요즘 챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 폭발적인 성장은 전 세계적으로 데이터 센터 붐을 일으키고 있습니다.
하지만 이 모든 AI를 구동하는 데 엄청난 양의 전기가 필요하다는 점이 문제입니다. 지상의 전력망은 이미 한계에 다다르고 있죠.
그래서 일부 기업들은 대안을 찾다 못해, 아예 지구 밖으로 눈을 돌리고 있습니다. 바로 우주에서 AI를 운영하려는 시도입니다.
우주 데이터 센터의 등장: 오비탈(Orbital)의 야심찬 비전
최근 스텔스 모드를 벗어난 로스앤젤레스 기반 스타트업 오비탈(Orbital)이 바로 그 주인공입니다.
이들은 Andreessen Horowitz(a16z)의 지원을 받으며, AI 모델이 학습된 내용을 바탕으로 결과물을 만들어내는 'AI 추론(inference)'을 우주에서 실행할 계획을 발표했습니다.
오비탈은 태양 에너지를 활용해 지상의 에너지 제약을 뛰어넘겠다는 전략입니다. 창업자이자 CEO인 유윈 푼(Euwyn Poon)은 "지상에는 더 이상 용량이 없다. 유일한 길은 위로 향하는 것"이라고 강조합니다.
오비탈의 비전은 저궤도에 1만 개에 달하는 소형 위성을 배치하여 분산형 클라우드를 구축하는 것입니다.
각 위성은 냉장고 크기에 테니스 코트만 한 태양 전지판을 갖추고, 100킬로와트의 전력으로 GPU 서버 랙을 구동할 예정입니다.
2027년, 오비탈은 스페이스X 팔콘 9 로켓에 프로토타입 위성을 실어 올리고 우주에서의 GPU 작동을 검증할 계획입니다.
이미 유사한 테스트를 진행한 스타클라우드(Starcloud)라는 회사도 있지만, 오비탈은 특히 추론 워크로드에 특화된 소형 위성 시스템에 집중하여 발사 비용을 절감하려는 차별점을 가지고 있습니다.
왜 하필 'AI 추론'인가?
대규모 AI 모델 훈련은 막대한 컴퓨팅 처리량을 위해 긴밀하게 연결된 GPU 클러스터가 필요합니다.
하지만 추론 워크로드는 일반적으로 요청당 컴퓨팅 집약도가 낮아서 더 적은 수의 GPU로도 분산 실행이 용이합니다.
푼 CEO는 각 위성의 전력을 100킬로와트로 제한하면 설계가 훨씬 간소화된다고 설명합니다. 이렇게 단순화된 설계가 우주 환경에서의 실행 가능성을 높인다는 것이죠.
사용자의 요청은 지상의 데이터 센터에서 지상국을 통해 위성으로 전달되고, 위성들은 레이저를 이용한 광학 링크로 데이터를 주고받으며 요청을 처리합니다.
오비탈은 오픈AI, 앤스로픽과 같은 대형 모델 연구소를 주요 고객으로 삼아 API를 통한 토큰 판매나 엔터프라이즈 계약을 통해 우주 네트워크로 AI 추론 수요를 전환할 계획입니다.
우주 데이터 센터, 과연 가능할까?
물론 우주에서 데이터 센터를 운영하는 것은 엄청난 기술적 난관을 수반합니다. 푼 CEO 역시 이를 인정하고 있습니다.
우주 방사선은 GPU에 오류를 일으킬 수 있고, 공기가 없는 우주에서는 복잡한 열 관리 시스템, 즉 방열판을 통한 복사 냉각에 의존해야 합니다.
또한, 위성이 고장 났을 때 우주에서 유지보수나 교체가 어렵고 비용도 막대합니다. 텍사스 A&M 대학교의 아미트 베르마 교수는 수천 개의 위성을 배치할 경우 고장 위험이 커진다고 우려합니다.
오비탈은 GPU 방사선 경화 기술과 암모니아 기반 액체 냉각 시스템을 탐색하며 이 문제들을 해결하려 합니다.
무게를 줄여 발사 비용을 낮추는 것도 핵심 과제입니다. 앤드류 코테 같은 전문가는 우주 데이터 센터가 실제로 운영되려면 10~20년이 더 걸릴 것이라고 예측하기도 합니다.
하지만 오비탈은 2026년까지 위성 설계를 완료하고, 2027년 발사, 2028년 제조 시설 구축이라는 야심찬 계획을 가지고 있습니다. 푼 CEO는 "우리의 엔지니어링 노력이 이 문제들을 해결할 수 있다고 믿는다"며 강한 의지를 보입니다.
결론: AI의 미래, 우주에서 펼쳐질까?
AI 기술의 발전이 지구의 자원 한계를 넘어서면서, 우주는 새로운 컴퓨팅 인프라의 보고로 떠오르고 있습니다.
오비탈의 시도는 분명 도전적이지만, 성공한다면 AI 산업에 혁명적인 변화를 가져올 수 있습니다. 우주에서 펼쳐질 AI 시대의 문을 오비탈이 열 수 있을지, 앞으로의 행보가 정말 기대됩니다.
