저자: 국성커뮤니케이션팀
요약
현 시점에서 우리는 AGI의 발전 동향과 투자자 기대치를 재평가하고 있습니다. 시장은 컴퓨팅 파워에서 시작하여 GPU, 광학 모듈, 스위치, 스토리지 및 기타 트랙으로 확장되며 해외 매핑을 활용하여 AI 애플리케이션을 간절히 기대하지만 컴퓨팅 파워가 증가하면 업스트림 인프라에 대한 수요를 무시합니다. 애플리케이션이 가장 폭발적인 방향이라면 인프라 개발에 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 액체 냉각뿐만 아니라 에너지 수요도 이 글의 출발점입니다.
사소한 변화: AIDC와 기존 데이터 센터의 가장 큰 차이점 중 하나는 전력 소비 수준이 크게 증가했다는 것입니다. AIDC는 대용량 데이터, 복잡한 알고리즘, 연중무휴 즉각적인 응답이라는 특징을 가지고 있습니다. 따라서 기존 데이터 센터에 비해 AIDC는 많은 전력을 소비합니다. AI의 급속한 발전으로 대규모 언어 모델을 통합한 AI 소프트웨어가 빠르게 발전할 것으로 예상되며, 앞으로 데이터 센터의 전력 소비는 새로운 세대로 커질 것입니다. "전기 호랑이"와 데이터 센터 소비 전력의 비율은 더욱 증가할 것입니다. 세미애널리시스(SemiAnalytics)는 글로벌 데이터센터 핵심 IT 전력 수요가 2023년 49GW에서 2026년 96GW로 급증할 것으로 예측하고, 이 중 AI가 약 40GW를 소비할 것으로 내다봤다. Vertiv는 향후 5년 동안 데이터 센터 전력 소비가 100GW 증가하고, 2029년까지 전 세계 데이터 센터 전력 수요가 140GW로 증가할 것으로 예측합니다.
딜레마: 미국 전력망은 AI 컴퓨팅 성능 개발을 지원할 수 없습니다. 데이터센터 건설 속도에 비해 현재 미국 전력망 건설 속도는 상대적으로 느리고 발전 용량도 제한적이다. 따라서 미국은 단기적으로 전력 수요 딜레마에 직면하게 된다. 일체 포함. 현재 미국 전력 공급은 긴 인프라 건설 주기, 인프라 시설 부족, 노동력 부족, 실무자 간의 경험 부족, 전력망 구축 시 여러 이해관계자 조정 필요성 등의 장애물에 직면해 있습니다. AI의 급속한 발전으로 인해 일부 지역에서 전력 공급 부족이 발생했습니다. 북미 유틸리티 회사인 Dominion Energy는 버지니아의 전력 수요를 충족하지 못할 수 있으며, 이로 인해 세계에서 가장 빠르게 성장하는 데이터 센터 허브의 건설이 수년간 지연될 수 있다고 밝혔습니다. .
해결책: 단기 - 천연가스, 중기 - SMR 원자력, 장기 - 제어 핵융합. AI의 등장은 컴퓨팅 파워+에너지로 자원 경쟁을 주도하고 있다. AI가 주도하는 디지털 세계에서 컴퓨팅 파워는 반복과 혁신의 기반이며, 에너지는 이러한 컴퓨팅 파워의 작동을 지원하는 핵심입니다. 단기적으로 연료전지와 결합된 천연가스는 현재의 급속한 확장 요구를 충족시키기 위해 데이터 센터에 유연하고 효율적인 발전 솔루션을 제공할 것입니다. 중기적으로 소형 모듈식 원자로(SMR)는 분산 배치에 대한 안정성과 적응성으로 인해 데이터 센터의 전력 병목 현상을 해결하는 핵심 경로가 될 것입니다. 장기적으로 제어 가능한 핵융합은 에너지 공급 제약을 완전히 극복하고 미래 컴퓨팅 파워 생태계에 무제한적이고 깨끗한 전력 지원을 제공할 것으로 예상됩니다. 이 과정에서 에너지 기술의 지속적인 혁신부터 컴퓨팅 파워 생태계의 효율적인 협업에 이르기까지 AI 기술의 도약을 촉진할 뿐만 아니라 에너지와 컴퓨팅의 심층 통합이라는 미래 패턴을 재구성합니다.
우리는 여전히 컴퓨팅 성능을 놓고 전쟁을 벌이고 있다고 생각하지만 향후 5년 동안 에너지 인프라를 위한 전쟁이 주류가 될 수 있습니다. 단기적으로 올해 3분기 CSP 거대 기업의 자본 지출은 모두 새로운 최고치를 기록했으며, 지속적인 투자 증가와 함께 향후 5~10년 동안 컴퓨팅 성능 측면에 집중되는 경향이 있습니다. AI 컴퓨팅 파워와 미국의 현재 전력 공급 상황에서 우리는 2020년의 시대가 끝나고 컴퓨팅 파워를 위한 전쟁이 점차 평탄해질 것이라고 믿습니다. 에너지를 위한 전투. SMR 등 원자력 발전 프로젝트에 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 컴퓨팅 거대 기업의 투자 계획이 이를 입증했다. IT 거대 기업의 참여는 신기술을 대폭 도입하고 반복을 가속화하며 관련 에너지 인프라에 대한 투자 기회가 점차 나타날 것이다. .
투자 조언: 요약하면 에너지는 기술 경쟁의 다음 전투입니다. 액체 냉각이 선택에서 필수로 변경된 것처럼 AI 업스트림 인프라 트랙도 선두를 차지하기 위해 전통 산업에서 핵심 기술 지원 장비로 이동하고 있습니다. 레이아웃은 미래 성공의 열쇠입니다. ETN, EMR, SMR, OKLO, NNE, BE 등 미국 주식의 핵심 타겟에 주목하는 것이 좋습니다. A주의 원자력, 천연가스 및 인프라 공급망에서는 지불하는 것이 좋습니다. 중국 일반원자력, 중국원자력, 신천연가스, CGN Mining, Jinpan Technology, Invic, Megmeet, Nengke Technology, Kehua Data, Continental, One Stone 등에 주목
위험 경고: 기술 및 규제 위험, 높은 자본 요구 사항 및 자금 조달 압력, 시장 수요 및 경쟁 위험
투자 요구 사항
OpenAI 창립자인 Sam Altman은 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다. 미래의 두 가지 중요한 자원은 컴퓨팅 성능과 에너지가 될 것입니다. AI의 성능 추구는 컴퓨팅 파워 분야에서 점차 더욱 심화되고 있으며, 다음 단계 경쟁의 핵심 요소는 에너지 인프라에서 처음으로 나타날 것입니다.
[컴퓨팅 파워에서 에너지까지: 기술 경쟁의 다음 전쟁]
인공지능의 등장은 컴퓨팅 파워와 에너지에 대한 자원 경쟁을 더욱 직접적으로 이끌었습니다. AI가 주도하는 디지털 세계에서 컴퓨팅 파워는 반복과 혁신의 기반이며, 에너지는 이러한 컴퓨팅 파워의 작동을 지원하는 핵심입니다. "미래에 가장 중요한 두 가지 자원은 컴퓨팅 성능과 에너지입니다." 이러한 추세는 알고리즘 최적화부터 하드웨어 혁신, 효율적인 에너지 시스템에 대한 현재 수요에 이르기까지 AI 기술 개발의 모든 단계에 걸쳐 진행될 것입니다.
[컴퓨팅 파워의 가속 요구사항 및 하드웨어 한계]
AI 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. NVIDIA H100 GPU를 예로 들면, 60 TFLOPS의 컴퓨팅 성능은 대형 모델의 대규모 훈련을 촉진하고 있으며 컴퓨팅 성능의 급증으로 인해 막대한 에너지 소비 문제가 발생했습니다. Vertiv는 2029년까지 전 세계 데이터 센터의 총 설치 전력 수요가 40GW에서 140GW로 급증하고, MW당 데이터 센터 가치가 250만~300만 달러에서 350만~350만 달러로 증가할 것으로 예상합니다. Nvidia의 차세대 제품인 Rubin Ultra의 단일 캐비닛의 전력 소비는 1MW가 넘습니다. 이는 또한 AI 컴퓨팅 성능의 증가가 전력 인프라에 전례 없는 압력을 가하고 있음을 보여줍니다.
[에너지 병목 현상 및 인프라 문제의 출현]
데이터센터의 확장으로 전력 공급 시스템의 취약성이 노출됐다. Elon Musk는 변압기와 같은 주요 전기 장비의 생산 능력이 AI에 대한 현재 수요를 충족할 수 없으며, 이러한 전력 인프라 부족으로 특히 AI 훈련이 피크인 기간 동안 전력망의 부하 변동이 더욱 증폭될 것이라고 지적한 바 있습니다. 전력 수요는 순간적으로 평균 부하를 여러 배 초과할 수 있으며, 피크 및 최저 전력 소비 패턴은 에너지 시스템의 안정성에 큰 위협이 됩니다. 이러한 병목 현상은 AI 개발 초기 단계에서는 명확하지 않지만, 클러스터 규모가 확장되고 AI 애플리케이션의 양이 증가함에 따라 더욱 분명해질 것입니다. 이러한 딜레마는 Sora의 구현 프로세스에서 볼 수 있습니다.
[에너지 기술 혁신과 컴퓨팅 파워 생태학적 시너지]
컴퓨팅 전력 수요가 급격히 증가하는 상황에서 에너지 병목 현상은 AI 개발을 제한하는 핵심 장애물이 되고 있습니다. 원자력, 특히 소형 모듈식 원자로(SMR)가 점차 등장하여 AIDC를 위한 최고의 솔루션 중 하나가 되었습니다. OKLO\Nuscale로 대표되는 신흥 원자력 에너지 기업들은 마이크로 원자로 기술을 개발하고 있으며, Google, Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공업체는 분산형 소규모 원자력 발전소를 통해 미래 데이터 센터에 전력을 공급하고 지속적이고 안정적인 서비스를 제공하는 것이 목표입니다. 강력한 지원. 천연가스+연료전지/청정에너지/에너지저장 등의 솔루션도 신속한 구현을 위한 옵션 중 하나로 적극 추진되고 있다.
투자 관점에서 볼 때 시장은 이미 컴퓨팅 파워의 중요성을 인식하고 애플리케이션 구현을 간절히 기대하며 AI 인프라의 중요성을 무시한 채 끊임없이 매핑을 찾고 있습니다. 더 큰 관점에서 볼 때, 다음 단계의 경쟁은 다양한 에너지(천연가스, 원자력 등) 분야에서 점차 추진력을 얻고 있습니다.
