Google Project Suncatcher, Gemini 15분씩 햇빛 구동

Google과 Planet이 함께 만든 냉장고 크기의 위성 MVP가 Trillium TPU 4개를 싣고 궤도에 올라 태양광으로 Gemini를 실행한다. 칩은 약 15분 일하고 나면 멈춰서 열을 내보내야 한다. 이 한계가 이번 실험의 진짜 주제다.

Google의 첫 인공지능(AI) 위성은 임무 기간 일부를 일부러 꺼진 채로 보낸다. Project Suncatcher의 첫 비행체 MVP는 텐서 처리 장치(TPU) 4개를 싣고 Gemini 모델을 약 15분 동안 돌린 뒤 멈춘다. 라디에이터가 열을 우주로 밀어낼 때까지 기다렸다가 다시 시작하는 방식이다. 기술적 각주처럼 들리는 이 멈춤이 바로 Google이 위성을 쏘아 올려 확인하려는 질문이다.

Project Suncatcher는 AI를 돌리는 전기를 가정과 병원, 공장이 기대는 전력망이 아니라 궤도에서 모은 햇빛에서 곧바로 얻을 수 있는지 알아보려는 Google의 연구 프로젝트다. MVP는 이 프로젝트로 날아가는 첫 하드웨어다. 세계 최대 규모의 지구 관측 위성 군단을 운용하는 샌프란시스코 기업 Planet과 함께 만든 위성으로, 크기는 냉장고만 하고 태양광 패널에서 약 1킬로와트를 끌어온다. 칩 4개는 Trillium 세대로, 지상의 Google 데이터센터에서 Gemini 요청에 답하는 것과 같은 TPU 계열이다.

추천 기사선캐처 갬빗: AI 미래 패권을 향한 구글의 승부수

일정대로라면 MVP는 10월 1일 캘리포니아 반덴버그 우주군 기지에서 SpaceX 팰컨 9(Falcon 9)에 실려 발사된다. 여러 소형 탑재체가 함께 타는 라이드셰어 임무 Transporter-18의 일부다. Google은 이번 비행을 이례적일 만큼 조심스럽게 소개했다. 발사를 며칠 앞두고 Google은 “우주에서만 시험할 수 있는 것들이 있다”며 “다음 주 첫 TPU를 궤도에 올리면 향후 발사에 반영할 데이터와 교훈을 얻는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다. 딸린 제품도, 결과를 기다리는 서비스도 없다. 지상으로 돌아오는 것은 측정 데이터다.

해가 거의 지지 않는 곳의 연산

우주로 가는 이유는 햇빛이다. Google 자체 연구에 따르면 알맞은 궤도에서 태양광 패널은 지상에 놓인 같은 패널보다 최대 8배 더 많은 전력을 만든다. 구름도, 날씨도 없고 밤도 거의 없기 때문이다. Suncatcher는 낮과 밤의 경계를 따라 도는 여명-황혼(dawn-dusk) 태양동기궤도를 전제로 하며, 이 궤도에서 우주선은 거의 언제나 태양을 본다. 궤도마다 찾아오는 어두운 구간을 버티려고 실어야 할 무거운 배터리도 줄어든다. 배터리는 곧 질량이고, 우주 비행에서 가장 비싼 것이 질량이다.

이 구상을 떠미는 압력은 지상에서 쉽게 보인다. 새 세대 AI 모델이 나올 때마다 연산 수요가 늘고, 이를 감당하려고 짓는 데이터센터마다 전력망 연결과 부지, 냉각용 물이나 다른 냉각 수단이 필요하다. 갈수록 자기 동네 전기요금을 걱정하는 지역 주민들의 인내도 필요해졌다. 국제에너지기구(IEA)는 2025년 전 세계 데이터센터 전력 사용량이 2020년대 말까지 두 배 넘게 늘어 약 945테라와트시(TWh)에 이를 것으로 추산했고, 증가를 이끄는 주된 요인으로 AI를 꼽았다.

