대형원전 vs SMR 건설원가와 발전원가(LCOE) - MW당 건설원가, LCOE, 각자의 역할
목차
서론: 경제성의 갈림길에 선 원자력 르네상스
인공지능(AI) 혁명이 촉발한 전력 수요 폭증과 탄소중립이라는 피할 수 없는 시대적 과제 앞에, 한때 정체되었던 원자력 발전이 '원자력 르네상스'라는 이름으로 화려한 부활을 예고하고 있습니다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 막대한 양의 전력, 그리고 이를 뒷받침할 데이터센터의 기하급수적인 증가는 기존 전력망의 한계를 드러내고 있습니다. AI모델 운영에 사용되는 GPU 등 컴퓨팅 장치들은 엄청난 연산작업을 수행하기 위해서 엄청난 전기를 사용하며, 전세계적으로 AI사용이 확대되면서 전력사용량음 제곱배로 늘어나고 있는 상황입니다. 특히 미국의 경우에는 중국 및 기타 선진국과의 경쟁에서 뒤쳐지면 안되는 입장이기 때문에 엄청난 전력을 필요로 합니다. 하지만 미국은 기존 발전 및 전력망이 50년이 넘어가는 상황이라 전력망 보강 및 새론고 속도감 있게 전력망을 확충해야하는 절체절명의 상황에 놓여있습니다.
국제에너지기구(IEA)는 2026년까지 데이터센터의 전력 소비량이 2022년 대비 두 배 이상 증가하여, 독일 전체의 전력 사용량과 맞먹을 것으로 전망했습니다. 이러한 상황에서 태양광, 풍력 등 재생에너지는 간헐성이라는 본질적 한계로 인해 24시간 365일 안정적인 전력을 요구하는 AI 시대의 기저부하를 감당하기 어렵다는 현실적 문제에 직면했습니다.
이 거대한 흐름 속에서 원자력 발전은 두 가지의 뚜렷한 길을 제시하고 있습니다. 하나는 1,000MW를 훌쩍 넘는 거대한 대형원전(Large-scale Nuclear Power Plant)을 통해 ‘규모의 경제’를 추구하는 전통적인 방식입니다. 이는 국가 전력망의 심장부 역할을 하며 수십 년간 안정적인 기저 전력을 공급해 온 검증된 모델입니다. 역사적으로 검증된 사업이기 때문에 안정성과 신뢰성은 이미 알고 있고, 표준화된 건설공법과 원료조달로 모든 리스크는 우리가 겪어본 리스크라는 점에서 가장 확실한 방법이라고 볼 수 있습니다.
다른 하나는 전기출력 300MW 이하의 소형모듈원전(SMR, Small Modular Reactor)을 공장에서 표준화된 모듈로 제작하여 현장에서 조립함으로써, 유연성과 효율성을 극대화하는 혁신적인 방식입니다. 이는 마치 자동차 산업의 대량 생산 방식을 원자력에 접목하려는 과감한 시도와 같습니다. 지금 시장의 모든 이해관계자들은 "어떤 방식이 미래 에너지 시장을 주도할 것인가?"라는 근본적인 질문을 던지고 있습니다. 하지만 그 해답은 기술의 우수성이나 안전성에 대한 막연한 담론이 아닌, 결국 냉정한 '경제성'에 있습니다. 이 글에서는 원자력 발전의 경제성을 평가하는 가장 중요한 두 가지 척도인 'MW당 건설원가(Overnight Construction Cost per MW)'와 '평준화발전원가(LCOE, Levelized Cost of Electricity)'를 심층적으로 해부하고, 각 비용 항목이 두 방식의 운명을 어떻게 가르는지 논리적으로 분석하여 미래 원자력 시장의 승자를 가늠해 보고자 합니다.
