 환경에서 결실을 맺게 될지는 시간만이 알려줄 것입니다.