거대 기술 기업들은 전력 확보 경쟁으로 대응하고 있다. Google은 Kairos Power가 개발하는 소형모듈원자로(SMR)에서 전기를 사는 계약을 맺었고, NextEra Energy와 손잡고 아이오와주에서 가동을 멈춘 듀안 아널드 원전을 다시 돌리기로 했다. Microsoft는 펜실베이니아주 스리마일섬 원자로 재가동에 합의했고, Amazon은 원자로 개발사 X-energy에 투자했다. 이 사업들은 모두 수년이 걸리고, 인허가와 지역 정치에 좌우되며, 모두가 원하는 송전 용량을 놓고 다툰다. Suncatcher는 같은 탐색의 가장 급진적인 버전이다. 지상에서 전력을 더 찾는 대신 햇빛이 거의 끊이지 않는 곳으로 가겠다는 것이다.

냉장고 크기 위성, 전력은 전자레인지급

지금은 일부러 야심을 작게 잡았다. MVP 태양광 패널의 출력은 약 1킬로와트로 전자레인지 한 대가 쓰는 정도이고, 칩 4개의 연산 능력을 합쳐도 지상 데이터센터 서버 한 대 수준이다. 지구상 최대 AI 캠퍼스는 수백 메가와트 단위로 계획되고 있어, 계산상 100메가와트 시설 하나를 돌리려면 MVP 같은 위성 10만 기의 전력이 필요하다. Google은 더 큰 셈법이 의미를 갖기 전에 먼저 답해야 할 단순한 질문으로 이번 임무를 규정한다. 자사 AI 하드웨어가 우주에서 과연 작동하느냐는 것이다.

MVP는 프로젝트가 처음 발표 때보다 빠르게 움직이고 있다는 신호이기도 하다. Google이 2025년 11월 Suncatcher를 공개했을 때 계획은 Planet과 함께하는 학습 임무로 2027년 초까지 시제품 위성 2기를 궤도에 올리는 것이었다. 이제 MVP가 그 2기보다 먼저 가고, 임무는 더 좁다. Google이 더 복잡한 하드웨어에 뛰어들기 전에 발사 충격, 우주 방사선, 저궤도의 급격한 온도 변화 속에서 TPU가 어떻게 동작하는지 실제 데이터를 모으는 것이다.

Trillium은 2024년 5월 발표돼 그해 말 클라우드 고객에게 공개된 Google의 6세대 TPU다. Google은 이후 대형 모델을 대규모로 운영하기 위해 설계한 7세대 Ironwood를 내놨다. 첫 시험에 이전 세대 칩을 띄우는 데는 실용적인 이유가 있다. 지상에서 특성이 철저히 파악된 칩이라, 궤도에서 동작이 달라지면 낯선 실리콘이 아니라 환경 탓으로 돌릴 수 있다.

Planet과의 협력에는 역사가 있다. Google은 2017년 옛 이름이 Skybox Imaging인 위성 영상 사업부 Terra Bella를 Planet에 팔면서, 거래의 일부로 Planet 지분을 받고 여러 해에 걸친 영상 구매 계약을 맺었다. 2010년 전직 NASA 과학자들이 세운 Planet은 10년 넘게 소형 위성 군단을 만들고 운용해 왔기에, 위성을 제작하고 궤도에서 살려 두고 지상에서 교신하는 우주선 쪽 일을 맡는다. Google은 칩과 모델, 그리고 질문을 가져온다. 이 분업은 Google이 처음부터 Suncatcher를 발사할 때마다 배우고 나서야 다음 단계로 가는 연구라고 설명해 온 방식과 맞아떨어진다.

