구글의 선캐처 프로젝트와 궤도 인공지능의 부상

인공지능을 궤도로 끌어올리다

인공지능(AI)이 급성장하면서 여러 공급 제약이 나타났습니다. 첫 번째는 GPU였습니다. 이 특수 하드웨어가 틈새 게임 용도에서 AI 데이터 센터의 대량 도입으로 전환되면서 GPU 부족 현상이 발생했습니다. 그 결과, 엔비디아는 (NVDA )업계 선두주자인 이 회사는 세계 최대 기업으로 성장했습니다.

하지만 또 다른 제약이 나타나고 있습니다. 바로 에너지 공급입니다.

이는 이제 AI 데이터 센터의 성능이 연산 능력보다는 전력 소비량으로 측정되기 때문입니다. 인공지능 기업들이 원자력 발전소 재가동에 총력을 기울이고 있다., 최초의 SMR 프로토타입을 확보하세요및 주 정부 규제 당국은 신규 가스 발전소에 대한 승인 절차를 신속하게 진행하고 있습니다..

데이터센터에 필요한 에너지를 찾기 위한 경쟁이 치열해지는 가운데, 또 다른 대안인 우주 기반 태양광 발전에 관심이 쏠리고 있습니다.

궤도 위성으로부터 무제한 에너지 공급이 가능하다는 가능성은 우리가 이미 "끝없는 청정 에너지를 위한 우주 기반 에너지 솔루션".

하지만 이 개념은 태양 에너지를 전력으로 변환하고, 이 전기를 마이크로파로 변환하여 지구로 다시 전송한 다음, 다시 전력으로 변환해야 한다는 점에서 항상 어느 정도 한계가 있습니다.

이는 에너지 위성의 복잡성을 증가시키고, 더 많은 지상 기반 시설을 필요로 하며, 에너지 변환 과정에서 손실이 발생하기 때문에 전체적인 효율성을 크게 떨어뜨립니다. 따라서 이 방식은 매우 저렴한 궤도 발사 방식이 아니면 실현 가능성이 낮습니다.

또는, 생산된 에너지를 궤도에서 직접 사용한다면 훨씬 더 효율적이고 경제적으로 더 빨리 실현 가능해질 것입니다. 특히 최종 생산물을 지구로 쉽게 다시 보낼 수 있다면 더욱 그렇습니다.

이론적으로 우주 데이터 센터는 이상적인 선택이 될 수 있습니다. 많은 전력이 필요하지만, 계산 결과를 지구로 전송하는 것은 매우 간단하며 새로운 인프라 구축이 필요 없고 에너지 손실도 발생하지 않기 때문입니다.

이러한 아이디어를 바탕으로 Alphabet/Google은 방금 다음과 같이 발표했습니다.프로젝트 선캐처"우리가 구상하는 궤도 AI 연산 시스템은 어떤 모습일까요?"

"자율주행차나 양자 컴퓨팅과 같은 구글의 다른 혁신적인 프로젝트에서 영감을 받아, 언젠가 이러한 미래를 실현하기 위해 필요한 기초 작업을 시작했습니다."

우리는 텐서 프로세싱 유닛(TPU) AI 칩을 탑재한 태양열 위성들의 상호 연결된 네트워크가 태양의 에너지를 최대한 활용할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다.”

효과가 있을 수 있는 이유는 무엇일까요?

데이터 센터와 AI에 태양광 발전을 활용하기 어려운 주요 이유 중 하나는 이러한 시스템에는 지속적이고 안정적인 전력 공급이 필요하기 때문입니다. 반면 지상형 태양광 발전은 간헐적이며 밤에는 작동을 멈춥니다.

하지만 적절한 궤도에 설치된 태양광 패널은 전력 공급의 중단이나 변동 없이 24시간 내내 전력을 생산할 수 있습니다. 또한 직사광선을 받기 때문에 패널의 생산성이 훨씬 더 높아집니다.

"태양은 우리 태양계에서 궁극적인 에너지원으로, 인류 전체의 전력 생산량보다 100조 배 이상 많은 에너지를 방출합니다."

