Google의 Project Suncatcher와 궤도 AI의 부상

AI를 궤도로 이동시키기

AI가 급성장함에 따라 여러 공급 제약이 나타났습니다. 첫 번째는 GPU였으며, 특수 하드웨어가 틈새 게임 용도에서 AI 데이터 센터의 대량 채택으로 전환되었습니다. 그 결과, 업계 리더인 Nvidia (NVDA )는 세계 최대 기업으로 성장했습니다.

하지만 또 다른 제한 요인이 나타나고 있습니다: 에너지 공급.

이는 AI 데이터 센터가 이제는 계산 능력보다 전력 소비량으로 측정되기 때문입니다. 그래서 AI 기업들이 원자력 발전소 재가동에 급히 나서고, 첫 번째 SMR 프로토타입을 확보하며, 혹은 주 규제 당국이 새로운 가스 연료 발전소를 신속 승인 절차에 올리고 있기 때문입니다.

데이터 센터를 위한 에너지 확보 경쟁이 진행되는 가운데, 또 다른 옵션인 우주 기반 태양광 발전에 눈길이 돌고 있습니다:

궤도 위성으로부터 무한한 에너지 공급 가능성은 우리가 이미 “무한 청정 에너지를 위한 우주 기반 에너지 솔루션“에서 광범위히 분석한 바 있습니다.

하지만 이 개념은 태양 에너지를 전력으로 변환하고, 그 전기를 마이크로파로 바꿔 지구로 전송한 뒤 다시 전력으로 변환해야 하는 필요성 때문에 항상 어느 정도 제한됩니다.

이는 전력 위성의 복잡성을 증가시키고, 더 많은 지상 인프라를 필요로 하며, 각 에너지 변환 단계마다 손실이 발생해 전체 효율을 크게 낮춥니다. 따라서 매우 저렴한 궤도 발사가 가능할 때만 실현될 수 있습니다.

대안으로, 전력을 궤도에서 직접 사용한다면 훨씬 효율적이며 경제적으로 더 빨리 실현 가능해집니다. 특히 최종 “제품”을 지구로 쉽게 반환할 수 있다면 더욱 그렇습니다.

따라서 이론적으로 우주에 데이터 센터를 두는 것이 이상적인 옵션이 될 수 있습니다: 많은 전력이 필요하지만, 계산 결과를 지구로 전송하는 것은 간단하고 새로운 인프라가 필요 없으며 에너지 손실도 발생하지 않습니다.

이 아이디어를 바탕으로 Alphabet (GOOG ) /Google은 최근 “Project Suncatcher”를 발표했으며, 궤도 AI 계산 시스템이 어떻게 보일지 탐구하고 있습니다.

“자율 주행 차량과 양자 컴퓨팅과 같은 Google의 다른 Moonshot 프로젝트에서 영감을 받아, 우리는 언젠가 이 미래를 실현하기 위해 필요한 기본 작업을 시작했습니다.

우리는 태양 전지로 구동되는 위성 네트워크에 우리 Tensor Processing Unit (TPU) AI 칩을 장착하여 태양의 전체 에너지를 활용하는 방안을 탐구하고 있습니다.”

왜 가능할까?

태양광을 데이터 센터와 AI에 활용하기 어려운 핵심 이유는 연속적이고 신뢰할 수 있는 전력 공급이 필요하기 때문입니다. 반면 지상 기반 태양광은 간헐적이며 밤에는 작동하지 않습니다.

하지만 적절한 궤도에 배치된 태양광 어레이는 전력 중단이나 변동 없이 24시간 연속으로 생산할 수 있습니다. 직사광선에 직접 노출되면 이러한 패널은 훨씬 더 높은 생산성을 보입니다.

“태양은 우리 태양계에서 궁극적인 에너지 원이며, 인류 전체 전력 생산량보다 100조 배 이상의 전력을 방출합니다.

적절한 궤도에서는 태양광 패널이 지구보다 최대 8배 더 생산적일 수 있으며, 거의 연속적으로 전력을 생산해 배터리 필요성을 줄여줍니다.”

하지만 궤도에서 AI 계산이 작동하려면 몇 가지 핵심 기술을 개발하고 테스트해야 합니다.

궤도 AI 주요 과제

궤도 AI를 위한 고대역폭 위성 간 링크

현대 데이터 센터는 수천, 심지어 수백만 개의 컴퓨팅 하드웨어를 연결하는 매우 복잡한 구조이며, 연결성 및 신뢰성에 대한 요구가 매우 높습니다.

우리가 궤도로 발사할 수 있는 물체가 아직 비교적 작은 규모에 제한되기 때문에, 우주에 충분히 큰 데이터 센터를 구축하려면 서로 통신하는 위성 네트워크로 구성되어야 합니다.

현재 위성 간 링크(ISL) 기술은 1–100 Gbps 수준의 데이터 전송률만 제공하며, 이는 Google이 AI 데이터 센터에서 현재 사용 중인 저지연 광학 인터칩 인터커넥트(ICI)가 칩당 수백 Gbps를 제공하는 것보다 훨씬 낮은 수준입니다.