방사선은 오히려 쉬운 문제였다

지상 시험 결과는 어느 정도 낙관할 근거를 준다. Google은 로켓 비행을 흉내 내려고 하드웨어를 세 축 모두로 흔들었는데, 이 과정에서 개별 부품은 50~100g을 받을 수 있다. 이어 Trillium TPU를 UC 데이비스(UC Davis)의 크로커 핵연구소(Crocker Nuclear Laboratory)로 가져가 AI 작업을 돌리는 동안 67 MeV 양성자 빔을 쏘며 비트 반전 같은 오류를 지켜봤다. Google Paradigms of Intelligence 팀의 트래비스 빌스(Travis Beals) 수석 디렉터에 따르면 칩은 5년 임무 동안 흡수할 양보다 많은 총 방사선량을 견뎠다.

공개된 수치는 이 요약보다 더 나아간다. Google 연구 논문은 5년 임무의 예상 선량을 750 rad(Si)로 잡았다. 가장 민감한 부품인 고대역폭 메모리(HBM)는 그 세 배에 가까운 2 krad(Si)를 넘긴 뒤에야 이상 징후를 보이기 시작했다. 프로세서는 예상 선량의 20배인 15 krad(Si)까지 시험했고, 누적 방사선 때문에 하드 고장을 일으킨 칩은 하나도 없었다. 그렇다고 우주가 컴퓨터에 무해해지는 것은 아니다. 입자 하나가 칩을 때려 생기는 단일 사건 오류(SEU)는 여전히 소프트웨어와 메모리에서 잡아내고 고쳐야 한다.

이 결과가 중요한 이유는 방사선에 대한 우주 업계의 전통적 해법이 느리고 비싸기 때문이다. NASA의 큐리오시티와 퍼서비어런스 탐사차에 실린 RAD750 같은 내방사선 프로세서는 혹독한 환경에서 오랜 세월 버티도록 만들어졌지만, 속도는 최신 상용 칩의 극히 일부에 불과하고 값은 훨씬 비싸다. 기성품 컴퓨터가 우주를 난 적도 있다. 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)가 2017년 국제우주정거장(ISS)에 보낸 Spaceborne Computer가 그 예다. Google의 수치는 특수 제조 공정이 아니라 오류 정정으로 보호한 상용 AI 가속기로도 궤도 작업에 충분할 수 있음을 시사한다.

15분마다 돌아오는 열 청구서

더 어려운 문제는 열이고, 15분 한계가 이를 분명히 보여준다. 지상 데이터센터는 칩 위로 공기를 불어 넣거나 물을 흘려 열을 빼내며, 시설 설계의 상당 부분이 이 일을 중심으로 짜인다. 진공에는 대류로 열을 옮길 공기가 없다. 그래서 MVP는 알루미늄과 구리 히트파이프로 열을 라디에이터까지 옮기고, 라디에이터는 그 열을 적외선으로만 내보낼 수 있다.

여기서 물리 법칙은 냉정하다. 라디에이터가 내보내는 열은 표면적과 온도의 네제곱에 비례하므로, 열을 더 버리려면 라디에이터를 키우거나 더 뜨겁게 하는 수밖에 없는데 칩은 뜨거운 상태를 싫어한다. 국제우주정거장은 암모니아 순환 루프로 연결된 대형 외부 라디에이터 패널로 같은 문제를 해결한다. MVP만큼 작은 우주선에서는 칩이 열을 만드는 속도가 라디에이터가 내보내는 속도보다 빠르다. 그래서 칩은 열 한계에 다가갈 때까지 일하고, 그다음에는 기다린다. 작동 시간이 1분 늘어날 때마다 열 설계가 얼마나 잘 돌아가는지가 곧바로 측정된다.

열 관리는 Google이 완전한 궤도 데이터센터를 위해 꼽은 과제 가운데 하나일 뿐이다. 실제 시스템이라면 사용자가 있는 지상으로 지연 문제 없이 결과를 돌려보낼 고대역폭 링크가 필요하다. 아무도 교체할 수 없는 부품으로 계속 돌아가야 한다는 문제도 있다. 지상에서는 서버가 고장 나면 기술자가 바꾸지만 궤도에서는 고장 난 채로 남기 때문에, 설계 단계부터 하드웨어가 서서히 꾸준히 줄어드는 상황을 전제해야 한다. 지금보다 훨씬 싼 발사 가격도 필수다. Google은 프로젝트 비용을 밝히지 않았다.

