구글 딥마인드, CFS와 맞손…AI로 차세대 핵융합 장치 SPARC 최적화

섭씨 1억 도가 넘는 초고온 플라즈마를 지구상에서 가두는 일은 물리학 역사상 가장 까다로운 통제 문제입니다. 플라즈마는 찰나의 순간에도 불규칙하게 요동치며 용기 벽에 닿아 꺼져버리기 십상이고, 이를 제어하기 위해 조작해야 하는 변수는 인간 엔지니어의 반응 한계를 아득히 넘어섭니다.

이 한계를 넘기 위해 Google DeepMind가 나섰습니다. DeepMind는 미국 핵융합 스타트업 코먼웰스 퓨전 시스템스(Commonwealth Fusion Systems, CFS)와 파트너십을 맺고, CFS가 보스턴 외곽에 건설 중인 토카막 장치 'SPARC'에 인공지능을 본격 도입한다고 발표했습니다.

장치가 켜지기 전 수백만 번의 가상 시뮬레이션

CFS의 SPARC는 현재 약 3분의 2가량 완공되었으며 2026년 말 가동을 목표로 하고 있습니다. 목표는 투입한 에너지보다 더 많은 에너지를 뽑아내는 '순 에너지 증분(Net energy gain)'을 자기장 가둠 핵융합 역사상 최초로 입증하는 것입니다.

실제 장치를 가동하며 시행착오를 겪기에는 비용과 위험이 너무 크기 때문에, 양사는 DeepMind가 개발한 플라즈마 시뮬레이터 'TORAX'를 핵심 도구로 투입했습니다. JAX 기반으로 제작된 TORAX는 GPU에서 매우 빠른 미분 가능 연산이 가능하며, 이미 CFS 연구진의 일상 업무 워크플로우에 깊숙이 자리 잡았습니다.

CFS 연구진은 TORAX에 강화학습과 진화 탐색 알고리즘을 결합해, SPARC가 실제로 켜지기 전 수백만 가지의 가상 운전 시나리오를 미리 검증하고 있습니다. 코일 전류, 연료 주입, 가열 출력 등 수많은 설정값을 AI가 탐색해 가장 안정적이면서도 출력을 극대화할 수 있는 경로를 사전에 찾아내는 방식입니다.

초고온 열기를 벽면에 흩뿌리는 AI 파일럿

DeepMind는 앞서 스위스 로잔 연방공과대학(EPFL)의 스위스 플라즈마 센터와 협력해 강화학습으로 토카막의 플라즈마 형상을 안정적으로 제어한 바 있습니다. 이번 SPARC 프로젝트에서는 난이도가 한층 더 높아졌습니다.

SPARC가 최대 출력으로 가동될 때 발생하는 막대한 열은 장치 내부의 매우 좁은 면적에 집중됩니다. 내벽 부품이 녹아내리지 않도록 자기장을 정밀하게 흔들어 배출 열을 벽면을 따라 빗자루질하듯 쓸어내 분산시켜야 합니다. DeepMind는 강화학습 에이전트를 통해 실시간으로 이 복잡한 배열 작업을 수행하는 제어 전략을 연구하고 있습니다.

왜 중요한가

핵융합 제어는 고차원적이고 극도로 비선형적인 물리 현상이기 때문에, 인간이 짠 규칙 기반 알고리즘보다 AI 강화학습이 훨씬 뛰어난 역량을 발휘할 수 있는 대표적인 영역입니다. DeepMind의 AI가 2026년 SPARC의 순 에너지 달성 확률을 실질적으로 높여준다면, 핵융합 상용화의 역사적 분기점을 수년 앞당길 수도 있습니다.

주목할 부분은 Google의 치밀한 빅테크 생태계 전략입니다. Google은 지난 8월 Nvidia와 함께 CFS의 8억 6,300만 달러 규모 시리즈 B2 투자에 참여했으며, 향후 CFS가 버지니아에 지을 첫 상용 발전소 ARC로부터 200메가와트의 전력을 구매하기로 계약했습니다. 또 다른 핵융합 기업 TAE 테크놀로지스에도 이미 투자한 상태입니다.

우리는 이를 AI의 가장 이상적인 자기 충족적 고리라고 봅니다. 급증하는 AI 데이터센터의 전력 갈증을 해소하기 위해 AI 자체를 핵융합 발전 가속 도구로 투입하고, 성공 시 그 전력을 다시 데이터센터로 회수하겠다는 계산입니다. 장기적인 에너지 패권을 쥐기 위한 가장 똑똑한 베팅으로 보입니다.