1부: '가격표' 분석 - MW당 건설원가
MW당 건설원가는 발전소의 총 건설비를 총 발전용량(MW)으로 나눈 값으로, 프로젝트의 순수한 '건설 효율성'을 보여주는 핵심 지표입니다. 이는 건설 기간 동안의 이자 비용(금융비용)이나 인플레이션에 따른 물가 상승분을 제외한 개념으로, 흔히 말하는 발전소의 '순수 견적서' 또는 '가격표'와 같습니다. 이 가격표가 어떻게 책정되는지에 따라 프로젝트의 첫인상과 투자 매력도가 결정됩니다.
대형원전: '규모의 경제'라는 양날의 검
전통적으로 대형원전의 경제성은 제조업의 기본 원리, 즉 ‘규모의 경제(Economy of Scale)’에 깊이 기반합니다. 이론적으로는 1,600MW급 대형원전 한 기를 짓는 것이 800MW급 두 기를 짓는 것보다 MW당 건설원가가 저렴해야 합니다. 하지만 최근 서방 세계에서 추진된 대형원전 프로젝트들은 오히려 '규모의 비경제(Diseconomies of Scale)'라는 역설적인 함정에 빠지는 모습을 보였습니다. 수십조 원이 투입되는 거대한 메가 프로젝트는 필연적으로 관리의 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다. 수백만 개의 부품, 수천 개의 협력사, 그리고 수천 명의 인력이 한정된 공간에서 10년 이상 복잡하게 얽히는 현장 건설 방식은 예측 불가능성의 연속입니다. 그 가장 극적인 사례가 바로 최근 상업 운전을 시작한 미국 보글(Vogtle) 3, 4호기입니다. 웨스팅하우스의 최신 노형인 AP1000을 채택한 이 프로젝트는 당초 140억 달러의 예산으로 2017년 완공을 목표했지만, 핵심 계약사인 웨스팅하우스의 파산, 반복되는 설계 변경, 품질 문제 등이 겹치면서 최종적으로는 예산의 두 배가 훌쩍 넘는 350억 달러(약 48조 원)가 투입되었고 완공은 7년이나 지연되었습니다. 이는 '규모의 경제'라는 이론적 장점을 '규모의 리스크'가 완전히 삼켜버릴 수 있음을 보여주는 값비싼 교훈이 되었습니다.
SMR: '양산의 경제'라는 새로운 패러다임
SMR은 대형원전이 직면한 문제에 대한 정반대의 해법을 제시합니다. 최초로 건설되는 상용 SMR, 즉 초호기(First-of-a-Kind, FOAK)의 MW당 건설원가는 대형원전보다 오히려 더 비쌀 가능성이 높습니다. 하지만 SMR의 진짜 승부수는 초호기의 가격표에 있지 않습니다. SMR의 경제성은 자동차나 비행기처럼 공장에서 표준화된 모듈을 대량 생산함으로써 얻어지는 '학습효과(Learning Effect)'와 '양산의 경제(Economy of Mass Production)'에 모든 것을 걸고 있습니다. 첫번째 건설을 할 때의 시행착오를 발판 삼아, 두번째, 세번째 건설사업에서는 그 시행착오를 줄이고 안정성과 효율성을 높힐 수 있다는 이론입니다.
SMR 건설의 핵심은 기존 원자력발전 건설 패러다임의 근본적인 전환입니다. 예측 불가능성이 높은 복잡한 현장 공정을 최소화하고, 통제된 공장 환경에서 원자로, 증기발생기 등 핵심 모듈을 하나의 패키지로 제작합니다. 이렇게 만들어진 모듈을 트럭이나 기차로 운송해 현장에서는 마치 레고 블록처럼 조립만 하는 방식입니다. 이 과정을 통해 2호기, 3호기, 그리고 N번째 호기(Nth-of-a-Kind, NOAK)로 생산이 반복될수록 비용은 예측 가능한 곡선을 그리며 감소할 것이라는 기대입니다. 즉, SMR의 MW당 건설원가는 단일 프로젝트의 관점이 아닌, 'SMR 생산 프로그램 전체'의 관점에서 평가해야 그 진정한 잠재력을 이해할 수 있습니다.