적절한 궤도에 있으면 태양광 패널은 지구에서보다 최대 8배 더 높은 생산성을 보이며 거의 끊임없이 전력을 생산할 수 있어 배터리 필요성을 줄일 수 있습니다.

하지만 궤도상에서 인공지능 연산이 작동하려면 몇 가지 핵심 기술을 개발하고 테스트해야 합니다.

궤도 AI의 주요 과제

궤도 인공지능을 위한 고대역폭 위성 간 링크

현대 데이터 센터는 수천, 심지어 수백만 개의 컴퓨팅 하드웨어를 연결하여 매우 복잡하며, 연결성과 안정성에 대한 요구 사항이 매우 까다롭습니다.

우리가 궤도에 물체를 보내는 기술은 아직 비교적 작은 물체에 한정되어 있기 때문에, 우주에 건설될 대규모 데이터 센터는 서로 통신하는 위성 네트워크로 구성되어야 할 것입니다.

현재의 위성 간 링크(ISL) 기술은 1~100Gbps 범위의 데이터 전송 속도만 제공하는데, 이는 구글이 인공지능 데이터 센터에서 사용하는 저지연 광 칩 간 연결(ICI)이 제공하는 칩당 수백 기가비트/초에 비해 훨씬 낮은 수치입니다.

대신 구글은 상용 기성품(COTS) 고밀도 파장 분할 다중화(DWDM) 송수신기 기술을 사용할 것을 제안합니다.

이 시스템은 적외선 스펙트럼 내에서 각 신호에 특정한 고유한 파장(색상)을 할당하는 방식으로 작동합니다. 이러한 방식으로 동일한 망원경이 여러 위성으로부터 동시에 데이터를 수신할 수 있습니다.

출처: 구글

거리가 매우 짧아지면(예: 10cm 망원경의 경우 약 10km), 시중에서 구할 수 있는 부품을 사용한 소규모 실증 장치가 800Gbps 단방향(1.6Tbps 양방향) 전송을 성공적으로 달성했습니다.

이론적으로는 궤도상의 AI 데이터 센터 위성 간 데이터 전송에서 이러한 밀도를 구현할 수 있는 상용 기술이 이미 존재합니다.

궤도 별자리

대부분의 인공위성군은 충돌 위험을 줄이고 최적의 궤도를 유지하기 위해 위성들 간의 거리를 넓게 유지합니다.

하지만 구글이 제안한 선캐처 프로젝트 설계안은 데이터 센터들이 훨씬 더 가까이 위치해야 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 81개의 위성으로 구성된 데이터 센터군은 반경 1km(3280피트)의 구형 영역에 밀집될 것입니다.

출처: 구글

회사 측의 계산에 따르면, 대기 저항, 태양 복사, 냉각 복사, 달의 중력, 다른 위성 등과 같은 간섭으로 인한 불완전한 궤도 안정성을 고려하더라도 그러한 위성군은 안정적으로 유지될 수 있다고 합니다.

이는 궤도 이탈이 무시할 수 없는 수준이기는 하지만, 기존 위성 기술로도 충분히 관리 가능한 수준임을 의미합니다.

"앞서 설명한 예시 성단에서 축 비율을 2:1.0037로 조정하면 J2-의 표류 속도를 기준 궤도에서 최대 거리 1km당 연간 3m/s 미만으로 줄일 수 있습니다."

이 연구는 또한 위성들이 햇빛 포착이나 폐열 배출을 위해 서로 간섭하기 시작할 수 있으므로 이러한 위성군의 규모에는 상한선이 있을 가능성이 있다고 언급합니다.

출처: 구글

하드웨어의 방사선 내성

대부분의 컴퓨터 하드웨어는 방사선에 취약하며, 우주 방사선과 태양 방사선은 임의로 "1"을 "0"으로 바꿔 계산 오류를 일으킬 가능성이 있습니다.

