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AI 인프라는 칩과 전력 그 이상에 의존합니다. 반도체, 자석, 전력 관리 시스템에 필수적인 갈륨, 희토류, 탄탈륨을 비롯한 다양한 핵심 소재에도 의존합니다.
이 세 가지 소재는 생산이 비교적 소수의 국가에 집중되어 있기 때문에 세계은행의 2026년 세계 개발 보고서 그림 2.3에서 강조되어 있습니다 .
여기에 제시된 수치는 미국 지질조사국의 ' 2026년 광물 상품 요약' 에 따른 2025년 추정치이며 , 갈륨은 가공 생산량을, 희토류와 탄탈륨은 광산 생산량을 기준으로 산출되었습니다.
갈륨: 중국의 99% 점유율
다음은 세계은행이 추정한 가공 갈륨 생산량 분석 자료입니다.
국가/경제세계 생산량 점유율(%)
| 🇨🇳 중국 | 99.0 |
| 🌐 기타 국가 | 1.0 |
중국은 전체 생산량의 99%를 차지합니다. 하지만 그렇다고 해서 중국이 전 세계 지하 갈륨 매장량의 99%를 보유하고 있다는 의미는 아닙니다. 갈륨은 일반적으로 보크사이트를 알루미늄으로 가공하는 과정에서 부산물로 회수되며, 중국의 거대한 알루미늄 산업은 갈륨 채굴 규모를 확대하는 데 기여했습니다. 또한, 과거의 과잉 공급과 저가격으로 인해 다른 지역의 생산 업체들이 시장에서 철수하기도 했습니다.
갈륨은 질화갈륨(GaN)과 같은 화합물이 고전압 및 고온에서 효율적으로 작동할 수 있기 때문에 중요합니다. 이러한 특성 덕분에 갈륨은 고성능 반도체 및 전력 전자 장치에 유용하게 사용되며, 인공지능 데이터 센터가 더 많은 컴퓨팅 성능과 전력을 요구함에 따라 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
희토류: 하나 이상의 원소
국가/경제세계 생산량 점유율(%)
| 🇨🇳 중국 | 69.2 |
| 🇺🇸 미국 | 13.1 |
| 🇦🇺 호주 | 7.4 |
| 🇲🇲 미얀마 | 5.6 |
| 🇹🇭 태국 | 1.2 |
| 🇮🇳 인도 | 0.7 |
| 🌐 기타 | 2.6 |
중국이 전체 생산량의 69.2%를 차지하고 있으며, 미국이 13.1%, 호주가 7.4%로 그 뒤를 잇고 있습니다.
이름과 달리 "희토류"는 실제로 17개의 원소로 이루어진 그룹입니다. 각 원소는 컴퓨터 하드웨어에서 서로 다른 역할을 합니다. 예를 들어 네오디뮴과 프라세오디뮴은 하드 드라이브 및 기타 장비에 사용되는 강력한 영구 자석에 사용되며, 다른 희토류는 반도체, 디스플레이, 광학 및 데이터 저장 장치에 사용됩니다.
Tantalum: AI 서버를 위한 전력 관리
탄탈륨 생산은 지리적 분포가 매우 다릅니다.
국가/경제세계 생산량 점유율(%)
| 🇨🇩 콩고 민주 공화국 | 52.0 |
| 🇷🇼 르완다 | 16.0 |
| 🇳🇬 나이지리아 | 15.6 |
| 🇧🇷 브라질 | 7.6 |
| 🇨🇳 중국 | 3.2 |
| 🇦🇺 호주 | 2.0 |
| 🇪🇹 에티오피아 | 1.6 |
| 🇷🇺 러시아 연방 | 1.2 |
| 🌐 기타 | 0.8 |
콩고민주공화국은 추정 광산 생산량의 52%를 공급하고 있으며, 르완다와 나이지리아는 각각 16%와 15.6%를 차지합니다. 이 세 나라를 합치면 전체 생산량의 83.6%를 차지합니다.
탄탈륨과 AI의 연관성은 주로 커패시터에 있습니다. 폴리머 탄탈륨 커패시터는 소형 패키지에 높은 정전 용량을 제공하고 안정적인 전기적 성능을 유지하여 고성능 전력 시스템에 적합합니다. 업계 보고서에 따르면 2026년에는 AI 서버가 탄탈륨 커패시터 수요의 주요 성장 동력이 될 것으로 예상됩니다 .
광물 공급이 전략적 병목 현상이 될 때
생산 집중이 곧 인공지능 경쟁력 우위로 이어지는 것은 아닙니다. 첨단 칩, 제조 능력, 에너지 인프라, 자본 등 모든 요소가 중요합니다. 그러나 한두 국가가 핵심 소재 생산을 독점할 경우 , 수출 제한이나 기타 공급 차질이 전 세계 기술 공급망에 파급 효과를 미칠 수 있습니다.
그러한 위험은 이미 현실로 나타나고 있습니다. 중국은 최근 몇 년 동안 갈륨 관련 품목과 일부 중희토류 품목에 대한 수출 통제를 도입했습니다. 이러한 조치는 다른 국가 정부와 기업들이 대체 공급업체를 찾고 새로운 생산 능력을 확보하도록 유도했습니다. 중앙아프리카의 경우, 탄탈륨 생산이 집중되어 있어 공급 차질 가능성과 책임 있는 자원 조달 문제 등 다른 차원의 어려움을 야기합니다.
인공지능 인프라가 확장됨에 따라 칩, 서버 및 전력 시스템에 사용되는 광물을 보호하는 것이 칩 자체를 보호하는 것만큼이나 점점 더 중요해질 수 있습니다.