모든 것은 1킬로그램 값에 달렸다

구상의 성패는 이 마지막 조건에서 갈린다. 과거 발사 가격 하락 추세를 앞으로 연장한 Google의 분석은 발사 비용이 1킬로그램당 200달러 아래로 떨어져야 궤도 연산이 지상 데이터센터의 에너지 비용과 대략 비슷해진다고 결론 내렸다. Google은 그 시점을 2030년대 중반 무렵으로 본다. 지금의 라이드셰어 가격은 훨씬 높다. MVP가 이용하는 SpaceX의 Transporter 프로그램은 소형 위성에 1킬로그램당 수천 달러의 요금을 내걸어 왔다. 이 격차를 메우려면 SpaceX 스타십(Starship) 같은 완전 재사용 대형 로켓이 제작사가 약속한 비용 곡선을 실제로 그려내야 한다.

이 시점이 프로젝트 전체의 성격을 설명한다. Suncatcher는 내년 제품 계획이 아니라 10년 뒤 로켓 산업의 모습에 거는 내기다. Google은 이를 문샷이라 부른다. 훗날 Waymo가 된 자율주행차 개발이나 양자 컴퓨팅처럼 길고 불확실한 도전에 붙여 온 이름이다. 두 사업 모두 고객이 쓸 수 있는 무언가를 내놓기까지 10년 넘게 걸렸다.

수백 미터 간격의 위성 81기

공개된 설계는 야심이 어디까지 뻗어 있는지 보여준다. 트래비스 빌스가 블레즈 아게라 이 아르카스(Blaise Agüera y Arcas), 제임스 마니카(James Manyika) 등 Google 연구진과 함께 서명한 논문은 거대한 우주선 한 대를 그리지 않는다. 평균 고도 약 650킬로미터, 반경 1킬로미터 안에서 편대 비행하는 위성 81기의 클러스터로, 이웃 위성 간 거리는 100~200미터에 불과하다. 이렇게 가까이 날아야 광섬유 케이블 대신 레이저 빔으로 연결된 하나의 데이터센터처럼 움직일 수 있다. 지상의 벤치 규모 시험에서 Google 연구진은 광 트랜시버 한 쌍으로 한 방향당 초당 800기가비트(800 Gbps), 양방향 합계 초당 1.6테라비트(1.6 Tbps)를 달성했다. 실제 클러스터에는 초당 수십 테라비트가 필요하다. Google은 2027년 Planet과 함께 위성 2기를 띄워 바로 이 레이저 링크를 궤도에서 시험할 계획이다.

이런 밀도의 편대 비행은 그 자체로 풀리지 않은 문제다. 저궤도 위성은 희박한 상층 대기와 고르지 않은 지구 중력에 끊임없이 밀려나기 때문에, 81기를 촘촘한 클러스터로 유지하려면 자동화된 궤도 유지 기동을 쉬지 않고 해야 한다. Google 논문에는 작은 기동만으로 클러스터를 유지할 수 있다는 모델이 담겼지만, 위성 한 기뿐인 MVP로는 이를 시험할 수 없다. 밀집 클러스터는 Suncatcher 이전부터 이어진 저궤도 혼잡 논쟁에도 뛰어들게 된다. 저궤도에는 이미 활동 중인 위성 수천 기가 하늘을 나눠 쓰고 있고, 그 대부분이 SpaceX의 Starlink다.

Gemini 사용자에게는 어느 시장에서든 아직 달라지는 것이 없다. 모든 답변은 여전히 지상의 데이터센터에서 나오고, MVP가 내놓는 것은 새 서비스가 아니라 공학 데이터다. 올해 위성과 대화하는 사람은 없을 것이며, 임무 결과에 좌우되는 Gemini 기능도 없다.