대신 Google은 상용 기성품(COTS) 밀집 파장 분할 다중화(DWDM) 트랜시버 기술을 사용할 것을 제안합니다.

이 시스템은 각 신호를 적외선 스펙트럼 내의 특정 고유 파장(색상)으로 할당함으로써 작동합니다. 이렇게 하면 동일한 망원경이 동시에 여러 위성으로부터 데이터를 수신할 수 있습니다.

출처: Google

거리가 매우 짧아지면(예: 10 cm 망원경 기준 약 10 km), 기성 부품을 사용한 벤치 규모 시연기가 800 Gbps 단방향(양방향 1.6 Tbps) 전송을 성공적으로 달성했습니다.

따라서 이론적으로, 궤도 AI 데이터 센터 위성 간 데이터 전송 밀도에 필요한 기성 기술이 이미 존재합니다.

궤도 별자리

대부분의 위성 별자리는 충돌 위험을 제한하고 최적의 궤도 경로를 유지하기 위해 위성 간 거리를 넓게 유지합니다.

하지만 Google이 Project Suncatcher를 위해 제안한 설계는 데이터 센터 별자리를 서로 매우 가깝게 배치해야 합니다. 예를 들어, 81개의 위성으로 구성된 별자리는 반경 1 km(3,280 피트)의 구 안에 군집하게 됩니다.

출처: Google

회사의 계산에 따르면, 대기 저항, 태양 복사, 냉각 복사, 달의 중력, 다른 위성 등과 같은 간섭으로 인한 궤도 불안정성을 고려하더라도 이러한 별자리를 안정적으로 유지할 수 있다고 합니다.

이는 완전히 무시할 수는 없지만, 정상 궤도에서의 드리프트가 기존 위성 기술로 관리 가능함을 의미합니다.

“예시된 클러스터의 경우, 축비를 2:1.0037로 조정하면 기준 궤도에서 최대 거리 1 km당 J2-드리프트를 연간 <3 m/s로 감소시킬 수 있습니다.”

연구는 또한 이러한 별자리의 규모에 상한선이 있을 가능성을 언급합니다. 어느 시점에서는 위성들이 햇빛 수집이나 폐열 방출을 위해 서로 간섭하기 시작하기 때문입니다.

출처: Google

하드웨어의 방사선 내성

대부분의 컴퓨팅 하드웨어는 방사선에 취약하며, 우주 및 태양 방사선이 무작위로 “1”을 “0”으로 바꾸어 계산 오류를 일으킬 수 있습니다.

Project Suncatcher를 위해 Google은 자체 TPUs(Tensor Processing Units)인 Trillium을 사용하려 하고 있습니다.

그들은 Trillium을 67 MeV 양성자 빔에 노출시켜 전체 이온화 선량(TID) 및 단일 이벤트 효과(SEE)에 대한 내성을 테스트했습니다.

“Trillium TPU의 다양한 요소 중, 고대역폭 메모리(HBM) 서브시스템이 TID에 가장 민감함을 보였습니다.

HBM은 SEE에 가장 민감한 부품으로, 주로 복구 불가능한 ECC 오류(UECC) 형태로 나타났습니다.”

(HBM) 서브시스템은 누적 2 krad(Si) 정도의 선량, 즉 예상(방호된) 5년 임무의 거의 3배에 해당하는 선량 이후에야 이상을 보이기 시작했습니다. 단일 칩에 대해 최대 15 krad(Si)까지 테스트한 TID에서는 심각한 고장은 발생하지 않았습니다.

전반적으로 이는 놀라운 결과였으며, TPUs가 방사선에 매우 강하고 우주 기반 데이터 센터에 특히 적합함을 시사합니다.

경제적 타당성

따라서 기존 기술들—TPU부터 위성 통신, 궤도 역학에 대한 숙련도까지—이 적절한 설계를 선택한다면 이미 우주에 데이터 센터를 구축하기에 충분한 것으로 보입니다.

하지만 물론, 이러한 데이터 센터가 지상 기반 데이터 센터와 경제적으로 경쟁할 수 있을 때만 의미가 있습니다.

지구용 우주 기반 태양광 발전에 대한 이전 경제 타당성 분석은 궤도 에너지 프로젝트의 실현 가능성 기준으로 정지 전이 궤도(GTO)까지 $500/kg을, 이는 저궤도(LEO)까지 약 $200/kg에 해당한다고 보았습니다.

이 목표 달성은 SpaceX가 생산을 확대하고 현재까지 가장 큰 로켓인 Starship의 재발사 일정을 얼마나 잘 수행하느냐에 크게 좌우됩니다.

“학습 효율이 지속된다면—연간 약 180회의 Starship 발사가 필요합니다—발사 비용이 2035년경에 $200/kg 이하로 떨어질 수 있습니다.

그 가격대에서는 우주 기반 데이터 센터의 발사 및 운영 비용이 지상 데이터 센터와 동일한 킬로와트·연당 에너지 비용과 대략적으로 비슷해질 수 있습니다.”

