미 내무부장관 "폐쇄 석탄발전소 재가동" 강조...SMR 발전은 상용화 어려운 상황

미국이 폐쇄된 석탄 화력 발전소를 재가동해야 한다고 주장했다.

지난 10일(현지시간), 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 세라위크(CERAWeek) 에너지 컨퍼런스에서 미국 내무부장관인 더그 버검(Doug Burgum)은 블룸버그 인터뷰를 통해 "폐쇄된 석탄 발전소를 재가동하면 인공지능 발전으로 인해 증가하는 전기 수요를 충족하는 데 도움이 될 것"이라고 전했다.

그는 "트럼프 대통령이 선언한 국가 에너지 비상사태의 일환으로 우리는 모든 발전소를 계속 가동해야 한다고 생각한다. 그리고 석탄 발전소에서 폐쇄된 곳이 있다면, 다시 가동해야 한다"라고 말했다. 

지난 7일, 미 에너지 부 장관 크리스 라이트(Chris Wright)는 "석탄 화력 발전소의 조기 폐쇄를 막기 위한 시장 기반 대책을 마련하고 있다"고 언급한 바 있다. 버검 장관은 여기서 한발 더 나아가 폐쇄된 곳까지 재가동하자고 주장한 것이다. 버검 장관은 미국이 과거 행정부가 부과한 환경 규정을 간소화함으로써 기존 공장을 계속 운영할 수도 있다고 말했다.

미 내무부는 로이터에 보낸 이메일에서 "규제 장벽을 완화하고 에너지 독립을 촉진하여 석탄 산업을 활성화하는 데 전념할 것”이라고 밝혔다.

미국 에너지정보청(EIA)에 따르면, 2000년 석탄은 미국 전력의 50% 이상을 차지했지만 현재는 미국 전체 전력 생산의 15%를 차지하고 있다. 

환경단체 시에라 클럽(Sierra Club)은 성명을 통해 “버검 장관이 재가동하고자 하는 폐쇄된 석탄 발전소는 비용이 많이 들고 환경 오염을 유발하기 때문에 문을 닫은 것이다. 재가동하면 소비자들이 전기 요금을 감당할 수 없을 때 전기 요금이 오르게 될 것”이라고 반박했다.

한편, 미국 에너지부 장관 크리스 라이트는 지난 10일 미국 텍사스 휴스턴에서 열린 세라위크 에너지 컨퍼런스에서 열린 미디어 인터뷰에 참여해 "소형 모듈형 원자로(SMR)가 비용과 규제 장벽으로 인해 상용화에 어려움을 겪고 있다"고 전했다. 소형 모듈형 원자로는 인공지능으로 인해 급증하는 전력 수요에 대한 잠재적 대안으로 여겨져왔다. 

SMR의 지지자들은 이 기술이 오늘날의 원자력 발전소보다 더 저렴하고 더 빠를 것이라고 주장해왔다. 10년 이상 걸리는 원자력 발전소와 같은 장기 프로젝트와 달리 대량 생산된 부품으로 만들어지기 때문에 제작 기간이 짧다는 것이다. 

또한 SMR은 재생에너지에 비해 기상 조건과 시간에 영향을 받지 않고 안정적인 전력을 공급하고, 재생에너지 프로젝트보다 토지 효율성이 높다는 장점을 가진다. SMR이 방사성폐기물 문제를 지니고 있음에도 불구하고 무탄소 청정에너지원으로 각광 받는 이유다. 

그러나 이미 SMR을 건설한 러시아와 중국과 달리 미국 내 SMR을 추진하는 주체가 AI 기업, 데이터센터 커뮤니티, 공급업체인 것이 문제로 지적된다. 게다가 미국의 규제 체계가 미비한 것 또한 상용화의 장벽으로 여겨진다.

미국 원자력 규제 위원회(NRC)의 전 위원장인 그렉 재츠코(Greg Jaczko)는 "SMR의 새로운 핵 건설을 공격적으로 추진하려면 확립되고 경험이 풍부한 참여자들이 그 추세를 주도해야 한다"라고 말했다.

미국의 다국적 로펌 깁슨 던(Gibson, Dunn & Crutcher)의 파트너인 라훌 바시(Rahul Vashi) 역시 "규제 프레임워크는 아직 구현되거나 구축되지 않았다"라며 SMR의 상용화에 대해 부정적으로 전망했다. 바시는 상업용 SMR이 건설되기까지 여러 대통령 행정부가 필요할 것으로 추정했다.

또 다른 잠재적인 산업적 역풍은 미래 전력 수요 증가 속도에 대한 불확실성이다. SMR에 대한 기대감의 대부분은 AI가 전기 소비를 엄청나게 증가시킬 것이라는 예측에 의해 촉진됐다. 그러나 올해 초 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)와 같은 오픈소스 AI 모델이 훨씬 적은 전력을 사용할 것이라고 발표하면서 이러한 예측에 대한 의문이 제기되었다고 로이터 통신은 보도했다.

미국의 싱크탱크인 피터슨 국제경제연구소(Peterson Institute for International Economics)의 수석 연구원인 마틴 초젬파(Martin Chorzempa)는 "AI 모델이 계속해서 더 작고 효율적으로 발전한다면, 그렇게 엄청난 에너지가 필요하지 않을 것"이라며 의견을 전했다.