구글 첫 우주 데이터센터 위성, Gemma 4 실행 시작

들어가며

구글이 구상한 우주 데이터센터가 개념 단계에서 궤도 실증 단계로 넘어갔다. Suncatcher 프로젝트의 첫 프로토타입 위성은 약 3주간의 시스템 점검을 마치고 지상과 통신을 구축했으며, 탑재된 구글 딥마인드 Gemma 4 모델을 실행하고 있다. 지상 엔지니어들이 처음 보낸 요청은 우주를 주제로 한 하이쿠 작성이었다. 시를 생성했다는 사실은 눈에 띄지만, 실험의 본질은 궤도에서 AI 연산 인프라를 운용하는 데 있다.

이 위성에는 구글의 텐서처리장치(TPU) 4개가 탑재됐다. 위성이 생산할 수 있는 전력은 최대 약 1킬로와트인데, TPU의 전력 수요가 높아 한 번에 가동할 수 있는 칩은 하나뿐이다. 작동 시간도 한 번에 약 20분으로 제한된다. 이 조건은 처리할 수 있는 작업량뿐 아니라 지상과 우주선 사이의 통신 일정을 조정하는 일까지 어렵게 만든다.

핵심 내용

• 시 생성은 작동 확인의 일부다. 구글은 위성에 주변 궤도 조건도 보고하도록 했으며, 현재 시스템은 정상적으로 작동한다고 밝혔다.
• 가장 중요한 변수는 방사선이다. 고에너지 입자는 메모리 값을 ‘비트 플립’시켜 일반적인 모니터링에 잡히지 않은 채 데이터를 손상시킬 수 있다.
• 학습보다 추론에 적합할 가능성이 있다. 지상 시험에서는 방사선이 모델 학습보다 추론 작업에 미치는 영향이 작을 것으로 나타났지만, 실제 우주 환경에서 검증해야 한다.
• 다음 단계는 위성 간 협업이다. 현재 테스트가 성공하면 구글은 2027년에 더 발전된 칩을 장착한 위성 2기를 발사하고 위성 간 광통신을 시연할 계획이다.

의미와 영향

Suncatcher의 목표는 가까운 궤도를 비행하는 여러 위성이 대규모 추론 작업을 나눠 처리하는 네트워크를 구축하는 것이다. 단일 위성에서 추론을 수행하는 구상과 달리, 구글은 고속 위성 간 광링크를 이용한 분산 컴퓨팅을 강조한다. 그러나 전력 공급, 냉각, 방사선 차폐, 자세 제어, 통신 안정성 등 지상 데이터센터보다 훨씬 복잡한 문제가 동시에 발생한다.

경제성도 해결해야 할 과제다. 기사에서 소개된 동료평가 분석에 따르면, 스페이스X가 과거 발사체의 재사용으로 얻은 것과 비슷한 학습 기반 비용 절감을 달성하려면 스타십을 1,800회 발사해야 할 수 있다. 구글과 스페이스X의 우주 데이터센터 구상은 모두 대형 발사체를 빠르고 반복적으로 재사용해 배치 비용을 낮추는 전제와 연결돼 있다.

이번 임무를 상용 데이터센터의 출발로 단정하기는 이르다. 이는 2030년대를 겨냥한 인프라 실험에 가깝다. 당장은 TPU가 방사선과 간헐적인 전력 공급 속에서도 신뢰성 있는 추론을 수행할 수 있는지가 핵심이다. 더 큰 질문은 여러 위성이 제공하는 계산 능력이 AI 인프라를 우주로 보내는 복잡성과 비용을 상쇄할 만큼 충분한지 여부다.

출처: TechCrunch AI