1. “Electric Tiger” AIDC와 약한 전력망
1.1 전력 소비: AIDC의 다음 단점
1.1.1 미국의 전력 수요와 공급
수요 측면: 데이터 센터는 이미 전국 전력 소비량의 4%를 차지하는 '전력의 큰 소비자'입니다. 2023년 미국 데이터센터의 총 전력은 약 19GW이다. 이 추정에 따르면 연간 전력 소비량은 약 166TWh(테라와트시)로 전국 전력 소비량의 4%를 차지한다.
데이터센터는 166TWh의 전력을 소모했는데, 이는 뉴욕시의 연간 전력 소비량보다 많고, 이는 1,538만 가구 사용자의 연간 전력 소비량에 해당합니다. 지역별로 보면 2022년 뉴욕의 연간 전력 소비량은 143.2TWh, 텍사스의 연간 전력 소비량은 475.4TWh, 캘리포니아의 251.9TWh, 플로리다의 248.8TWh, 워싱턴의 90.9TWh로 미국 데이터센터의 연간 전력 소비량이 뉴욕을 넘어섰다. 도시. 전력 소비. 2022년 주택 사용자 1인당 연간 평균 전력 소비량은 10,791kWh입니다. 이 추정에 따르면 166TWh는 약 1,538만 가구 사용자의 연간 전력 소비량에 해당합니다.
*1TWh = 1000GWh = 10^6MWh = 10^9KWh
공급 측면: 미국의 연간 발전량은 상대적으로 고정되어 있습니다. 현재 화력 발전이 여전히 주요 발전원이며, 원자력 발전의 비중이 더욱 증가하고 있습니다. 미국의 연간 발전량은 약 4,000~4,300테라와트시(TWh)로, 2023년에는 화력(석탄, 천연가스, 석유)이 약 60%를 차지하며 주요 신에너지 발전원이다. 풍력 에너지, 태양 에너지 등)은 최근 몇 년 동안 급속히 성장하여 21%를 차지하며 원자력 에너지는 약 19%를 차지하며 그 비중은 더욱 증가했습니다.
전기 가격: 미국은 세계에서 전기 가격이 가장 낮은 국가 중 하나이며, 일부 주에서는 에너지 이점으로 인해 전기 가격이 더 낮습니다. 미국의 전력 소비 구조는 크게 주거용, 상업용, 산업용, 교통용 등 4개 영역으로 나뉜다. 2024년 9월 가정용 전기요금은 0.17달러/kWh(약 1.24위안/kWh, 환율은 12월 13일 기준)이며, 상업용 전기요금은 0.135달러/kWh(약 0.98위안/kWh)이다. ), 산업용 전기요금은 US$0.09/kWh, 수송용 전기요금은 US$0.13/kWh, 2023년 연간 도매전력가격은 US$0.036/kWh이다. 일부 주에서는 에너지 이점으로 인해 전기 가격이 더 낮습니다. 2024년 4월 현재 텍사스(천연 가스 및 재생 에너지가 풍부함)의 전기 가격은 약 US$0.147/kWh이며, 루이지애나(에너지 자원이 풍부함)의 전기 가격은 약 US$0.147/kWh입니다. 가격은 대략 US$0.147/kWh이며, US$0.115/1000만 시간이고, 테네시(수력 자원이 풍부한)는 대략 US$0.125/kWh이다. 데이터 센터와 같은 일부 대규모 전력 소비 인프라는 전기 가격이 낮은 지방에 건설되는 경우가 많습니다. 위에서 언급한 국가 수도도 오늘날 컴퓨팅 전력 산업의 집중이 되었습니다.
데이터센터 연간 전기요금 산정: 미국 데이터센터(AI가 아직 널리 적용되지 않았을 당시)의 도매가는 US$0.036/kWh 기준으로 연간 166TWh의 전력을 소비하며, 약 US$60억이 소요될 것으로 추산됩니다. .
1.1.2 한계 변화: 전력망에 대한 AI의 과제
[도전 1: 전체 전력 소비량 대폭 증가]
기존 데이터센터에 비해 AI 데이터센터는 많은 전력을 소비한다. 주된 이유는 데이터 볼륨의 엄청난 증가, 복잡한 알고리즘 및 연중무휴 즉각적인 응답의 필요성 때문입니다. 예를 들어, Google의 전통적인 검색 요청은 약 0.3Wh를 소비하는 반면 ChatGPT 요청은 2.9Wh를 소비합니다. 이는 "Joule"에 발표된 논문에 따르면 Google이 모든 검색에 AIGC를 사용하면 전력 사용량이 증가할 것이라고 밝혔습니다. New Yorker Magazine에 따르면, 이는 케냐와 크로아티아 등 많은 국가의 총 전력 소비량을 초과하는 연간 290억 KWh입니다. ChatGPT는 매일 500,000KWh 이상을 소비합니다.
[도전 2: 전기를 이용한 전압스윙 증가]
현상: AI 데이터 센터(훈련이든 추론이든)의 현재 수요는 매우 일시적이며 몇 초 내에 크게 변동합니다. 신경망 모델의 작업 부하가 증가하거나 감소함에 따라 현재 수요는 마이크로초당 최대 2000A까지 급격히 변동합니다.
원리: 1) 최대 부하 변동: AI 모델의 교육 및 추론에는 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요하지만 지속적으로 실행되지는 않습니다. 모델 교육이 시작될 때 최대 부하가 발생하고 최저점 동안 기본 작업이 유지되므로 전력 변동이 발생합니다. 2) 동적 리소스 스케줄링: AI 작업은 주기적입니다. 예를 들어 대규모 교육에는 중앙 집중식 리소스가 필요한 반면 추론 단계는 상대적으로 분산되어 있어 전력 소비 곡선이 더욱 불안정해집니다. 대형 모델 애플리케이션에는 짧은 대기 시간과 높은 처리량이 필요하므로 인프라의 실시간 확장을 촉진하고 전력 소비 변동을 더욱 증폭시킵니다.
결과: 그리드 안정성에 영향을 미칩니다. 전력망의 설계는 과도한 스윙 전압에 적합하지 않습니다. 전력망은 기본적으로 전력 부하에 맞게 설계되었습니다. 예를 들어 전력 부하가 있는 전기 장치는 비교적 안정적이고 규칙적으로 변화합니다. 100GW는 전력망에 연결한 후 변경될 수 있습니다. 전력 공급을 위한 200GW 송전선이 2개 있으며, 두 송전선 중 하나가 정상이면 작동이 보장됩니다. AI 전력 소비 특성은 몇 초 내에 큰 변동을 가지며, 이러한 급격한 변동은 전력망의 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다.
[도전 3: 그에 따른 전력 수요는 더욱 커질 것이다]
AI 데이터센터에서의 추론은 사용자의 요청이 많아 훈련보다 더 많은 에너지를 소모한다. 현재 구글은 올해 상반기에 검색 경험을 개선하기 위해 새로운 AI 기능을 추가하고 이미 일부 사용자에게 시험판으로 제공되는 Gemini 기반 AI 개요를 출시할 것이라고 발표했습니다. Microsoft는 개인 AI 비서를 출시했습니다. Microsoft Copilot이라고 하며 이미 ChatGPT가 Bing에 통합되어 있습니다. 현재 Google 검색 엔진의 월간 방문 횟수는 820억 회에 달하고 Office 상용 제품의 유료 사용자 수는 4억 명을 초과했습니다. 엄청난 사용자 기반은 훈련된 대형 모델을 회사의 서비스에 통합한다는 것을 의미합니다. 엄청난 성장과 함께 AI의 즉각적인 응답 수가 급증하여 모델 추론 에너지 소비가 훈련 에너지 소비를 초과하게 되었습니다. McKinsey 추정에 따르면 미국 데이터 센터 전력 부하는 2030년까지 전체 신규 수요의 30~40%를 차지할 수 있습니다.
결론: AI의 급속한 발전으로 인해 대규모 언어 모델을 통합한 AI 소프트웨어가 빠르게 발전할 것으로 예상됩니다. 앞으로 데이터 센터의 전력 소비는 크게 증가할 것입니다. '전기호랑이' 발생 데이터 센터가 소비하는 전력 비중은 더욱 늘어날 전망이다.
1.2 현실적인 딜레마: 전력망을 지원하기가 어렵습니다.
경제 발전 구조로 인해 북미 전력망 인프라는 상대적으로 취약한 것으로 나타났습니다. 지난 20년 동안 미국에서는 전력 수요와 경제 성장의 분리가 극적으로 가속화되었습니다. 2010년 이후 미국 경제는 누적 24% 성장한 반면, 2023년 미국 전력 소비량은 2022년보다 2% 감소했다. 요점은 산업과 서비스 산업이 주로 주도하는 국내 경제와 달리 미국의 경제성장은 주로 전력이나 에너지 소비에 의존하지 않고 에너지 소비가 적은 첨단 산업에 주로 의존한다는 것입니다. 그리고 주로 백열등을 형광등과 LED로 교체하는 등 효율성 향상으로 인해 인구와 경제 성장으로 인한 전기 수요가 상쇄되어 유틸리티 기관과 규제 기관이 그리드를 확장하거나 용량을 생산하지 못하게 되었습니다.
현재 상황: 시간 부족, 사람 부족, 인프라 부족, 경험 부족, 장애물이 많습니다.
시간 부족: 데이터 센터를 구축하는 데 약 2년이 걸리지만 전력망 구축은 훨씬 더디게 진행됩니다. 발전소를 구축하는 데는 3~5년이 걸릴 수도 있고, 장거리 전력망을 구축하는 데는 8년 이상이 걸릴 수도 있습니다. 거리, 고용량 전송선 10년. 미국 지역 송전 조직인 MISO에 따르면, MISO가 계획하고 있는 18개의 새로운 송전 프로젝트는 역사적으로 유사한 프로젝트가 10~12년이 걸렸던 것에 비해 7~9년이 걸릴 수 있습니다. 이를 통해 전력망 구축 속도가 AI 성장률을 따라잡지 못할 가능성이 높다고 추론할 수 있다.
인프라 부족: 미국의 전력 투자 동향에 따르면, 미국 전력회사의 자본 지출은 2016년부터 2023년까지 크게 증가했으며, 특히 발전, 배전, 송전 분야에서 그리드 투자가 가속화되기 시작했습니다. 이러한 배경에서 미국은 2010년부터 2014년까지 그리드 전략(Grid Strategy)이 발행한 조사 보고서에 따르면 여전히 전력망을 대규모로 확장하지 않았습니다. 각 주에서는 연간 평균 1,700개의 전력망을 설치했습니다. 마일의 새로운 고전압 전송이 있었지만 2015~2019년에는 연간 645마일로 떨어졌습니다.