전반적으로 궤도 도달을 위한 비용 절감에 상당히 높은 기준이 필요해 보입니다. 하지만 지난 10년간의 비용 추세가 이 기술에도 적용된다면 비현실적이지는 않습니다.

결론

궤도 데이터 센터는 2030~2035년 이전에 현실화될 가능성이 낮으며, 이는 주로 추가적인 발사 비용 감소가 필요하기 때문입니다.

이는 Google Project Suncatcher가 보여주듯, 그 이전에도 실험, 테스트, 프로토타입이 아이디어를 더욱 발전시킬 수 없다는 의미는 아닙니다.

Microsoft (MSFT ), OpenAI, Meta (META ) 또는 Alibaba (BABA )와 같은 다른 주요 AI 기업들도 이 아이디어의 자체 버전을 테스트할 가능성이 높습니다.

그 분야에서 빠르게 움직일 가능성이 있는 두 기업은 SpaceX(Elon Musk가 xAI도 소유하고 있음)와 Amazon (AMZN )이며, Jeff Bezos는 자신의 우주 기업인 Blue Origin을 통해 SpaceX 바로 뒤를 잇고 있습니다.

궤도 AI 데이터 센터에 투자하기

Planet Labs

Alphabet 자체 외에도, 우주 기반 데이터 센터 아이디어에 초점을 맞춘 투자 대상으로는 Planet Labs가 있습니다. 이는 Google이 Project Suncatcher 기술 테스트를 위해 협력하기로 선택한 파트너이기 때문입니다.

“우리의 다음 단계는 Planet과 협력하여 2027년 초까지 두 개의 프로토타입 위성을 발사하는 학습 임무이며, 이는 궤도에서 하드웨어를 테스트하고 대규모 우주 계산 시대를 위한 기반을 마련하는 것입니다.”

Planet Labs는 현재 지구 관측 위성에 집중하고 있습니다. 이 회사는 약 200개의 지구 촬영 위성으로 구성된 함대를 보유하고 있으며, 이는 역사상 가장 큰 규모로 매일 전 세계 육지를 촬영합니다.

이 이미지들은 고해상도이며, 가시광선 + 적외선 및 자외선 데이터를 포함한 하이퍼스펙트럼 정보를 제공해 측지학, 농업, 보험, 금융, 그리고 정부(군사 활용 포함) 등에 유용합니다.

이들은 모니터링, 재난 대응(산불, 토네이도 등), 방위·정보, 인프라 매핑, 메탄 배출 감지 등에 활용될 수 있습니다.

출처: Planet Labs

이 회사는 전 세계 커버 지역 및 요구되는 표면 면적(제곱킬로미터) 수에 따라 다양한 구독 옵션을 제공하는 투명한 가격 정책을 가지고 있습니다. 매출의 90%는 연간 또는 다년 계약에서 발생하는 반복 매출입니다.

출처: Planet Labs

Planet Labs는 2025 회계연도에 2억 4,500만 달러의 매출을 기록했으며, 이는 2022년 1억 2,200만 달러에서 두 배 증가한 수치이며, 2026년 1분기에 사상 최고 매출을 기록하고 2025년 4분기에 조정 EBITDA가 처음으로 플러스로 전환되었습니다.

가장 큰 매출원은 북미 지역(45%)이며, 방위·정보 부문이 매출의 절반 이상을 차지합니다.

출처: Planet Labs

데이터의 신뢰받는 제공업체인 Planet Labs는 우주 산업이 어디로 향하든 다음과 같은 몇 가지 트렌드에서 이익을 얻을 수 있습니다:

• 이미지를 AI 기업에 라이선스하거나 자체 AI를 교육하는 데 활용하여 실시간 모니터링과 새로운 인사이트를 향상시킬 수 있습니다.
• SpaceX, Relativity Space, Rocket Labs와 같은 발사 제공업체 간의 가격 경쟁으로 위성 함대의 유지·교체 비용이 저렴해져 이익을 얻을 수 있습니다.
• 위성 제조 규모의 경제로 새로운 고성능 모델이 더 저렴해지며, 이는 최근 하이퍼스펙트럼 데이터를 제품에 추가한 사례에서 입증되었습니다.
• 대형 발사체는 더 크고 성능이 뛰어난 위성을 설계할 수 있게 하며, 위성이 안정적인 궤도를 유지하기 위해 탑재할 수 있는 연료량에 따라 수명이 크게 연장될 가능성이 있습니다.

Google과 공동으로 궤도 AI 데이터 센터를 구축·운영한 경험이 2년 이내에 추가될 것으로 보입니다.

전반적으로 Planet Labs는 성장하는 궤도 경제에 베팅할 흥미로운 주식이며, SpaceX(2026년 IPO 예상)나 Rocket Labs (RKLB )와 같은 로켓 기업 주식과도 명확한 위치를 차지합니다.

(더 자세히 읽으려면 Planet Labs의 비즈니스 모델 및 향후 전망에 대해 우리 투자 보고서에서 확인하십시오.)