구름 위 경쟁, Google만이 아니다

이 경주에 뛰어든 것은 Google만이 아니고, AI 칩을 처음 우주로 보낸 것도 Google이 아니다. Nvidia의 투자를 받은 워싱턴주 레드먼드의 스타트업 Starcloud는 원래 Lumen Orbit라는 이름이었고, 2025년 11월 Nvidia H100 그래픽 프로세서를 실은 위성 Starcloud-1을 발사했다. 같은 해 12월에는 Google 딥마인드(Google DeepMind)의 오픈 모델 Gemma를 궤도에서 돌렸고, 안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)가 만든 소형 언어 모델 nanoGPT를 학습시켰다. 중국에서는 위성 제조사 ADA 스페이스(ADA Space)와 저장연구소(Zhejiang Lab)가 2025년 5월 ‘삼체 컴퓨팅 컨스텔레이션’이라 이름 붙인 위성군의 첫 12기를 쏘아 올렸다. 데이터를 모두 지상으로 보내지 않고 궤도에서 처리하겠다는 목표다.

야후 파이낸스(Yahoo Finance) 보도에 따르면 SpaceX는 Nvidia 기술로 만든 궤도 AI 데이터센터 구상을 내놨으며, 이르면 2027년 말 발사될 수 있다. SpaceX의 AI1 위성 설계는 약 120킬로와트의 지속 연산을 목표로 하는데, 이는 MVP 전력 예산의 100배가 넘는다. 제프 베이조스(Jeff Bezos)는 10~20년 안에 궤도에 기가와트급 데이터센터가 들어설 것으로 내다봤고, OpenAI의 샘 올트먼(Sam Altman)도 우주 연산 구상을 지지해 왔다. 믿는 이들의 명단은 길다. 하지만 실제로 돌아가는 시스템은 아직 위성 몇 기가 전부다.

Google이 다른 점은 칩을 직접 설계하고, 모델을 직접 학습시키며, 세계 최대급 데이터센터 군단을 운영한다는 것이다. Suncatcher가 성공하면 Google은 규모를 키우는 데 다른 회사 프로세서가 필요 없다. 칩 4개를 실은 작은 위성이 Google에 중요한 이유도 여기에 있다. MVP가 보내오는 측정값 하나하나가 다음 TPU와 다음 우주선 설계에 곧바로 반영된다.

궤도에 오른 MVP는 여명-황혼 태양동기궤도를 돌며 약 1년 동안 작업을 수행할 예정이다. 다만 하드웨어는 대기권으로 떨어져 불타기 전까지 최대 6년 동안 궤도에 머물 수 있다. 첫 유의미한 수치는 일찍 나올 전망이다. 칩이 발사를 어떻게 견뎌냈는지, 그리고 첫 작동과 휴식 주기에서 어떻게 움직이는지가 그것이다.

발사 뒤 지켜볼 숫자는 MVP의 연산 속도가 아니라 연산을 얼마나 오래 이어갈 수 있느냐다. 15분이 1시간 쪽으로 늘어난다면 궤도 데이터센터는 공상과학이 아니라 공학 문제로 보이기 시작한다. 그러지 못하면 AI의 전기요금은 지구에 단단히 묶이고, 그 해법은 지상의 전력망과 발전소, 더 효율적인 칩에서 찾아야 한다.

태그: Google, Sam Altman, Gemini, SpaceX, 데이터센터, Planet

비슷한 콘텐츠

구글이 구축한 AI 클라우드가 자사 스마트폰 가격을 끌어올렸다

구글 제미나이 스파크, 노트북을 덮어도 계속 일한다 — 유료 베타는 5월 26일 주에 도착

Gemma가 10억 다운로드 달성 — NASA는 이미 궤도 위성에서 실행 중

Google Home이 AI 공통 인프라로 전환 — MCP로 Claude, ChatGPT, 모든 AI가 Nest 제어

Pixel Watch 5, FDA 승인 없이 AI 건강 가디언 탑재하고 출시

구글의 99달러 화면 없는 핏빗 에어, 손목에서 알림을 빼낸다