인력 부족: 노동 제약도 제약이며, 특히 새로운 그리드 프로젝트를 구현하는 데 필요한 전기 전문 인력이 부족합니다. McKinsey의 추정에 따르면 미국에서는 데이터 센터 및 유사한 기술을 요구하는 유사한 자산의 건설 계획을 토대로 400,000명의 전문 인력이 부족할 수 있습니다.
경험 부족: 미국의 경우 전력 산업 전체의 실무자들은 지난 20년 동안 전력 수요가 크게 증가한 것을 보지 못했습니다. 새로운 전력망 구축 경험이 있습니다.
많은 장애물이 있습니다. 전력망을 건설하려면 발전소 및 송전선과 같은 인프라가 필요하며, 이로 인해 수많은 이해관계자가 함께 협력하여 선로 경로에 대한 타협점을 찾고 비용을 부담해야 할 수 있습니다.
결론: 데이터 센터 건설 속도에 비해 현재 미국의 전력망 건설 속도는 상대적으로 느리고 발전 용량도 제한되어 있습니다. 따라서 단기적으로 미국은 전력 수요 딜레마에 직면하게 될 것입니다. AI의 발전. 예를 들어, 북미 전력회사인 Dominion Energy는 버지니아의 전력 수요를 충족할 수 없어 세계에서 가장 빠르게 성장하는 데이터 센터 허브를 구축하는 데 수년이 지연될 수 있다고 밝혔습니다. Wood Mackenzie에 따르면 전력 산업에서 새로운 인프라를 계획하는 데는 5~10년이 걸립니다. 또한 대부분의 주 공공 유틸리티 위원회는 성장 환경에 대한 규제 경험이 거의 없습니다. 전기 에너지는 향후 몇 년간 AI 개발에 가장 큰 제약 중 하나가 될 수 있다고 추론할 수 있습니다. 시장은 제어 가능한 핵융합과 같은 혁신적인 솔루션에 주목하고 있지만, 멀리 있는 물은 가까움에 대한 갈증을 해소할 수 없으며 단기, 중기, 장기적으로 종합적인 솔루션을 형성하는 것이 불가피합니다.
1.3 다각도 계산: AIDC는 얼마나 많은 전력을 소비합니까?
*총전력량(GWh) = 총전력량(GW) × 시간(h)
* 총 전력(GW) = IT 장비 전력(GW) × PUE(에너지 효율비)
1.3.1 계산 각도 1(보수적): AI 칩
계산 논리: 첫 번째 계산 각도는 칩 수의 관점에서 2030년으로 추정한 다음 칩 수* 칩 전력 소비를 사용하여 전체 전력 소비를 예측하는 것입니다. 서버는 단일 칩*의 수보다 많을 것이며 향후 칩을 고려하지 않습니다. 업그레이드 반복 후 발생할 수 있는 단일 칩 전력 소비 증가이므로 계산 각도 1은 "보수적인" 계산이라고 생각합니다. 여러 가지 방법 중 계산 데이터가 더 적습니다. 2030년 AIDC 전력 수요는 57GW입니다.
사용 중인 GPU 및 TPU 수: DCD 보고서에 따르면 Nvidia, AMD, Intel의 3개 엔터프라이즈 데이터 센터에서 GPU의 총 출하량은 2023년에 385만 개로 추산되며, 2023년 Google을 위해 생산되는 TPU 수는 93만대에 달할 것으로 예상된다. TSMC는 공급망을 더 추적해 2024년부터 2029년까지 AI 서버 제조 수요의 연간 성장률이 약 50%에 달할 것으로 예측하고 있다. 이 계산에 따르면 2030년 GPU 출하량은 약 6,578만개, TPU 출하량은 약 1,589만개가 될 것으로 예상된다. NVIDIA의 공식 성명에 따르면 대부분의 H100 및 A100의 평균 서비스 수명은 5년이므로 2030년에 사용되는 칩 수는 26~30년 동안의 칩 출하량의 합이라고 가정합니다. 2030년에 사용되는 TPU는 대략 1억 7,136만개와 4,139만개입니다.
GPU, TPU 전력 소비: H100 NVL의 최대 전력은 800W에 도달할 수 있습니다. 그러면 2030년에는 GPU가 1억 7,136만 개가 될 것으로 예상된다. GPU와 TPU 에너지 소비량이 IT 장비 전체 에너지 소비량의 90%를 차지한다고 가정하고, 미국이 34%를 차지하고 활용률은 80%이며, PUE는 1.3으로 계산하면 2030년 미국 AIDC GPU 전력 수요는 약 54GW입니다(GPU 수*GPU 전력 소비*미국 점유율*PUE*사용률 ¼칩 점유율=17136). 10,000*0.8kW*34%*1.3*80%¶90%=54GW);
Google의 공식 성명에 따르면 TPU v4 칩의 평균 전력은 200W입니다. 위의 추정치인 2030년 약 4,139만 TPU를 합치면 2030년 TPU의 총 전력 소비량은 약 3.3GW가 될 것으로 추산됩니다(기타 지표). GPU와 동일한 것으로 간주됩니다).
각도 1 결론: 2030년 미국의 총 AIDC 전력 소비량은 57GW가 될 것입니다. 23년부터 26년까지의 칩 재고는 23년 이후의 칩 출하량만 고려합니다. 기타 계산 방법은 위와 동일합니다. 27~30까지의 계산 방법은 위의 계산 방법과 동일합니다. TPU 전력 소비량을 합산하면 미국이 됩니다. AIDC가 요구하는 전력 용량은 24~30년 안에 각각 3/6/10/17/25/38/57GW에 도달할 것입니다.
가정 1: 칩 성장률은 연간 50%입니다(TSMC 발표 참조).
가정 2: 평균 칩 수명을 5년으로 가정합니다(NVIDIA에서 제공하는 GPU 수명 참조).
가정 3: IT 장비의 평균 전력 활용률은 90%입니다(IT 장비의 NVSwitches, NVLink, NIC, 리타이머, 네트워크 트랜시버 등의 전력 소비를 고려하고 GPU 및 TPU 에너지 소비가 90%를 차지한다고 가정). 기타 IT 장비는 10%를 차지합니다.)
가정 4: IT가 모두 최대 용량으로 운영될 수 없고 항상 24시간 운영될 수 없다는 점을 고려하여 세미 분석을 참조하여 가동률을 80%로 설정한다.
가정 5: PUE는 1.3입니다(PUE는 데이터 센터의 총 전력 소비량을 IT 장비에서 사용하는 전력으로 나눈 값입니다).
가설 6: 미국의 컴퓨팅 파워 수요는 세계 컴퓨팅 파워 수요의 34%를 차지한다(중국정보통신기술원에서 측정한 바에 따르면, 글로벌 컴퓨팅 파워에서 미국이 차지하는 비중은 34%이다).
1.3.2 계산 각도 2(낙관적): 데이터 센터
계산 논리: 두 번째 계산 각도는 데이터 센터 건설 관점에서, 제3자가 예측한 글로벌 데이터 센터 건설 진행 상황(복합 성장률 25%)을 참조합니다. 동시에 예측 데이터는 2026년에 종료됩니다. , 2027년부터 2030년까지 25%가 여전히 유지될 것으로 가정합니다. 글로벌 데이터센터 전력 수요의 복합 증가율을 예측하고, AIDC의 전력 소비량과 비중을 가정했습니다. 따라서 이 예측에서 얻은 데이터라고 믿습니다. 관점은 상대적으로 "낙관적"이며 최종 예측은 2030년입니다. 미국에서 가장 높은 AIDC 전력 수요는 91GW였다.
조사 회사인 SemiAnalytic은 5,000개 이상의 데이터 센터에 대한 분석 및 건설 예측을 사용하고 이러한 데이터를 글로벌 데이터 및 위성 이미지 분석과 결합하여 데이터 센터 전력 용량 증가가 향후 몇 년 내에 연평균 25%의 성장률로 가속화될 것이라고 예측했습니다. 동시에 데이터 센터 측면에서 AIDC의 비중은 더욱 높아질 것입니다. 예측 데이터에 따르면 글로벌 데이터 센터의 주요 IT 전력 수요는 23년 49GW에서 26년 96GW로 급증할 것입니다. 데이터 센터는 27~30일에도 계속 유지됩니다. 복합 성장률(2023년부터 2026년까지 성장률 참조, 25%), 글로벌 데이터 센터의 주요 IT 전력 수요는 2029년과 30년에 각각 188GW와 234GW로 증가할 것입니다. AI 컴퓨팅 파워의 급속한 발전, 다운스트림 애플리케이션의 지속적인 폭발을 배경으로 데이터 센터에서 AI의 비율은 앞으로도 계속 가속화될 것으로 예상됩니다. 따라서 우리는 23~30년 글로벌 AIDC를 가정합니다. 비율은 각각 12%/16%/30%/44%/56%/68%/78%/88%에 달해 29년과 30년 후의 글로벌 AIDC IT 장비 전력 수요는 각각 65GW와 91GW로 계산됐다.
각도 2 결론: 미국의 점유율 34%와 PUE 1.3을 기준으로 하면 미국의 AIDC 전력 수요는 2030년까지 91GW에 도달할 것입니다.
가설 1: AI 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 다운스트림 애플리케이션의 폭발적인 증가를 고려할 때, 데이터센터에서 AI의 비중은 앞으로도 계속 가속화될 것으로 예상됩니다. 23~30에서 각각 12%/16%에 도달합니다. /30%/44%/56%/68%/78%/88%.
가정 2: PUE는 1.3입니다(PUE는 데이터 센터의 총 전력 소비를 IT 장비에서 사용하는 전력으로 나눈 값입니다).
가설 3: 미국의 컴퓨팅 파워 수요는 전 세계 컴퓨팅 파워 수요의 34%를 차지한다(중국정보통신기술원에서 측정한 바에 따르면, 전 세계 컴퓨팅 파워에서 미국이 차지하는 비중은 34%이다).
1.3.3 요약 1: 미국 전체 전력 소비에서 AIDC의 비중이 증가했습니다.
(1) 미국 전력 소비에서 AI 전력 소비가 차지하는 비중이 증가하고 있으며, 그 비중은 10%를 넘을 것으로 예상된다.
Statista 예측 데이터에 따르면, 2022년 미국의 전기 사용량은 약 4,085테라와트시가 될 것으로 예상됩니다. 미국의 전기 사용량은 향후 수십 년 동안 계속 증가하여 4,315테라와트시(해당)에 도달할 것으로 예상됩니다. 2030년에는 493GW), 2050년에는 5,178테라와트시에 도달할 것입니다. 이전 '계산 관점 1'에 따르면 2030년 AIDC의 총 전력 소비량이 최대 57GW에 도달하면 미국 전력 소비 비중은 4년차보다 훨씬 높은 12%(57GW/493GW)로 증가할 것으로 예상된다. 2023년에는 %.
