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칩 하나를 15분씩만 켰다 끕니다. 종일이 아니라 15분. 구글이 궤도에 올린 연산 위성 시제품이 TPU를 다루는 방식인데요. 지상 데이터센터에서는 하루 내내 돌아가는 칩을 우주에서는 왜 이렇게까지 조심스럽게 쓰는지 따져 보면, 우주 데이터센터라는 구상이 어디까지 왔고 어디가 비어 있는지가 꽤 선명하게 드러납니다.

발사 소식 자체보다 그 밑에 깔린 개념을 따라가 보려고 해요. 궤도 연산이 풀어야 하는 기술 조건, 발사비 계산에 동원된 학습 곡선, 추론과 학습을 가르는 오류율. 이 순서입니다. 확인된 사실과 해석이 섞이면 곤란한 주제라서, 해석인 대목은 그때그때 해석이라고 밝혀 두겠습니다.

궤도에서 칩을 돌릴 때 걸리는 세 가지: 전력, 냉각, 오류

확인된 사실 먼저. 시제품 위성은 플래닛 랩스(Planet Labs)가 만들었고, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)를 싣고 있어요. TPU는 엔비디아 GPU에 대응하는 구글의 자체 AI 칩입니다. 구글이 자사 첨단 칩을 우주로 보낸 건 이번이 처음이고요. 검증 항목은 셋입니다. 1킬로와트 전력을 끊김 없이 대는 것, 칩을 식히는 것, 여러 모델을 돌려 보면서 이상이 생기는지 확인하는 것.

왜 하필 이 셋이냐. 일반적인 물리 조건만으로 설명이 돼요. 지상 서버는 공기나 냉각수로 열을 빼내지만 진공에는 열을 실어 나를 매질이 없어서, 복사로만 열을 버려야 합니다. 전력은 위성이 스스로 만들고 저장한 만큼만 쓰고요. 여기에 지상보다 강한 방사선이 반도체 회로에 오류를 일으킵니다. 전력, 열, 오류. 검증 항목 세 개가 이 세 가지 제약과 하나씩 짝을 이루는 구조죠.

15분 단위 운용도 이 제약에서 나온 겁니다. 시운전이 끝나면 위성은 전력 계통과 열 관리 계통에 무리가 가지 않도록 TPU를 15분씩 끊어서 가동해요. 이 위성이 연산 전용 기체가 아니라 플래닛 랩스의 표준 플랫폼을 바탕으로 했다는 점까지가 확인된 내용이고요. 그다음부터는 해석인데요, 표준 기체에 발열이 큰 칩을 얹다 보니 상시 가동은 접고 짧은 가동을 택한 것으로 보입니다. 두 사실을 이어 붙인 추정이니 딱 그 정도 무게로만 읽어 주세요.

프로젝트를 이끄는 구글 임원 트래비스 빌스는 지상 시험을 거치긴 했지만 실제 환경만큼 완전한 시험은 없다는 취지로 말했습니다. 결국 궤도에 올려 봐야 안다는 얘기죠.

시제품 1기에서 81기 편대 비행까지, 단계마다 달라지는 목표

구글이 붙인 계획 이름은 프로젝트 선캐처(Project Suncatcher). 지구 궤도에 대규모 연산 클러스터를 만드는 게 목표고, 빌스는 이걸 “장기 문샷”이라고 불렀어요. 지금까지 공개된 내용을 단계로 쪼개면 셋입니다.

단계	구성	검증·목표	상태
시제품 위성	플래닛 랩스 표준 플랫폼 1기, TPU 탑재	1kW 연속 전력 공급, 냉각, 모델 구동 시 이상 여부. TPU는 15분 단위 가동	발사됨
후속 실증	고성능 연산에 맞춰 설계한 위성 2기	더 무거운 워크로드 구동, 레이저 통신 링크로 위성 간 협업 시도	예정
궤도 데이터센터	근접 편대 비행하는 위성 81기 네트워크	병렬 처리	구상

단계가 올라갈수록 무게가 실리는 건 위성 사이의 연결이에요. 빌스는 여러 랙에 걸친 워크로드를 돌릴 때 TPU 간 대역폭과 지연 시간이 매우 중요하다고 설명했거든요. 여기에 해석을 보태면, 81기가 흩어지지 않고 근접 편대로 난다는 구상과 후속 위성 2기의 레이저 링크 시험은 같은 맥락에서 읽힙니다. 1단계가 ‘칩이 궤도에서 버티는가’를 본다면, 2단계부터는 ‘칩 여러 개가 하나의 컴퓨터처럼 움직이는가’가 시험대에 오르는 셈이죠.