2부: '진짜 전기요금' 분석 - LCOE
평준화발전원가(Levelized Cost of Electricity, LCOE)는 발전소의 경제성을 평가하는 가장 핵심적이고 보편적인 척도입니다. 이는 단순히 초기 건설비용만을 따지는 것이 아니라, 한 발전소가 수명을 다하는 날까지의 전 생애주기에 걸쳐 발생하는 모든 비용의 **현재가치(Present Value)**를, 같은 기간 동안 생산하는 총 전력량의 현재가치로 나눈 값입니다. LCOE가 중요한 이유는 서로 다른 특성을 가진 발전원들을 동일한 선상에서 비교할 수 있게 해주기 때문입니다. 예를 들어, 초기 투자비는 막대하지만 연료비가 거의 들지 않는 원자력이나 태양광과, 초기 투자비는 저렴하지만 수십 년간 비싼 연료를 계속 태워야 하는 천연가스 발전소의 경제성을 객관적으로 저울질할 수 있게 해줍니다.
LCOE에 포함되는 비용 항목은 크게 네 가지입니다.
첫째는 부지 매입, 인허가, 기자재 구매 및 건설에 이르는 총 투자비(CAPEX),
둘째는 인건비, 유지보수, 보험료 등 발전소 운영에 필요한 운영유지비(OPEX),
셋째는 우라늄 구매 및 가공에 드는 연료비(Fuel Cost),
그리고 마지막으로 수명이 다한 발전소를 안전하게 해체하고 사용후핵연료를 관리하는 데 필요한 해체 및 폐기물 관리 비용(Decommissioning & Waste Management)입니다. 이 모든 미래의 비용들을 현재가치로 환산하여 총 발전량으로 나눈 LCOE는 결국 **‘해당 발전소에서 생산된 전기를 kWh당 얼마에 팔아야 손해를 보지 않는가’**를 명확히 보여주는, 가장 실질적인 전기요금 경쟁력의 최종 성적표라 할 수 있습니다.
대형원전 LCOE: 높은 초기 투자비와 금융비용의 덫
대형원전의 LCOE 구조를 분석해 보면, 매우 강력한 장점과 그만큼 치명적인 약점이 극명하게 공존함을 알 수 있습니다.
가장 큰 장점은 한번 상업 운전을 시작하면 누구도 따라올 수 없는 압도적인 운영 효율성입니다. 첫째로, 저렴하고 안정적인 연료비입니다. 농축 우라늄 펠릿 하나가 가진 에너지는 수 톤의 석탄이나 수백 드럼의 석유와 맞먹기 때문에, 전체 발전 비용에서 연료비가 차지하는 비중이 매우 낮습니다. 이는 수시로 급등락하는 화석연료 가격 변동성으로부터 자유로워, 장기적으로 매우 안정적인 전기요금 예측을 가능하게 합니다. 둘째는 **90%를 넘나드는 압도적인 이용률(Capacity Factor)**입니다. 이용률이란 1년 중 실제 전력을 생산한 시간의 비율을 의미하는데, 원자력의 90% 이상은 날씨에 따라 변동하는 태양광(약 25%), 풍력(약 35%)은 물론, 정비나 연료비 문제로 가동을 멈추는 석탄(약 55%)이나 천연가스(약 57%) 발전소와도 비교할 수 없는 수준입니다. 이 높은 이용률은 LCOE 공식의 분모인 '총 생산 전력량'을 극대화시켜, 수십조 원의 막대한 초기 투자비를 더 많은 전력량으로 나눔으로써 비용을 희석시키는 결정적인 역할을 합니다.