1.3.3 요약 2: AIDC 전력 소비는 비트코인 채굴과 비슷할 것으로 예상됩니다.
2024년 8월 6일에 발표한 "AI의 동풍이 도래했고 비트코인 광산이 제2의 성장 곡선을 시작했습니다"라는 보고서에서 우리는 비트코인 광산의 전력 소비에 대해 가정과 예측을 했습니다. 우리의 예측 2024/2025/2026/2027/2028 텍사스 비트코인 광산의 연간 부하는 각각 4.7/6.5/8.3/10.1/11.9GW입니다(텍사스 비트코인 광산의 연간 신규 부하는 1.8GW라고 가정). 28.5%는 변함이 없으므로 우리 예측에 따르면 미국의 연간 비트코인 광산 부하는 각각 17/23/29/36/42GW입니다.
비교의 편의를 위해 1) 텍사스 비트코인 광산의 연간 신규 부하가 1.8GW이고, 2) 텍사스 광산의 점유율이 2029년과 2030년에도 28.5%로 변함이 없다고 가정하여 데이터를 2030년까지 예측했습니다. 따라서 2024/2025/2026/2027/2028/2029/2030년 미국 비트코인 광산의 연간 전력 소비량은 각각 17GW/23GW/29GW/26GW/42GW/48GW/54GW가 될 것으로 결론지었습니다.
결론: 보수적인 예측에 따르면 미국 AIDC의 전력 소비는 2030년에 비트코인 채굴 전력 수요를 초과할 것이며, 낙관적인 예측에 따르면 미국의 AIDC 전력 수요는 2029년에 비트코인 채굴 전력 수요를 초과할 것입니다.
2. 딜레마의 해법은 무엇인가: 단기적인 '천연가스+'가 주류
2.1 단기적으로 가장 빠른 구현 솔루션은 천연가스입니다.
2.1.1 변전소는 전통적인 전력 소비의 병목 현상이 되었습니다.
[데이터센터 전원 공급 현황]
전력 및 변전소 구매: 데이터센터는 일반적으로 전력회사와의 계약을 통해 전력을 구매하는데, 이는 데이터센터로 공급되는 전력이 발전소에서 생성되어 송전망을 통해 데이터센터로 운송되는 것을 의미합니다. 그러나 전력이 장거리로 전송된 후에는 전력이 데이터 센터의 전압 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 변전소를 통해 전압을 조정해야 하는 경우가 많습니다.
변전소의 필요성: 변전소는 고전압 전기를 지역 사용에 적합한 저전압으로 변환합니다. 대부분의 전력 시스템은 변전소를 통한 전압 변환 및 배전이 필요합니다. 로컬 변전소가 없으면 데이터 센터에서 직접 전력을 사용할 수 없습니다.
변전소 건설은 어렵고 시간이 오래 걸리며 비용이 많이 듭니다. 변전소 건설에는 일반적으로 토지, 인프라 건설, 장비 조달 및 인력 확보와 관련된 많은 자본 투자가 필요합니다. 또한 변전소 건설은 오랜 시간이 걸리고 엄격한 환경 및 안전 기준을 충족해야 합니다.
결론: 현행 전기구매방식에서는 변전소가 AIDC의 전기소비를 제한하는 병목현상이 되고 있다. 데이터 센터 전력 수요가 계속 증가함에 따라 새로운 변전소를 건설하거나 기존 변전소를 확장하는 데는 오랜 시간이 걸리고 상당한 승인 및 건설 시간이 필요하므로 데이터 센터 수요를 빠르게 따라잡지 못할 수 있습니다.
[천연가스는 변전소가 필요하지 않으며 분산전원 공급을 위한 첫 번째 선택입니다.]
천연가스 발전은 변전소에 의존하지 않습니다. 천연가스 발전은 천연가스를 태워 전기를 생산하는데, 천연가스 발전소는 일반적으로 전용 파이프라인을 통해 데이터 센터에 연결되어 연소 및 발전을 위해 발전 시설로 직접 공급됩니다. 일반적으로 데이터 센터 근처의 발전 시설에서 완료됩니다. 기존 송전 방식과 달리 천연가스 발전은 고압 송전망을 통과할 필요가 없습니다. 따라서 원격 변전소 및 송전 시설에 의존하지 않습니다. 천연가스 발전은 데이터 센터 근처에 소규모 천연가스 발전소(예: 분산 발전 시스템)를 구축하여 외부 전력망에 대한 의존도를 줄이고 전력 공급 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
2.1.2 AI의 급속한 발전과 SMR 원자력의 구현 사이에는 시차가 있다
원자력은 여러 측면에서 장점이 있지만 북미 컴퓨팅 전력 시장에서 가장 중요한 요구는 GPU를 빠르게 켜서 컴퓨팅 전력을 얻는 것이며 현재 천연가스가 첫 번째 선택이 되었습니다.
2023년 2월 미국 원자력규제위원회가 원자력회사인 Nuscale Power의 첫 번째 SMR(Small Modular Reactors) 설계를 승인했고, 중국과 러시아 등 세계 각국이 SMR 기술 실용화를 위해 경쟁하고 있지만, SMR은 여전히 시간이 걸리고, 보안 승인 과정도 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. SMR이 원자력에 대한 세계적인 관심을 불러일으킨 것은 이미 볼 수 있습니다. 미국 핵분열 산업은 고순도 저농축 우라늄(SMR) 개발을 지원하기 위해 원자력청에 7억 달러의 자금을 지원하는 동시에 다양한 세금 공제와 인센티브를 포함하는 인플레이션 감소법(Inflation Reduction Act)으로 인해 활력을 얻었습니다. ). 국내 연료 공급) 전 세계적으로 70개 이상의 상업용 SMR 설계가 개발 중이며 현재 중국과 러시아에서 2개의 SMR 프로젝트가 운영되고 있습니다. 그러나 미국 에너지 규제 기관(U.S. Energy Regulator)에 따르면 원자로는 엄격한 안전 요구 사항을 충족하고 다양한 사고 시나리오를 고려해야 하는 매우 복잡한 시스템이며, 허가 절차가 번거롭고 국가마다 다릅니다. 이는 SMR이 상용 시장에 진입하기 전에 일부 표준화가 필요하므로 단기 에너지 부족 문제를 해결하려면 다른 솔루션을 찾아야 함을 의미합니다.
2.2 "천연 가스 + 다중 에너지" 조합이 더 안정적입니다.
천연가스와 기타 다중 에너지원의 조합은 현재 AI의 전력 요구 사항을 충족할 수 있는 가장 빠른 구현 솔루션입니다. 에너지 밀도가 높지만 전개 기간이 긴 독립 솔루션인 SMR 원자력에 비해 천연가스 발전은 높은 효율성과 유연성으로 인해 부하 수요에 신속하게 대응할 수 있는 기본 에너지원으로 사용될 수 있습니다. 재생에너지, 연료전지, 에너지저장시스템과 결합하여 사용하면 간헐성과 안정성 부족을 효과적으로 보완할 수 있습니다. 이러한 다중 에너지 조합은 안정적인 전원 공급을 위한 AI 데이터 센터의 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 탄소 배출과 비용 간의 균형을 제공하므로 현재 데이터 센터 에너지 전략에 중요한 선택이 됩니다.
협업이 꼭 필요한 것은 아니지만 , 안정성, 환경 보호, 비용의 종합적인 균형이 필요한 대규모 AI 데이터 센터의 경우, 다중 에너지 솔루션의 협업 사용은 명확한 목표(예: 낮은 목표)가 있는 경우 더 유연하고 장기적인 선택입니다. 비용, 초고속 배포) 단일 솔루션으로 다음 사항도 충족할 수 있습니다.
[천연가스만 사용하여 전기 생산(단일 계획)]
장점: 천연가스 발전 자체는 독립적인 전원 공급 솔루션으로 사용될 수 있으며, 이는 안정적인 전력 수요와 신속한 배포가 필요한 시나리오, 특히 높은 급전성이 요구되는 AI 데이터 센터에 적합합니다.
제한 사항: 배포는 빠르지만 장기적으로 탄소 배출량은 더 높습니다.
[다중 에너지 시너지의 필요성]
보다 안정적이고 안전함: AI 데이터 센터는 전력 연속성에 대한 요구 사항이 매우 높으며(단기 정전은 허용되지 않음) 천연 가스 + 에너지 저장 시스템 또는 연료 전지를 백업 지원으로 사용할 수 있습니다.
보다 환경 친화적인: 천연 가스 + 풍력 에너지, 태양 에너지 및 기타 저탄소 에너지 조합.
2.3 천연가스 솔루션: xAI를 예로 들어
천연가스 발전은 성숙한 기술 경로, 완벽한 지원 장비 및 높은 비용 성능을 갖추고 있어 단기적으로 AI 전력 부족 문제를 해결하는 가장 빠른 선택입니다. Tesla xAI는 천연가스 솔루션을 비상 전원 공급 장치로 사용합니다. 천연가스 발전기는 휘발유나 디젤 대신 천연가스를 사용하는 발전기입니다. 디젤에 비해 천연가스 구매 비용이 저렴하고 "습식 축적" 문제가 없습니다. 따라서 단기 에너지 솔루션의 관점에서 볼 때 천연가스 발전기는 석유와 같은 화석 연료를 사용하는 다른 발전기보다 비용 효율성, 높은 운영 효율성 및 환경 보호 측면에서 장점이 있습니다. DCD 보고서에 따르면 Tesla CEO Musk는 자신의 스타트업 xAI 데이터 센터의 전력 부족 문제를 완화하기 위해 각각 2.5MW의 전력을 공급할 수 있는 Voltagrid에서 14개의 이동식 천연가스 발전기를 구입했습니다.
*보충 세부 정보 1: Musk xAI는 주로 NVIDIA H 시리즈 서버를 사용하며 클러스터 열 방출은 액체 냉각 솔루션을 채택합니다. xAI 데이터 센터의 각 수냉식 랙에는 총 64개의 GPU가 포함된 8개의 NVIDIA H100 GPU 서버가 포함되어 있습니다. 밀도가 높은 레이아웃에서는 각 컴퓨팅 노드가 열을 효율적으로 방출해야 하므로 기존의 공기 냉각 방식은 적응하기 어렵기 때문에 xAI를 선택했습니다. AMD의 액체 냉각 솔루션.
*보충 세부 정보 2: xAI 데이터 센터는 Megapack 에너지 저장 시스템도 사용합니다. xAI는 컴퓨팅 클러스터를 구축할 때 AI 서버가 하루 종일 100% 전력으로 실행되지 않고 전력 소비에 정점과 최저점이 많다는 사실을 발견해 중간에 테슬라의 배터리 저장 제품인 메가팩을 추가했다고 밝혔습니다. 변동을 완충하여 전체 시스템의 신뢰성을 향상시키고 전력 손실을 줄입니다.