같은 로켓에는 탑재체가 100개 넘게 실렸고, Satlyt와 Cowboy Space Company처럼 우주 AI를 내세운 스타트업의 임무도 끼어 있었습니다. 구글이 이들과 갈리는 지점은 시간표예요. 빌스는 지금의 워크로드가 아니라 5년 뒤 워크로드가 어디에 있을지를 내다보고 있다고 했습니다.

kg당 200달러 목표와 스타십 1,800회 발사 계산

장기 과제로 잡은 이유는 로켓 쪽에 있어요. 궤도 데이터센터를 비용 효율적으로 키울 만한 로켓이 아직 없거든요. 구글은 동료 평가를 거친 궤도 데이터센터 논문을 공개했고, 이 논문은 학술지 줄(Joule)에 실릴 예정입니다. 연구진은 이 분석이 경제성 타당성 조사가 아니라고 선을 그었는데요. 뒤에 나오는 숫자를 읽는 내내 붙들고 있어야 하는 단서입니다.

논문이 꺼낸 도구는 학습 곡선이에요. 만들고 운용한 경험이 쌓일수록 단가가 일정한 비율로 떨어진다는 경험칙인데, 태양광 패널이나 배터리 가격을 설명할 때 자주 불려 나옵니다. 저자들은 스페이스X가 팰컨 1 발사 이후 연간 약 20% 수준의 가격 하락 곡선을 그려 왔다고 보고, 2035년까지 kg당 200달러에 가까운 발사 가격을 기대하는 게 합리적이라고 판단했어요.

이 기대에는 전제가 줄줄이 붙습니다.

• 누적 탑재량: 스타십이 궤도에 올려야 하는 화물이 37만 톤입니다. 팰컨 9이 실어 나른 탑재량을 기준으로, 비슷한 비용 하락 궤적을 그리는 데 필요한 양이에요.
• 발사 횟수: 10년간 약 1,800회. 연평균 180회꼴입니다.
• 회당 탑재량: 매 임무에서 200톤(미터톤)을 싣는다는 가정이 깔려 있어요.

이 숫자들은 테크크런치가 논문과 담당 임원의 설명을 토대로 전한 것입니다. 같은 기사는 스타십이 한 해에 다섯 번 넘게 비행한 적이 없다는 점도 함께 짚었어요. 일론 머스크가 시간당 1회 수준의 비행 빈도까지 거론한 적은 있지만, 그건 예고지 실적이 아닙니다.

숫자를 어떻게 읽을지는 해석의 영역이에요. 1,800회는 ‘우주 데이터센터가 가동되는 시점’이 아니라 ‘발사비가 목표치에 닿기 위한 조건’입니다. 연 180회라는 가정과 한 해 다섯 번을 넘기지 못한 기존 실적, 이 간격이 좁혀지지 않으면 kg당 200달러라는 전제부터 흔들려요. 구글이 스페이스X의 주요 투자자라는 점도 이 전망을 읽을 때 같이 기억해 둘 사실이고요.

방사선 시험이 그은 선: 추론은 감당, 초대형 학습은 문제

논문 개정판에서 구글에 유리하게 읽히는 대목은 방사선 내성입니다. 사정이 좀 있었어요. 구글은 입자가속기에서 칩에 입자를 쏘는 시험을 다시 해야 했는데, 처음 시험에서 칩의 배치가 실제 우주에서보다 더 큰 차폐 효과를 냈다는 걸 뒤늦게 파악했기 때문입니다. 재시험에서는 칩의 논리 회로 오류가 조금 더 많이 나왔고요. 그런데도 구글은 위성 수명인 5년 동안 궤도에서 대규모 추론 워크로드를 감당한다고 자신합니다.

빌스는 일반적인 추론 연산 기준으로 오류율이 “백만 분의 일” 수준으로 매우 낮다고 말했어요. 그러면서도 수천 개의 칩을 몇 달씩 돌리는 초대형 학습에는 이미 문제가 되는 수준이라고 인정했습니다.

이 구분은 개념으로 잡아 두면 두고두고 쓸모가 있어요. 추론은 완성된 모델에 질문을 넣고 답을 받는 작업입니다. 요청 하나하나가 짧고 서로 독립적이라, 오류가 나면 그 요청만 다시 처리하면 돼요. 학습은 사정이 다릅니다. 방대한 연산이 이어지면서 누적되는 작업이라 중간에 생긴 오류가 뒤로 전파되고, 칩 수와 가동 시간이 늘수록 오류를 만날 확률도 커지거든요. 같은 오류율이 한쪽에서는 무시할 만하고 다른 쪽에서는 치명적인 이유. 궤도 연산이 먼저 맡을 일감이 추론 쪽이라는 관측은 빌스의 이 발언에 기댄 해석입니다.

국내 클라우드 이용자에게 바뀌는 것은 서비스가 아니라 판단 기준

한국에서 구글 클라우드나 AI 서비스를 쓰는 개인과 기업에게 지금 단계에서 달라지는 건 없습니다. 시제품은 칩이 우주에서 작동하는지를 보는 단계고, 구글 스스로 장기 과제라고 규정했으니까요. 15분씩 끊어 켜는 칩 한 세트를 두고 서비스 변화를 논하기엔 너무 이릅니다.