하지만 이 모든 장점을 무력화시킬 수 있는 치명적 약점은 바로 '금융비용'이라는 거대한 덫입니다. 대형원전은 최소 10년 이상 걸리는 건설 기간 동안 수십조 원의 자본이 아무런 수익 없이 묶이게 됩니다. 이때 발생하는 막대한 이자, 즉 **'건설 중 이자(Interest During Construction, IDC)'**는 마치 복리 마법처럼 눈덩이처럼 불어나 LCOE 공식의 분자인 '총 투자비'를 기하급수적으로 증가시킵니다. 프로젝트가 예상치 못한 문제로 1년 지연될 때마다, 수십조 원의 원금에 대한 1년 치 이자가 고스란히 추가 비용으로 쌓이는 구조입니다. 최근 완공된 미국 보글 원전의 LCOE가 결국 정부 보조금을 받는 태양광이나 풍력보다 훨씬 비싸진 근본적인 원인이 바로 이 통제 불가능한 금융비용의 폭주에 있었습니다. 금융정보회사 라자드(Lazard)의 최근 분석에 따르면, 현재 서방 세계에서 신규 대형원전을 건설할 경우 LCOE는 $141 ~ $221 / MWh에 달할 것으로 추정됩니다. 이는 동일한 보고서에서 제시된 보조금 없는 태양광($24~$96)이나 육상풍력($24~$75)의 LCOE와 비교할 때, 가격 경쟁력이 현저히 떨어진다는 냉정한 현실을 보여줍니다.
SMR LCOE: 금융 리스크 절감을 통한 경쟁력 확보
SMR의 LCOE 전략은 대형원전이 빠진 바로 그 금융비용의 덫을 정면으로 파고드는 데서 출발합니다. SMR의 핵심적인 장점은 금융 리스크의 획기적인 절감에 있습니다.
첫째, 총 건설비 규모가 상대적으로 작고, 핵심 기기를 공장에서 표준화된 방식으로 제작하여 현장 공정을 최소화함으로써, 건설 기간을 3~4년으로 대폭 단축할 수 있습니다. 이는 천문학적인 '건설 중 이자(IDC)'가 쌓일 시간을 원천적으로 줄여, '총 투자비'를 낮추는 가장 결정적인 요인으로 작용합니다. 둘째, **'단계적 용량 증설(Incremental Capacity Addition)'**이 가능하다는 점입니다. 수십조 원을 한 번에 투자해야 하는 대형원전과 달리, SMR은 우선 1개의 모듈을 건설하여 전력을 생산 및 판매하고, 여기서 발생하는 수익을 바탕으로 두 번째, 세 번째 모듈을 증설하는 유연한 전략을 구사할 수 있습니다. 이는 투자자 입장에서 리스크를 크게 분산시키고 초기 자본 부담을 줄여주어, 민간 자본의 참여를 훨씬 용이하게 만듭니다.
하지만 SMR의 LCOE 역시 잠재적 약점과 불확실성을 안고 있습니다. 규모의 경제 효과를 누리기 어렵기 때문에, 발전 용량 1MW당 필요한 운영 인력이나 유지보수 비용은 대형원전보다 비쌀 수 있습니다. 또한, 현재 거론되는 LCOE 수치 자체가 아직 실제 상업 운전 데이터를 기반으로 한 것이 아닌, 엔지니어링 시뮬레이션에 기반한 '예상치'에 불과하다는 근본적인 한계가 있습니다. 업계에서는 첫 상용 SMR, 즉 초호기(FOAK)의 LCOE는 공급망 구축 및 인허가 비용 등으로 인해 $120 ~ $200 / MWh 수준으로 대형원전과 비슷하거나 다소 비쌀 수 있다고 보고 있습니다. 그러나 SMR의 진정한 승부수는 공장 양산을 통한 '학습효과'가 본격화되는 N번째 호기(NOAK)에 있습니다. 업계의 궁극적인 목표는 반복 생산을 통해 원가를 극적으로 낮춰, N번째 호기의 LCOE를 천연가스 발전소와 직접 경쟁이 가능한 수준인 $60 ~ $90 / MWh까지 낮추는 것입니다. 이 목표의 달성 여부가 SMR의 미래를 결정할 것입니다.
3부: 최종 승자를 가를 결정적 변수들
결국 대형원전과 SMR의 경제성 경쟁은 기술 그 자체만으로 결정되지 않습니다. 금융 시장의 반응, 정부 정책의 방향성, 그리고 기술의 성숙도라는 외부 변수들이 두 방식의 미래와 최종 승패를 가를 것입니다.