2.4 연료전지: 블룸에너지(Bloom Energy)를 예로 들어보자
회사 개요: Bloom Energy는 효율적인 저배출 에너지 기술 개발에 중점을 두고 있으며 혁신적인 고체 산화물 연료 전지(SOFC) 및 고체 산화물 전해조(SOEC) 기술을 통해 글로벌 에너지 전환을 주도하는 데 전념하고 있습니다. 선도적인 청정 에너지 기업인 이 회사는 첨단 수소 및 연료 전지 기술을 통해 산업, 상업, 데이터 센터 등 수요가 높은 분야에 지속 가능하고 신뢰할 수 있는 에너지 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 회사는 2001년에 설립되어 미국 캘리포니아에 본사를 두고 있으며 전 세계적으로 사업을 확장해 왔습니다.
핵심 기술: 회사의 핵심 기술에는 고체산화물 연료전지(SOFC)와 고체산화물 전해조(SOEC)가 포함됩니다. SOFC 시스템은 100% 수소를 사용할 때 기존 에너지 시스템을 훨씬 능가하는 65%의 전기 효율로 효율적인 전력 출력을 제공합니다. . 블룸에너지의 연료전지 시스템은 열병합발전(CHP) 기술도 통합해 총 에너지 효율을 90%까지 높여 에너지 소비와 탄소 배출을 효과적으로 줄일 수 있다. 또한, SOEC 기술은 효율적인 수소 생산에 사용될 수 있으며 청정에너지 전환의 핵심 기술 중 하나입니다.
제품 적용: 이 회사의 제품은 산업용 전원 공급 장치, 상업용 에너지 관리 및 데이터 센터 에너지 솔루션을 포함한 여러 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 데이터센터 분야에서는 에너지 효율성과 탄소 중립 목표에 대한 요구가 지속적으로 높아지면서 고효율, 저배출 측면에서 블룸에너지의 연료전지 기술이 더욱 두각을 나타내고 있으며, 수소 솔루션은 대규모 수요처의 요구를 충족할 수 있을 뿐만 아니라 에너지 확장 또한 기업에 안정적인 백업 전력을 제공하여 운영의 연속성과 안정성을 보장할 수 있습니다. 현재 블룸에너지의 시장은 북미, 아시아, 유럽 등 다양한 지역을 포괄하고 있으며, 특히 한국이 SK에코플랜트와 협력해 블룸에너지의 수소연료전지 프로젝트가 2025년 온라인화될 예정이다. 또한 회사는 AI 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 AEP와 기가와트 연료 전지 구매 계약을 발표했습니다.
3. 중기계획: SMR 원자력이 눈에 띈다
3.1 원자력이 AI에 더 적합한 이유
3.1.1 AIDC의 특징: 분산성과 고밀도
기존 IDC 데이터 센터와 비교할 때 AIDC 컴퓨팅 파워 센터에는 두 가지 가장 중요한 차이점이 있으며 이는 AIDC의 중요한 특징이기도 합니다.
[AIDC 기능 1: 분산 배포]
AI의 애플리케이션 시나리오와 작업 요구 사항에 따라 AIDC가 분산 배포 방법을 채택해야 한다는 것이 결정됩니다. 컴퓨팅 요구 사항, 애플리케이션 시나리오, 리소스 소비 등 측면에서 AIDC와 기존 IDC 간에는 상당한 차이가 있습니다. AIDC 작업은 일반적으로 계산 집약적이며, 특히 대규모 딥 러닝, 머신 러닝, 데이터 분석 및 AI의 기타 작업입니다. 단일 계산 노드는 모든 작업을 수행할 수 없습니다. 따라서 AIDC는 컴퓨팅 작업을 여러 개의 작은 작업으로 분할하고 분산 컴퓨팅 프레임워크를 통해 작업을 여러 노드에 분산해야 합니다. 이를 위해서는 여러 지리적 위치에 있는 데이터 센터 또는 컴퓨팅 노드가 필요합니다. . 공동으로 작업합니다.
[AIDC 특징 2: 24시간 고집적 컴퓨팅]
AI 컴퓨팅 작업의 지속성과 높은 로드로 인해 AIDC는 하루 24시간 높은 로드에서 작동해야 하며, 이를 위해서는 더 높은 전력 리소스와 냉각 지원이 필요합니다. AI 모델 훈련은 지속적인 컴퓨팅 성능 지원이 필요한 장기 프로세스인 경우가 많으므로 AIDC는 일반적으로 장기적이고 지속적인 컴퓨팅 작업을 수행합니다. 용어, 중단 없는 컴퓨팅 지원. 따라서 AIDC의 고전력 컴퓨팅 하드웨어에는 24시간 강력한 전원 공급 및 냉각 지원이 필요합니다.
AIDC의 분산 배치 + 고밀도 컴퓨팅 특성은 다른 에너지원이 적응 요구를 충족하기 어렵고 소형 원자력 SMR이 전원 공급 요구를 가장 잘 충족한다고 판단합니다.
추력 - 다른 에너지원은 AI 요구 사항에 적합하지 않으며 안정성과 지리적 위치가 AIDC를 충족하기 어렵습니다.
수력발전 은 계절적 특성이 뚜렷하여 안정적이고 큰 전력 공급 수요를 충족하기 어렵습니다. 동시에 수자원이 풍부한 지리적 위치가 고정되어 동시에 AIDC의 분산 배치 수요도 충족하기 어렵습니다. , 수력 발전은 전력을 전송하기 위해 배전망이 필요하며 전체 비용이 높습니다. 새로운 건설 비용과 시간이 더 높습니다.
화력발전은 연료비가 높고 탄소배출량 제한이 엄격하기 때문에 탄소배출량 표시기를 구입하더라도 화력발전의 전체 비용이 높아지게 되므로 동시에 많은 전력을 필요로 하는 AIDC에는 적합하지 않습니다. 화력 발전은 또한 더 높은 비용을 초래하는 배전 네트워크에 직면해 있습니다.
다른 신에너지원 (태양에너지, 풍력에너지 등)은 청정하지만, 기상조건과 지리적 제약에 따라 발전용량에 큰 영향을 미치며, 간헐성과 불안정성으로 인해 24시간 내내 AIDC의 안정적인 운영을 보장할 수 없습니다. 또한, 고부하 조건에서는 태양광 발전과 같은 일부 신규 에너지원의 변환 효율이 여전히 낮고, 이후 운영 및 유지 관리 비용이 높기 때문에 비용 대비 성능 측면에서 AIDC에 적합하지 않습니다.
매력 - SMR 원자력은 보다 강력한 비교 우위를 갖고 있으며 모듈식 설계는 분산 배치에 적합하며 탄소 배출 감소라는 환경 보호 요구 사항에도 적응합니다. SMR 기술의 모듈식 특성을 통해 분산 배포 시나리오에 유연하게 적용할 수 있으며 다양한 지역의 요구에 따라 모듈을 유연하게 추가하거나 줄일 수 있으므로 AIDC 분산 데이터 센터의 전원 공급이 지리적 위치, 날씨에 영향을 받지 않습니다. 또한, 청정에너지원으로서 원자력은 탄소배출량 감소라는 세계적인 추세에 부합하며 AIDC의 녹색에너지 수요에 적합하다. 따라서 원자력 SMR은 주전원 공급원으로 적합하다. AIDC를 위해.
3.1.2 원자력 SMR은 구현 속도가 가장 빠르다
SMR이란 무엇입니까? 모듈형, 소형, 배치 가능성이 더 높은 원자로입니다. SMR(Small Modular Reactor)은 원자력 에너지 기술의 새로운 발전입니다. SMR은 원자력 발전소의 일종이지만 기존 원자력 발전소와는 크게 다릅니다. SMR은 소규모 전력 출력을 제공하도록 설계되었으며 공장 생산 및 운송을 용이하게 하기 위해 모듈식 구성 요소를 사용하여 제작된 소형 모듈형 원자로입니다. 일반적으로 SMR의 출력 전력은 기존 대형 원자로보다 낮습니다. . AIDC가 출현하기 전에는 SMR은 전력망에서 멀리 떨어진 외딴 지역, 작은 섬, 군사 기지 또는 산업 전력의 보충 소스로 자주 사용되었습니다.
전통적인 원자력 발전소와 비교하여 SMR은 소규모, 짧은 건설 시간, 더 낮은 비용(건설 및 유지 관리), 더 높은 안전성, 더 깨끗하고 친환경적이며 더 긴 수명이라는 특징을 가지고 있습니다.
소형 모듈 출력 전력: SMR의 출력 전력은 기존 원자력 발전소의 출력 전력보다 작으며 일반적으로 수십 ~ 수백 메가와트인 반면, 기존 원자력 발전소의 규모는 일반적으로 1,000메가와트 이상입니다. 예를 들어 NuScale의 SMR 모듈은 다음과 같습니다. 최대 12개의 모듈을 조립하면 924MW의 전력을 공급할 수 있습니다.
건설 기간 단축: SMR은 모듈식 설계를 채택하기 때문에 공장 사전 제작 및 신속한 조립이 가능합니다. 예를 들어 NuScale의 SMR 원자력 발전소는 36개월(3년)만 소요되는 반면, 기존 원자력 발전소의 건설 기간은 일반적으로 더 길어집니다. 5~10년 이상이 소요될 수 있습니다.
작은 설치 면적: 기존 원자력 발전소는 일반적으로 1평방 마일(약 2.6평방 킬로미터)보다 큰 면적을 차지하는 반면, 모듈식 SMR은 일반적으로 더 작은 면적을 차지합니다. NuScale은 SMR 원자력 발전소가 0.06평방 킬로미터의 면적을 차지할 것으로 예측합니다. 마일. 작은 공원 지역에 가깝습니다.
낮은 비용: 전통적인 원자력 발전소의 건설 비용은 일반적으로 높으며 규모 효과의 영향을 받지만, SMR의 건설 비용은 부분적으로 각 모듈을 대량으로 만들 수 있는 표준화된 모듈식 설계를 사용하기 때문에 상대적으로 낮습니다. - 단일 원자로 건설 및 유지관리 비용을 절감하고 생산합니다.
더 높은 안전성: SMR 설계는 더 높은 수동적 안전 기능과 재난 저항성을 갖는 경향이 있으며, 사람의 개입 없이 오류가 발생할 경우 자동으로 원자로를 정지할 수 있으므로 더 안전하고 신뢰할 수 있습니다.
청정성: SMR은 연료를 보다 효율적으로 사용하고 핵폐기물 발생을 줄일 수 있는 첨단 원자로 설계를 채택하며 이는 청정 에너지 요구 사항에 더 부합합니다.