달라지는 건 관련 소식을 읽는 기준이에요. ‘우주 데이터센터’를 내건 발표나 투자 소식을 만났을 때 아래 세 가지를 대입해 보면 과장과 실체를 가려내기가 한결 쉽습니다.

• 발사비 전제: kg당 얼마를 가정했는지, 그 가정에 필요한 발사 횟수가 실적과 얼마나 떨어져 있는지.
• 워크로드 종류: 추론을 말하는지 학습을 말하는지. 허용되는 오류율과 위성 간 통신 요구가 전혀 다릅니다.
• 가동 방식: 상시 가동인지, 시제품처럼 짧게 끊어 켜는 방식인지.

하나는 추측으로 남겨 둡니다. 궤도 연산이 서비스에 쓰이는 단계가 오더라도 이용자가 체감하는 변화는 처리 위치보다 요금과 공급 여력 쪽에서 먼저 나타날 가능성이 있어요. 다만 이를 뒷받침하는 자료는 원문에 없습니다. 가정으로만 받아들이는 편이 맞아요.

확인된 것과 아직 불확실한 것

확인된 것

• 구글 TPU를 실은 시제품 위성이 캘리포니아에서 스페이스X 로켓으로 발사됐다. 제작사는 플래닛 랩스다.
• 검증 항목은 1kW 연속 전력 공급, 칩 냉각, 모델 구동 시 이상 여부이며, TPU는 15분 단위로 가동한다.
• 후속 실증은 연산용으로 설계한 위성 2기와 레이저 통신 링크를 쓴다.
• 구글이 구상하는 궤도 데이터센터는 근접 편대 비행하는 위성 81기 네트워크다.
• 논문은 2035년까지 kg당 약 200달러의 발사 가격을 합리적인 기대치로 보고, 조건으로 스타십의 누적 37만 톤·약 1,800회 발사를 제시했다.
• 방사선 재시험에서 논리 회로 오류가 소폭 늘었으나, 구글은 위성 수명 5년 동안 대규모 추론 처리가 가능하다고 본다.

아직 불확실한 것

• 스타십이 연 180회, 회당 200톤이라는 조건을 채울지 여부. 원문 기준으로 한 해 다섯 번을 넘긴 적이 없다.
• 시제품 TPU가 궤도에서 실제로 어떤 오류율과 열 특성을 보일지. 운용 결과는 나오지 않았다.
• 위성 2기 실증에서 레이저 링크를 통한 협업이 작동할지.
• 초대형 학습에서 드러난 오류 문제를 어떤 방식으로 풀지.
• 궤도 데이터센터의 경제성. 논문 스스로 타당성 조사가 아니라고 밝혔다.
• 궤도 연산을 한국 이용자가 쓰는 클라우드·AI 서비스에 언제, 어떤 형태로 연결할지는 구글이 밝힌 바 없다.

스타십 발사 빈도와 위성 2기 실증이 다음 판단 근거다

우주 데이터센터 논의는 구호보다 조건문으로 읽는 쪽이 정확합니다. ‘발사비가 kg당 200달러 근처까지 내려가면’, ‘칩이 5년간 방사선을 버티면’, ‘위성끼리 충분한 대역폭으로 묶이면’. 이 세 조건이 모두 참일 때에만 성립하는 구상이거든요. 구글 논문의 가치는 이 조건을 숫자로 적어 놨다는 데 있다고 봅니다. 경제성 타당성 조사가 아니라고 스스로 밝힌 논문이지만, 37만 톤이니 1,800회니 하는 숫자가 나와 있으니 나중에 실적과 맞춰 볼 근거는 생긴 셈이에요.

세 조건 가운데 구글이 직접 통제하는 건 칩과 위성 쪽이고, 발사비는 스페이스X의 실적에 달려 있습니다. 앞으로 지켜볼 지표가 둘로 좁혀지는 이유예요. 하나는 스타십의 연간 발사 횟수와 회당 탑재량이 논문의 가정에 얼마나 다가가는지. 다른 하나는 위성 2기 실증에서 더 무거운 워크로드와 레이저 링크가 실제로 작동하는지. 앞의 것은 비용의 전제를, 뒤의 것은 기술의 전제를 검증합니다.

해석을 하나 더 얹자면, 이 시제품의 의미는 성능 과시보다 측정에 가깝습니다. 15분씩 켜는 칩 하나에서 얻는 전력·열·오류 데이터가 81기 구상의 설계값을 고치는 근거가 될 것으로 보이거든요. 숫자가 맞아 들어가는지는 궤도에서 돌아온 데이터와 발사 실적이 가려 줄 문제입니다.

출처: TechCrunch