1. 금융(Financing):
총 투자 규모가 수십조 원에 달하는 대형원전은 민간 자본만으로는 그 리스크를 감당하기 어려워 정부의 강력한 금융 지원이나 부채 보증이 필수적입니다. 반면, SMR은 상대적으로 투자 규모가 작아 벤처캐피털, 사모펀드 등 다양한 민간 자본의 접근성이 훨씬 높습니다. 이는 SMR이 더 다양한 프로젝트에, 더 빠른 속도로 확산될 수 있는 중요한 기반이 됩니다.
2. 정책(Policy):
트럼프 2기 행정부가 추진하는 것과 같은 신속한 인허가 절차는 양쪽 모두에게 비용 절감과 공기 단축이라는 호재로 작용하지만, 특히 빠른 배치를 통한 학습효과 극대화가 중요한 SMR에 더욱 결정적인 역할을 할 수 있습니다. 또한, 미국의 인플레이션감축법(IRA)이 제공하는 생산세액공제(PTC)나 투자세액공제(ITC)와 같은 재정적 지원은 SMR 초호기의 높은 초기 비용 부담을 상쇄하고 시장에 성공적으로 진입하도록 돕는 필수적인 정책입니다.
3. 학습효과(Learning Curve):
SMR의 경제성은 궁극적으로 이 '학습효과'가 이론이 아닌 현실로 구현될 수 있느냐에 달려 있습니다. 태양광 패널이 대량 생산과 기술 혁신을 통해 지난 10년간 가격이 80% 이상 하락하며 에너지 시장의 판도를 바꿨던 것처럼, SMR도 반복적인 공장 생산을 통해 극적인 비용 절감을 이뤄낼 수 있을지가 성공의 최대 관건입니다. 현재 건설 중이거나 계획 중인 소수의 초호기 프로젝트들의 실제 건설비와 LCOE 데이터는 이 학습효과 곡선의 실현 가능성을 가늠할 첫 번째 시험대가 될 것입니다.
결론: 각자의 역할, 공존의 미래
대형원전과 SMR의 경제성 경쟁에서 어느 한쪽이 완벽한 승리를 거두는 '제로섬 게임'이 될 것이라고 단정하기는 어렵습니다. 오히려 두 방식은 서로 다른 시장과 요구에 대응하며 각자의 역할을 찾아갈 가능성이 높습니다. 대형원전은 프로젝트 관리의 리스크를 통제하고 공급망을 성공적으로 재건할 수만 있다면, 국가 차원의 대규모 기저 전력을 가장 저렴하고 안정적으로 공급할 수 있는 강력한 잠재력을 여전히 가지고 있습니다. 반면에 SMR은 낮은 초기 투자비와 금융 리스크, 부지 선정의 유연성을 무기로 대형원전이 접근하기 어려웠던 새로운 시장을 개척하는 데 압도적으로 유리합니다.
아마존, 구글과 같은 빅테크 기업의 데이터센터 캠퍼스에 전용 전력을 공급하거나, 반도체 공장, 수소 생산 플랜트 등 대규모 산업단지에 청정 열과 전기를 동시에 제공하는 등의 임무는 SMR에게 최적화된 시장입니다. 결국 미래의 원자력 시장은 어느 한쪽이 다른 쪽을 완전히 대체하는 것이 아니라, 각자의 고유한 장점을 살려 공존하는 '투트랙(Two-track)' 전략으로 전개될 가능성이 높습니다. 국가 기간 전력망을 든든하게 받치는 대형원전과, 특정 수요에 맞춤형으로 대응하는 분산형 전원으로서의 SMR이 상호 보완하는 새로운 에너지 생태계가 열릴 것입니다. 이제 막 첫발을 내딛는 SMR 초호기들이 과연 '학습효과'라는 원대한 약속을 현실로 증명해낼 수 있을지, AI 시대의 에너지 패권을 둘러싼 전 세계의 이목이 집중되고 있습니다.