긴 수명: SMR은 연료 교체 없이 수십 년 동안 지속되도록 설계되었으며, 수명은 기존 발전 모드보다 훨씬 깁니다. 예를 들어 Nuscale의 SMR은 수명이 60년으로 설계되었습니다.
SMR의 원리는 기본적으로 대형 원자로와 동일합니다. 핵분열 반응을 통해 열에너지를 생성하고 증기를 생성한 후 발전기를 구동하여 전기를 생성합니다. (1) 핵분열 반응: 전통적인 원자력발전소와 마찬가지로 SMR의 핵심은 원자로이며, 원자로 내에서 우라늄-235의 핵분열 반응을 통해 열을 발생시킵니다. 핵분열성 물질(예: 우라늄 또는 플루토늄)이 중성자를 흡수하여 핵분열을 겪을 때 핵분열 과정에서 많은 양의 열 에너지와 중성자가 방출됩니다. (2) 열 교환 및 증기 발생: 원자로에서 핵분열 반응에 의해 생성된 열은 다음과 같습니다. 냉각수를 가열하는 데 사용됩니다. 냉각수는 원자로 내부로 흘러 열을 빼앗아 증기 발생기로 전달합니다. 발전기는 열교환기를 통해 열을 물로 직접 전달하여 증기를 형성합니다. (3) 증기 구동 발전기: 생성된 증기가 터빈으로 유입되고 발전기는 터빈의 회전에 의해 구동됩니다. 에너지를 전기 에너지로 변환하여 그리드 또는 사용자에게 공급합니다. (4) 냉각 시스템 및 안전 메커니즘: SMR 자연 순환 냉각 시스템이나 수동적 안전 시스템은 자연적인 물리적 프로세스(예: 열 대류)를 사용하여 원자로를 시원하게 유지함으로써 외부 전력 및 장비에 대한 의존도를 줄이는 방식으로 자주 사용됩니다. 이러한 시스템은 자동으로 원자로를 정지하고 내부를 냉각할 수 있습니다. 실패의 경우.
SMR의 구성 - 일반적으로 신속하게 조립 및 배포할 수 있는 표준화된 구성 요소를 사용하는 여러 모듈로 구성됩니다. (1) 원자로 노심: 핵연료를 함유하고 핵분열이 일어나며 많은 양의 열에너지를 발생시킨다. (2) 냉각계통: 나트륨 등 액체금속일 수 있는 냉각수를 순환시켜 원자로 노심에서 열을 빼낸다. ), 가스(이산화탄소 등) 또는 헬륨) 또는 물, 일부 SMR 설계는 냉각을 유지하기 위해 외부 전력에 의존하지 않는 자연 대류 또는 수동 안전 시스템을 채택하여 시스템의 안전성을 향상시킵니다. (3) 증기 발생기: 열교환된 냉각수를 물로 전달하여 증기를 생성합니다. (4) 터빈 및 발전기: 기계적 에너지를 전기 에너지로 변환합니다. (5) 제어 시스템: SMR은 디지털 제어 시스템을 사용하며 일부는 AI를 도입합니다. 기술 (6) 안전 시스템: 수동 안전 시스템을 사용합니다. 즉, 시스템은 외부 전원 공급이나 작업자 개입 없이 자동으로 원자로를 냉각할 수 있습니다. 일반적인 설계에는 자연 대류 냉각, 축열 장치 등이 포함됩니다. 비상시 원자로의 안전은 물리적 원리(예: 열 대류 또는 중력)를 통해 유지됩니다. (7) 핵폐기물 처리 시스템: 핵폐기물 및 방사성 물질을 저장하거나 처리합니다.
현재 소형 모듈형 원자로 SMR에는 여러 가지 기술 경로가 있습니다. 가장 주류는 경수로(LWR-SMR)입니다. 그 이유는 기술 기반이 성숙하고 규제 승인을 얻기 쉽기 때문입니다. 2021년 현재 세계 각국에서는 가압수형 원자로 솔루션, 헬륨가스 냉각형 원자로 솔루션(HTGR), 고온 가스 냉각형 실용로 솔루션, 나트륨 냉각형 고속 원자로 솔루션 등 70개 이상의 다양한 SMR 원자력 솔루션을 제안했습니다. 중성자 원자로 솔루션(SFR) 계획의 약 절반은 2세대 원자력 기술에서 발전한 경수로 반응입니다. 이 기술은 적응성이 뛰어나고 빠르게 상용화될 수 있습니다. 그러나 2011년 후쿠시마 원전 사태로 인해 원자력에 대한 기술트리 선정이 더욱 복잡해졌고, 경수로에 대한 안전성 우려가 더욱 부각되면서 보다 안전한 비경수로 솔루션이 대중화되었으며, 고온 가스 냉각 원자로 솔루션이 점차 대중화되었습니다.
경수로(LWR-SMR): NuScale의 설계와 같은 성숙한 경수 냉각 기술을 기반으로 하며 가장 주류이며 상용화에 가깝습니다.
고온 가스 냉각식 원자로(HTGR): 냉각을 위해 불활성 가스(예: 헬륨)를 사용하며 국내 Huaneng 고온 가스 냉각식 원자로와 같은 고온 공정 열 요구 사항에 적합합니다.
액체 금속 냉각 원자로(예: 나트륨 냉각 원자로): 효율적인 열 방출 기능을 갖춘 TerraPower에서 개발한 나트륨 원자로 등
MSR(용암염 원자로): 고온의 용암을 냉각용으로 사용하는 고속 중성자 원자로(FNR): 러시아 BREST 원자로 유형과 같이 빠른 중성자를 고효율 핵분열 연료로 사용합니다.
3.3 SMR 원자력 현황 및 산업체인
3.3.1 클라우드 거대 기업이 적극적으로 원자력 발전을 전개
전력 공급이 부족하고 다양한 클라우드 거대 기업이 SMR 원자력을 배치했습니다. 한편으로는 데이터 센터에 엄청난 전력 수요가 있습니다. SMR은 장기적으로 안정적인 청정 에너지를 제공하여 기존 전력망에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. 한편, SMR은 장기적으로 전기 가격 변동 위험을 줄이고 장기 운영 비용을 최적화하며 기업이 탄소 중립 약속을 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
아마존: 이르면 올해 3월부터 원전 지원 솔루션을 찾기 시작했다. 펜실베이니아 주 서스케하나 증기 발전소 옆 탈렌 에너지(Talen Energy) 데이터센터 파크를 6억5000만 달러에 인수하고 3대 원전 투자를 발표했다. 올해 10월 에너지 노스웨스트(Energy Northwest) 및 도미니언 에너지(Dominion Energy)와 협력하여 워싱턴과 버지니아에 각각 960MW 및 300MW 규모의 SMR을 건설하기로 원자력 에너지 스타트업 X-energy에 500억 달러 규모의 C-1 투자를 주도했습니다. 자금조달 라운드;
마이크로소프트: 원자력에 대한 지원도 의미가 크다. 올해 6월 빌 게이츠는 자신이 설립한 스타트업 기업 테라파워(TerraPower LLC)를 통해 미국 와이오밍주의 '차세대' 원자력 발전소에 수십억 달러를 계속 투자하겠다고 밝혔다. 최초의 상업용 원자로는 2030년 9월에 완공될 예정이며, 마이크로소프트의 데이터 센터에 약 835메가와트의 전력을 공급할 스리마일 아일랜드 원자력 발전소를 재가동하기로 컨스텔레이션 에너지(Constellation Energy)와 전략적 합의를 이루었습니다. .
Google: 지난 10월, 500MW 이상의 전력을 개발하기 위해 Kairos Power라는 스타트업이 개발 중인 소형 모듈형 원자로로부터 원자력 발전을 구매하기로 합의했다고 밝혔으며, 첫 번째 원자로는 2030년에 가동될 것으로 예상됩니다.
Oracle: 설립자인 Larry Ellison은 지난 9월 Oracle이 3개의 SMR이 지원하는 1GW 데이터 센터 캠퍼스를 구축할 계획이라고 밝혔습니다.
메타: 인공지능 기술 발전을 고도화하고 원자력 발전 용량 추가를 통한 환경 목표 달성을 목표로 원자력 개발자들의 제안을 적극적으로 모집하고 있으며, 2030년대 초 미국 원자력 발전 용량을 1~4기가와트 추가할 계획이다. .
AI 데이터 센터로 인한 엄청난 전력 격차와 CSP가 직면한 긴급한 전력 요구 사항으로 인해 SMR 원자력 산업 동향은 앞으로 더 많은 SMR 레이아웃이 발표될 것으로 예상됩니다.
3.3.2 SMR 원자력 상류 및 하류
SMR 원자력 산업 체인은 업스트림 연료 우라늄 광산, 미드스트림 R&D 및 건설, 다운스트림 운영 및 폐기물 처리의 모든 측면을 포괄합니다. 상대적으로 말하자면, 업스트림 설계 및 제조는 전문성과 기술 장벽에 대한 임계값이 높으므로 업스트림 제조업체는 길고 안정적인 운영 주기로 인해 다운스트림 운영 및 유지 관리 링크가 장기적인 현금 흐름을 가져올 수 있으며 상대적으로 더 높은 협상력을 갖습니다. 수익성이 높은 미드스트림 프로젝트 건설의 이윤폭은 건설 비용, 프로젝트 주기, 엔지니어링 리스크 등의 요인에 영향을 받으며, 이윤폭은 업스트림이나 다운스트림 프로젝트에 비해 상대적으로 덜 안정적입니다.
[업스트림: 원료 및 가공]
상류 산업체인은 주로 우라늄 채굴, 우라늄 농축 등 원자력 발전에 필요한 기본 원자재, 핵심 장비, 핵연료 공급을 포함합니다.
(1) 우라늄 채굴 및 우라늄 처리
우라늄 채굴: 세계 우라늄 공급 시장은 주로 우라늄 광석 수입에 의존하고 있습니다. 세계 우라늄 광산은 주로 카자흐스탄, 캐나다 및 호주가 주도하고 있습니다.
주요 우라늄 채굴 국가 및 현지에서 채굴하는 대표적인 회사: 카자흐스탄의 Kazatomprom, 캐나다의 Cameco 및 Orano(구 Areva, 전 세계적으로 우라늄을 채굴하는 프랑스 회사) 및 Denison Mines, 호주의 BHP(BHP Billiton) 및 Rio Tinto(Rio Tinto) 그룹), 러시아 Rosatom 등 또한 미국에는 Energy Fuels(NYSE: UUUU), Uranium Energy(NYSE: UEC) 등 우라늄 채굴 회사도 있습니다.