구글은 프로젝트 선캐처(Project Suncatcher)를 위해 자체 개발한 TPU(텐서 처리 장치)를 사용하려고 합니다. 트릴륨.

그들은 67MeV 양성자 빔에 트릴리움을 노출시켜 우주 방사선에 대한 저항력을 테스트하고 충격에 대한 테스트를 진행했습니다. 총 이온화 선량 (TID) 및 단일 이벤트 효과 (SEEs).

Trillium TPU의 여러 요소 중에서 고대역폭 메모리(HBM) 하위 시스템이 TID에 가장 민감한 반응을 보였습니다.

HBM은 SEE에 가장 민감한 구성 요소였으며, 주로 수정 불가능한 ECC 오류(UECC)로 나타났습니다.

(HBM) 서브시스템은 누적 방사선량이 2krad(Si)에 도달한 후에야 이상 징후를 보이기 시작했는데, 이는 예상되는 (차폐된) 5년 임무 기간의 거의 3배에 달하는 수치입니다. 단일 칩에 대해 최대 15krad(Si)의 방사선량을 테스트했을 때까지 TID로 인한 심각한 고장은 발생하지 않았습니다.

전반적으로 이는 놀라운 결과였으며, TPU가 방사선에 매우 강하고 우주 기반 데이터 센터에 특히 적합하다는 것을 시사합니다.

경제성

따라서 TPU부터 위성 통신, 궤도 역학에 대한 이해에 이르기까지 기존 기술만으로도 적절한 설계를 선택한다면 우주에 데이터 센터를 구축하기에 충분한 것으로 보입니다.

하지만 물론, 이러한 데이터 센터가 지상 데이터 센터에 비해 경제적으로 경쟁력이 있을 경우에만 의미가 있을 것입니다.

지구 사용을 위한 우주 기반 태양광 발전의 기존 경제성 분석에서는 일반적으로 정지궤도 전이궤도(GTO)까지의 태양광 발전 비용을 kg당 500달러로 간주하며, 이는 저궤도(LEO)까지의 비용에 약 kg당 200달러에 해당합니다.

그 목표 달성은 스페이스X의 생산량 확대 능력과 지금까지 가장 큰 로켓인 스타십의 재발사 일정에 크게 좌우될 것입니다.

만약 이러한 학습 속도가 유지된다면(이를 위해서는 연간 약 180회의 스타십 발사가 필요함), 발사 비용은 2035년경에는 kg당 200달러 미만으로 떨어질 수 있다.

그 가격대라면 우주 기반 데이터 센터를 건설하고 운영하는 비용은 킬로와트시당 연간 기준으로 볼 때, 동등한 지상 데이터 센터의 에너지 비용과 거의 비슷해질 수 있다."

전반적으로, 궤도 진입 비용 절감에 있어 상당히 높은 기준을 충족해야 할 것으로 보입니다. 하지만 지난 10년간의 비용 추세가 그대로 유지된다면, 이는 비현실적인 목표도 아닙니다.

맺음말

궤도 데이터 센터는 발사 비용을 더욱 줄여야 한다는 점 때문에 2030년에서 2035년 이전에는 현실화되기 어려울 것으로 예상됩니다.

그렇다고 해서 구글 프로젝트 선캐처에서 볼 수 있듯이 실험, 테스트 및 프로토타입 제작을 통해 아이디어가 그 전에 더 발전하지 않는다는 의미는 아닙니다.

마이크로소프트와 같은 다른 유명 AI 기업들도 그럴 가능성이 높습니다. (MSFT )오픈아이얼, 메타 (META )또는 알리바바 (BABA ) 그들은 또한 이 아이디어에 대한 자체 버전을 테스트할 것입니다.

일론 머스크가 소유주이기도 한 스페이스X와 다른 두 회사가 이 분야에서 가장 빠르게 움직일 가능성이 높습니다. xAI및 Amazon (AMZN )제프 베조스는 자신의 우주 기업인 블루 오리진을 통해 스페이스X 바로 뒤를 쫓고 있습니다.