우라늄 처리: 우라늄 농축 기술은 안전성, 비용 및 기술 요구 사항이 매우 높기 때문에 주로 소수의 다국적 기업이 독점하고 있습니다. 천연 우라늄은 주로 우라늄-235와 우라늄-238로 구성되어 있으며, 중성자가 우라늄-235와 충돌하면 핵분열 반응을 통해 엄청난 에너지를 방출합니다. 우라늄-238의 핵분열성은 천연 우라늄-235보다 작습니다. 우라늄-235는 약 0.7% 정도만 함유되어 있어 경수로 연료로 사용하려면 동위원소 분리(우라늄 농축)를 3~5%까지 높여야 한다. 농축 방법에는 가스 확산, 레이저 농축 및 원심 분리가 포함됩니다.
* 원심분리 원리 : 기체상태의 우라늄화합물인 육불화우라늄을 빠르게 회전하는 원심분리기의 로터에 투입하여 U-235와 U-238을 분리하고, 무거운 동위원소인 U-238은 바깥쪽으로 밀어내고, 가벼운 동위원소인 U-235는 농축한다. 로터 중앙에 있습니다. U-235 농도가 더 높은 가스는 추출되어 다른 원심분리기로 공급되며, 여기서 이 과정은 U-235 농도가 더 높은 우라늄을 생산하기 위해 여러 번 반복됩니다.
주요 우라늄 농축 회사: Centrus Energy(NYSE: 미국 LEU, 글로벌 시장 지배), Orano(프랑스, 채굴 및 가공 모두), Rosatom(러시아), Urenco(유럽).
(2) 핵연료 집합체 제조
SMR 원자로에 사용되는 연료에는 우라늄 연료봉, 연료 요소 및 제어봉이 포함됩니다. 구성 요소는 원자로의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 특정 표준을 충족해야 합니다.
참가자 : Westinghouse, Orano 등 핵연료 부품 및 기술 지원 제공
(3) 원자로 부품 제조
원자로 구성품은 원자로 압력 용기, 냉각 시스템, 제어 시스템, 노심 및 기타 관련 시설을 포함하여 SMR의 중요한 부분입니다. 이러한 구성품은 높은 수준의 방사선 저항, 고온 저항 및 신뢰성을 요구합니다. SMR의 모듈식 설계로 인해 원자로 부품은 일반적으로 공장에서 대량 생산된 후 신속한 조립을 위해 현장으로 운송되어 현장 건설 시간을 단축합니다.
플레이어: NuScale Power, Rolls-Royce 등
[미드스트림: 설계, 연구개발 및 시공]
(1) SMR 설계 및 개발
설계 및 R&D: 설계 회사는 SMR 원자로의 기술 개발 및 설계 표준화를 담당합니다. SMR의 R&D에는 일반적으로 원자로의 구조 설계, 냉각 시스템 설계, 제어 시스템 통합 등이 포함됩니다. 설계 및 R&D 회사는 정부 부서 및 규제 기관과 긴밀히 협력하여 원자력 안전 표준을 준수하도록 설계했습니다.
참가자: NuScale Power, OKLO, TerraPower, Rolls-Royce 등 SMR 설계 및 R&D 회사, 미국 에너지부(DOE) 등 정부 기관이 재정 지원을 제공하고 SMR 설계를 감독 및 검증합니다.
(2) 원자로 건설 및 설치
SMR의 모듈식 설계를 통해 대부분의 구성 요소를 공장에서 사전 제작한 다음 신속한 설치를 위해 현장으로 운송할 수 있습니다. SMR은 규모가 작고 모듈화가 뛰어나 대규모 건설 없이도 가동이 가능하기 때문에 기존 원전보다 건설 단계가 간단하다. 예를 들어 건설사는 SMR의 다양한 모듈을 조립하는 역할을 맡는다. 원전의 경우 완전한 현장 설치와 공장에서 조립식으로 제작된 부품을 사용하면 현장 건설 주기를 크게 단축할 수 있습니다.
참여대상 : 벡텔, 플루어 등 건설업체가 SMR 발전소 건설 및 조립을 담당한다.
[다운스트림: 운영, 판매 및 폐기물 처리]
(1) SMR 원자력발전소 운영
운영자는 발전소의 장기적인 관리 및 유지보수, 원자로 작동 모니터링, 원자로가 안전한 상태인지 확인하는 일을 담당합니다. SMR 원자력 발전소의 운영 및 관리 복잡성은 기존 원자력 발전소보다 낮습니다. 또한 운영자는 연료 교체, 장비 검사 및 기술 업그레이드를 포함하여 SMR 시스템의 정기적인 유지 관리도 담당합니다.
참가자: American Electric Power Company(AEP), British Electric Power Company(EDF), Southern Company, Exelon Corporation, Duke Energy(NYSE: DUK), Entergy Corporation(NYSE: ETR), PSEG(Public Service Enterprise Group, NYSE 등) : PEG ), Dominion Energy 등 일부 운영자는 SMR 발전소를 구매하여 운영할 수 있으며, 관리 및 모니터링 회사는 지능형 모니터링, 데이터 분석 및 시스템 최적화 서비스를 제공합니다.
(2) 전력판매 및 계통연계
SMR 발전소에서 생산된 전기는 전력 구매 계약(PPA)을 통해 전력망 회사나 산업 사용자에게 판매됩니다. SMR은 소규모 그리드에 적합하며 특히 외딴 지역, 외딴 도시 또는 산업 프로젝트와 같은 특정 시장에 적합합니다.
* 전력구매계약(PPA): 사업자가 전력구매자(전력망사, 대규모 산업체 사용자, 정부 등)와 장기계약을 체결하여 안정적인 현금흐름과 수익모델을 보장합니다.
참여대상 : 지역 전력망업체, 대기업, 정부기관 등 전력구매자
(3) 폐기물 및 원전해체처리
SMR 원자로는 수명이 끝난 후 폐기물 관리가 필요합니다. 핵 폐기물의 장기 보관 및 처리는 원자력 산업의 중요한 부분입니다. 폐기물 관리 회사는 폐기물의 안전한 처리, 운송 및 보관을 담당합니다. 원자력 안전기준을 준수합니다.
플레이어: 핵 폐기물 처리를 전문으로 하는 폐기물 관리 전문가와 같은 폐기물 관리 회사.
4. 장기 전망: 제어 가능한 핵융합
핵융합은 두 개의 가벼운 원자핵이 결합하여 더 무거운 원자핵을 형성하고 많은 양의 에너지를 방출하는 과정입니다. 제어 가능한 핵융합 반응에서 방출되는 에너지는 석탄, 석유, 천연가스를 연소하는 것보다 약 400만 배 더 크고, 핵융합 과정을 산업 규모로 복제할 수 있다면 무한한 청정 효과를 제공할 수 있습니다. 그리고 값싼 에너지. 현재 50개 이상의 국가에서 핵융합 연구가 진행되고 있지만, 핵융합이 일어나기 위한 엄격한 조건으로 인해 제어 가능한 핵융합을 달성하기 위해서는 여전히 새로운 재료와 신기술의 획기적인 발전이 필요합니다. 제어 가능한 핵융합을 달성하는 데 걸리는 시간은 업계의 기술 개발 진행 상황에 따라 달라집니다. 동시에 필요한 인프라를 개발하고 기술에 대한 관리 요구 사항 및 표준을 공식화해야 합니다. 우주 보고서에 따르면 영국 회사인 토카막 에너지(Tokamak Energy)는 태양의 핵보다 높은 새로운 원자로에서 처음으로 수소 플라즈마를 화씨 2,700만도까지 가열했습니다. 회사는 2030년까지 핵융합을 통한 상업적 전기 생산이 가능할 것이라고 밝혔습니다.
5. 비즈니스 모델과 에너지 전쟁 참가자
5.1 SMR 원자력 미국 주식
5.1.1 SMR(NuScale, R&D 제조업체)
회사 프로필: NuScale Power는 상장된 최초의 SMR 원자력 제조업체입니다. 2002년 아이다호 국립연구소와 오레곤주립대학교가 공동으로 진행한 SMR 연구 프로젝트에서 출발해 미국 에너지부(DOE)의 지원을 받아 2007년 설립된 NuScale Power LLC. NRC는 2020년에 SMR 설계 승인을 받아 2022년에 시장에 출시되는 최초의 SMR 기술 제공업체가 되었습니다.
핵심 제품: 회사의 핵심 제품인 SMR 전력 모듈입니다. NuScale 전력 모듈은 높이가 76피트, 직경이 15피트인 가장 작은 경수용 SMR이며 단일 모듈에서 77MW의 전력을 생성할 수 있습니다. 씰을 포함한 모듈은 공장에서 완전히 제조되어 트럭, 철도 또는 바지선을 통해 공장 현장으로 운송되므로 현장 제작이나 건설이 필요하지 않으며 현장 건설과 관련된 일정 및 비용 위험이 줄어듭니다.
경쟁 우위: 이 회사는 자체 원자력 발전소인 VOYGR 플랜트 모델을 보유하고 있습니다. VOYGR Plant Models는 NuScale이 소형 모듈형 원자로 SMR을 위해 설계한 표준화된 원자력 발전소입니다. 이 발전소는 유연한 전력 출력과 더 높은 운영 효율을 가지며 다양한 규모의 전력 요구를 충족할 수 있습니다. 이는 미국 원자력 규제국이 승인한 최초이자 유일한 설계입니다. 위원회(NRC) 승인 소형 모듈형 원자로.
VOYGR 플랜트는 다양한 매개변수 모듈을 모델링합니다.
VOYGR-4: NuScale SMR 모듈 4개로 구성되어 약 308MW의 전력 출력을 제공하며 중소 규모 지역 사회 및 산업 응용 분야에 전력을 공급하는 데 적합합니다.
VOYGR-6: 약 462MW의 전력을 제공하는 6개의 모듈이 포함되어 있으며, 소규모 도시나 대규모 산업 시설과 같은 중간 규모의 전력 요구 사항이 있는 애플리케이션에 적합합니다.
VOYGR-12: 총 전력 출력이 약 924MW인 12개의 모듈로 구성되어 있으며 NuScale의 최대 용량 VOYGR 레이아웃으로 대규모 전력 수요를 충족하는 도시 및 산업 응용 분야에 적합하며 국가 전력의 기본 부하 역할도 할 수 있습니다. 그리드 치명적인 전력 손실이 발생하는 경우에도 VOYGR-12는 새로운 연료를 사용하지 않고 12년 동안 154MW로 작동할 수 있습니다.
사업 레이아웃: 이 회사는 다운스트림 고객에게 라이센스 신청, 건설 및 시운전부터 운영 및 유지 관리에 이르기까지 모든 범위의 서비스 지원을 제공합니다. 회사가 제공하는 서비스는 상용화 전 적용(COD)과 상용화 후 적용의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
상용화 전 신청: 시동 및 테스트, ITAAC 관리(검사, 테스트, 분석 및 승인 기준), COLA 관리(VOYGR™ 발전소에 대한 공동 라이센스 신청);
상용화 후 적용: 설계 엔지니어링 관리, O&M 엔지니어링 프로젝트 관리, 재인증 교육 및 시뮬레이터 지원, 조달 및 예비 부품 관리, 핵 연료 및 연료 중단, 시스템 검증 및 검증.
프로젝트 진행: 우리는 SMR 원자력 프로젝트에 관해 전 세계 여러 국가의 고객과 협력해 왔습니다. 현재까지 회사는 RoPower Nuclear SA(루마니아), KGHM Polska Miedź SA(폴란드), Kozloduy Power Plant(불가리아), Standard Power(오하이오 및 펜실베니아), Prodigy Marine Power Station(캐나다), Indonesia Power(인도네시아)와 파트너십을 맺었습니다. ) )와 GS에너지(한국)가 프로젝트 협력을 맺었습니다.
"소프트 파워": 과학 연구, 인재 양성에 중점을 두고 전 세계 여러 대학에 E2 원자력 탐사 센터 실험실을 개설합니다. 또한 회사는 시뮬레이션된 실제 원자력 발전소 운영 시나리오를 통해 사용자에게 원자력 과학 및 공학 원리를 적용할 수 있는 실질적인 기회를 제공하기 위해 E2 센터(에너지 탐사 센터)도 설립했습니다. E2는 여러 대학 및 지역에 센터 포인트를 두고 있습니다. 텍사스 칼리지 스테이션, 부쿠레슈티 폴리테크닉 대학교(루마니아), 한국의 서울대학교, 오레곤 주립대학교 등
재무 분석: 회사의 재무 상황은 현재 현금 흐름이 풍부하고 부채가 없으며 비용 절감 및 효율성 향상에 탁월한 성과를 거두는 등 불안정한 단계에 있습니다. 회사의 최신 3분기 보고서에 따르면 2024년 3분기에 대한 내용은 다음과 같습니다.
수익: 회사의 영업이익은 전년 동기 700만 달러에 비해 50만 달러였습니다. 수익 감소는 주로 CFPP와의 계약 종료로 인한 것입니다(2023년 11월 8일, UAMPS와 NuScale은 두 회사 모두 발표). 당사자들은 무탄소 전력 프로젝트(CFPP)를 종료하기로 합의했습니다.
순이익: 회사의 순손실은 4,550만 달러(이 중 720만 달러는 발행된 워트의 공정 가치와 관련된 비현금 비용)입니다. 회사의 순 손실은 작년 같은 기간에 5,830만 달러였습니다. 순손실은 더욱 줄어들었다.
비용: 운영 비용은 전년도 같은 기간의 9,390만 달러에 비해 4,120만 달러였습니다. 회사는 비용 절감 및 효율성 향상 능력을 더욱 향상시켰습니다.
현금 : 2024년 3분기 보고 기준으로 현금, 현금등가물 및 단기투자금은 1억 6천만 달러(이 중 510만 달러 한도)이며, 부채는 없습니다.
자본 배경:
Fluor Corporation: 세계적으로 유명한 엔지니어링 및 건설 회사로 대주주이며 많은 주식을 소유하고 있습니다. NuScale에 대한 투자는 2011년에 시작되어 회사가 기술 연구 개발 및 상업화에 대한 지원을 얻도록 도왔습니다.
미국 에너지부(DOE): 미국 정부는 SMR 기술의 개발 및 배포를 지원하기 위해 에너지부를 통해 NuScale의 연구 및 개발에 상당한 재정 지원(3억 달러 이상)을 제공했습니다.
일본 무역회사 JGC 그룹;
공공 및 사모 펀드: 2021년 NuScale은 Spring Valley Acquisition Corp과의 합병을 통해 상장할 것이라고 발표했습니다. SPAC(Special Purpose Acquisition Company)와의 합병을 통해 NuScale은 공공 자본 시장에 진출하여 NuScale에 약 2억 3500만 달러의 자금을 조달했습니다. ;
한국 기업 두산중공업: 세계 최고의 중공업 기업은 투자에 참여할 뿐만 아니라 NuScale 원자로에 일부 부품 및 제조 지원을 제공할 계획입니다.
5.1.2 OKLO(R&D 제조업체)
회사 프로필: 이 회사는 2013년에 Jacob DeWitte와 Caroline Cochran(설립자 모두 원자력 공학 배경을 가지고 있음)에 의해 공식적으로 설립되었으며 SMR(소형 모듈식 원자로) 개발에 중점을 두고 있습니다. OKLO는 2014년에 캘리포니아에 진출했습니다. 잘 알려진 스타트업 액셀러레이터인 Y Combinator와 스타트업 자본을 확보한 OKLO는 2024년 9월 아이다호 소형 원자로에 대한 현장 승인을 획득했으며 2027년에 배치할 계획입니다. 이 회사의 오로라 마이크로리액터는 (우라늄 연료를 사용하는 다른 원자로와 달리) 금속 연료를 사용하며 현재 회사는 주로 데이터 센터, 공장, 산업 현장, 지역 사회 및 국방 시설에 연중무휴 청정 에너지를 제공하고 있습니다.
핵심 제품: 회사의 핵심 제품인 "Aurora Microreactor"는 단일 모듈 전력이 1.5MW입니다. Aurora 모듈은 10년마다 재급유됩니다(따라서 주요 예상 가동 중지 시간은 전력 변환 시스템의 유지 관리입니다). 15MW에서 50MW에 이르는 전력을 생산하는 발전소는 단지 몇 에이커만 차지하고 운영 및 유지 관리 비용이 낮으며, 발전소는 비싸고 긴 전력선 송전을 피하면서 고객이 전력을 필요로 하는 곳에 위치할 수 있습니다.
경쟁 우위(연료는 다른 연료와 다릅니다):
마이크로리액터는 분산형 요구 사항에 더 적합합니다. OKLO의 Aurora 마이크로리액터는 일반적으로 약 50MW의 발전소를 갖춘 중간 규모 SMR입니다. 이에 비해 NuScale Power는 더 크고 더 많은 전력 요구 사항을 충족합니다. 그리드 수준의 적응형 에너지 솔루션;
연료 및 냉각 기술은 더 깨끗하고 환경 친화적이며 저렴합니다. Oklo의 Aurora 원자로는 기존 경수로 연료 대신 금속 연료를 사용하며 냉각 시스템도 액체 나트륨을 냉각수로 사용하는 일반적인 수냉식과 다릅니다. 이러한 연료 및 냉각 설계는 한편으로는 원자로의 열전도율과 효율을 향상시킬 수 있고, 다른 한편으로는 핵폐기물 생산량을 줄여 핵폐기물 처리에 따른 비용과 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 이에 비해 NuScale은 전통적인 경수를 냉각 매체로 사용하고 우라늄을 연료로 사용하므로 기존 원자력 발전소 기술 및 공급망에 더 적합합니다.
재무 분석: 회사는 초기 상용화를 준비하기 위해 계속해서 투자를 확대하고 있습니다. 회사의 최근 3분기 보고서에 따르면 2024년 3분기에 대한 현금 흐름은 다음과 같습니다.
비용: 운영 비용은 1,228만 달러로 작년 같은 기간의 466만 달러에 비해 회사는 지속적으로 투자를 확대하고 있습니다.
순이익: 회사의 순이익은 996만 달러로 전년도 같은 기간의 867만 달러에 비해 증가했습니다. 순이익 손실의 확대는 주로 지속적인 투자에 따른 것입니다.
적절한 현금: 2024년 3분기 보고서 기준: 총 현금 및 유가증권은 2억 9천만 달러였으며, 여기에는 현금 및 현금 등가물 9,180만 달러, 유가증권 1억 9,700만 달러가 포함됩니다.
자본 배경:
Sam Altman(Open AI 창립자): Oklo의 주요 자금 제공자 중 한 명 2014년에 Altman은 Oklo를 Y Combinator 인큐베이터에 포함시켰습니다. 2024년 Altman은 자신의 특수 목적 인수 회사(SPAC) AltC Acquisition Corp.과의 합병을 통해 Oklo가 뉴욕 증권 거래소에 성공적으로 상장되도록 도왔고, 원자력 에너지 프로젝트를 지원하기 위해 약 3억 6백만 달러의 자금을 조달했습니다.
Y Combinator: OKLO는 Y Combinator가 인큐베이팅한 스타트업 회사입니다. 초기 자금 조달은 주로 YC의 인큐베이션 프로젝트에서 이루어졌으며 Oklo가 AltC Acquisition Corp과 합병된 후 약 1,000달러의 사전 투자 가치로 공개되었습니다. 미화 8억 5천만 달러. 초기 지원 Y Combinator는 Oklo의 간접 지분을 보유할 수 있지만 아직 IPO 이후 단계에 대한 추가 투자를 발표하지 않았습니다.
DCVC(Data Collective): 기술 및 심층 기술 분야에 대한 투자에 중점을 두는 유명 벤처 캐피털 회사로 OKLO의 기술 개발 및 시장 확장을 돕기 위해 재정 지원을 제공했습니다.
미국 에너지부(DOE): DOE는 첨단 연료 주기 및 제조 기술의 상용화를 위한 OKLO의 연구 개발에 자금을 제공했습니다. DOE의 자금 지원 프로젝트는 OKLO 기술의 성숙도와 검증을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 했습니다.
5.1.3 NNE(NANO, R&D 및 제조 + 연료 처리)
회사 프로필: Nano Nuclear Energy의 주요 사업은 제조, 연료, 운송 및 기타 링크를 포함하여 SMR 관련 4가지 콘텐츠를 다루며 다각화된 수직 통합 산업 체인을 만드는 것을 목표로 합니다. NNE는 미국의 신생 기업으로, 창립자이자 회장인 Jay Jiang Yu는 Deutsche Bank의 투자 은행 부서의 분석가이자 CEO이자 수석 R&D 핵 물리학자인 James Walker가 새로운 Rolls-Protect 프로젝트를 담당했습니다. Royce 원자력 화학 플랜트를 대표하는 이 회사는 소형 모듈형 원자로 개발에 중점을 두고 있으며 다음과 같은 4가지 사업 분야를 포괄하는 상업적으로 초점을 맞추고 다각화되었으며 수직적으로 통합된 회사가 되기 위해 노력하고 있습니다.
미세원자로 기술개발 : 나노원자력의 주요 제품으로는 고체노심전지로 'ZEUS', 저압냉각재로 'ODIN' 등이 있습니다.