오비탈 AI 데이터 센터에 투자하기

행성 실험실

알파벳 자체 외에도 우주 기반 데이터 센터라는 아이디어에 초점을 맞춘 투자처로는 플래닛 랩스를 들 수 있습니다. 이는 구글이 선캐처 프로젝트 기술 테스트를 위해 플래닛 랩스를 파트너로 선정했기 때문입니다.

"다음 단계는 플래닛과 협력하여 2027년 초까지 두 개의 프로토타입 위성을 발사하는 학습 임무입니다. 이 위성들을 통해 궤도에서 하드웨어를 테스트하고, 미래의 대규모 우주 컴퓨팅 시대를 위한 기반을 마련할 것입니다."

플래닛 랩스는 현재 지구 관측 위성에 집중하고 있습니다. 이 회사는 역사상 최대 규모인 약 200대의 지구 영상 위성을 보유하고 있으며, 매일 지구의 모든 육지를 촬영하고 있습니다.

이 이미지들은 고해상도이며 초분광 데이터(가시광선 + 적외선 및 자외선)를 포함하고 있어 측지학, 농업, 보험, 금융 및 정부(군사적 용도 포함) 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

이러한 장비는 모니터링, 재난 대응(산불, 토네이도 등), 국방 및 정보, 인프라 지도 작성, 메탄 배출 감지 등에 사용될 수 있습니다.

출처: 행성 실험실

이 회사는 투명한 가격 정책을 시행하며, 서비스 제공 지역과 필요한 면적(제곱킬로미터)에 따라 다양한 구독 요금제를 제공합니다. 매출의 90%는 연간 또는 다년 계약을 통한 반복적인 수익입니다.

출처: 행성 실험실

Planet Labs는 2025 회계연도에 2억 4,500만 달러의 매출을 기록했는데, 이는 2022년 1억 2,200만 달러에서 두 배로 증가한 수치입니다. 또한, 2026년 1분기에 매출이 사상 최고치를 기록했고, 2025년 4분기에 조정 EBITDA가 처음으로 흑자로 돌아섰습니다.

가장 큰 수익원은 북미 지역(45%)이며, 방위 및 정보 부문이 수익의 절반 이상을 차지합니다.

출처: 행성 실험실

신뢰할 수 있는 데이터 제공업체인 Planet Labs는 우주 산업이 어디로 향하든 몇 가지 추세로부터 이익을 얻을 수 있습니다.

• AI 회사에 이미지를 라이선스하거나, 이미지를 직접 사용하여 자체 AI를 훈련시켜 실시간 모니터링을 개선하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• SpaceX, Relativity Space, Rocket Labs와 같은 발사체 제공업체 간의 가격 경쟁으로 인해 위성 유지 및 교체 비용이 절감되어 이점을 얻을 것입니다.
• 이는 위성 제조의 규모의 경제성으로 인해 이점을 얻을 수 있으며, 이를 통해 새롭고 더 성능이 뛰어난 모델을 더 저렴하게 만들 수 있습니다. 최근 초분광 데이터가 제품에 추가됨.
• 더 큰 발사체는 잠재적으로 훨씬 더 긴 수명을 가진 더 크고 더 강력한 위성을 구상하는 것을 가능하게 할 것입니다. 왜냐하면 수명은 주로 위성이 담고 안정적인 궤도를 유지하는 데 사용할 수 있는 연료의 양에 따라 결정되기 때문입니다.

2년도 채 안 되어 구글과 공동으로 궤도 AI 데이터 센터를 구축하고 운영한 경험도 얻게 될 것으로 보입니다.

전반적으로, 플래닛 랩스는 스페이스X(2026년 IPO 예상)나 로켓 랩스와 같은 로켓 회사들의 주식처럼 당연히 투자할 만한 가치가 있는 종목은 아니지만, 성장하는 궤도 경제에 투자하기에 흥미로운 종목입니다. (RKLB ).

(당신은 할 수 있습니다 Planet Labs의 사업 모델과 미래에 대한 자세한 내용은 해당 회사에 대한 투자 보고서를 참조하십시오..)