투자금과 참여 투자자가 보여주는 신호
지상 데이터센터가 전력 확보와 부지 선정이라는 물리적 한계에 부딪히는 동안, 일부 기업은 아예 지구 밖으로 연산 장치를 옮기는 정반대의 전략을 택한다. Orbital(우주 데이터 센터 구축 기업)은 a16z의 Speedrun(스타트업 액셀러레이터 프로그램)을 통해 500만 달러의 시드 투자를 유치하며 설립되었다. 이 기업은 우주 공간에 데이터 센터를 직접 구축해 AI 추론(inference)을 수행하는 것을 사업의 핵심 목표로 설정했다. a16z 외에도 Basis Set, Human Element, Wayfinder 등 다수의 투자자가 참여해 초기 자본을 공급하며 우주 연산 인프라의 가능성에 베팅했다.
구축 목표는 10,000개의 위성을 궤도에 배치해 총 1기가와트(GW) 규모의 분산 컴퓨팅 전력을 확보하는 것이다. 개별 위성은 100kW의 전력을 제공하도록 설계했다. 이는 일론 머스크가 언급한 SpaceX AI 위성의 150kW나 Starcloud가 추진하는 200kW급 우주선과 비교하면 단일 기기당 전력량은 상대적으로 낮다. 하지만 Orbital은 개별 기기의 고출력보다 위성 숫자를 대폭 늘려 전체 전력 합계를 키우는 분산형 아키텍처를 지향한다.
이러한 대규모 위성 군집을 통한 전력 확보는 AI 추론에 필요한 막대한 에너지를 지상이 아닌 우주에서 해결하려는 구체적인 실행 방안이다. 1GW라는 전력 규모는 단순한 수치를 넘어 우주 기반 AI 서비스의 실현 가능성을 결정짓는 핵심 지표가 된다. 지상의 전력망 제약에서 벗어나 10,000개의 노드로 연산 자원을 분산 배치하면 AI 모델 운용에 들어가는 추론 비용의 획기적인 절감을 이끌어낸다.
기술이 실제로 작동하는 방식
현실적인 운송 비용을 두고 기업들의 계산법은 갈린다. Orbital(우주 데이터 센터 스타트업)은 SpaceX(우주 탐사 기업)의 Starship(차세대 대형 발사체) 상용화에 사업의 성패를 걸었다. 현재 업계 표준으로 쓰이는 Falcon 9(재사용 가능한 1단 로켓)을 이용한 발사는 투입 비용 대비 회수 가치가 낮아 경제적 타당성을 확보하기 어렵다고 판단한다. Orbital의 관계자인 푼(Poon)은 Starship이 정기적으로 운항하고 일반 상업 고객에게 서비스가 제공되는 시점이 되어야 비로소 계획한 전체 규모의 확장이 가능하다고 설명한다. 외부 하드웨어의 비용 혁신이 사업 모델의 실현 가능성을 결정하는 절대적인 전제 조건이 된 셈이다.
다른 경쟁사들은 발사 수단을 다변화하며 각기 다른 경로로 시장에 진입한다. Starcloud(우주 데이터 센터 기업)는 이미 GPU를 궤도에 올리며 실제 작동 여부를 검증하는 단계에 들어섰다. a16z(벤처 캐피털)가 투자한 Cowboy Space Company(우주 데이터 센터 스타트업)는 발사 비용의 통제권을 직접 갖기 위해 외부 업체에 의존하지 않고 자체 로켓 제작을 결정했다. 제프 베이조스가 설립한 Blue Origin(우주 기업) 또한 New Glenn(대형 발사체)이라는 자체 발사체를 활용해 우주 데이터 센터를 구축한다는 계획을 공식화했다. 우주 인프라 확보 전략이 외부 플랫폼의 상용화 대기라는 선택지와 자체 수직 계열화라는 정공법으로 나뉜다.
Nvidia Blackwell 칩을 이용한 데모 비행 후
서버실의 좁은 공간에서 뿜어져 나오는 열기를 식히기 위해 막대한 전력을 쏟아붓는 일은 데이터센터 운영자의 일상적인 고충이다. Orbital(오비탈, 우주 데이터센터 스타트업)은 이 물리적 제약을 지구 밖으로 옮겨 해결한다. 우선 파트너사 위성에 Nvidia Blackwell 칩을 실어 방사능 차폐와 열 관리 기술을 검증하는 데모 비행을 수행한다. 우주 방사선과 극심한 온도 변화라는 변수를 통제하여 칩의 안정성을 확보하는 것이 우선 과제다. 검증이 완료되면 2028년에는 Nvidia Space-1 Vera Rubin-class GPU(그래픽 처리 장치)를 탑재한 첫 데이터 처리 우주선을 발사한다. 지상 인프라의 냉각 한계를 우주의 극한 환경을 활용한 설계로 돌파하여 연산 효율을 극대화하려는 계획이다.
하드웨어를 대량으로 배치하고 서비스화하는 실행력은 우주 인프라 구축의 성패를 가르는 핵심이다. CEO Euwyn Poon(유윈 푼)은 전동 킥보드 기업 Spin(스핀)을 창업해 Ford(포드)에 매각한 경험이 있는 연쇄 창업가다. 그는 포드를 떠난 뒤 Nvidia A100을 구매해 산타클라라 데이터센터에 직접 배치하고 오픈 웨이트 모델을 서비스하며 AI 컴퓨팅 공급의 실질적 가치를 증명했다. 단순한 이론이 아니라 실제 칩을 구매해 데이터센터에 올리고 서비스를 직접 운영하며 AI 인프라의 폭발적인 수요를 확인한 과정이다. a16z(안드레센 호로위츠, 벤처캐피털)는 이러한 비즈니스 스케일업 경험이 복잡한 항공우주 기업 운영의 불확실성을 제어하고 실행 속도를 높이는 핵심 역량이 된다고 평가한다.
지상의 전력망과 부지 확보라는 물리적 제약은 이제 효율의 단계를 넘어 생존의 문제로 직결된다. Orbital의 1GW급 우주 데이터센터 계획과 블랙웰 칩의 방사선 차폐 테스트는 AI 연산의 물리적 거점을 지구 밖으로 확장하는 것이 실질적인 선택지가 되었음을 보여준다. 결국 관건은 궤도 인프라 구축 비용이 지상의 전력 유지 비용보다 낮아지는 임계점을 확보하는 일이다. 우주 인프라의 실현 가능성이 AI 추론 비용의 하한선을 결정하는 새로운 상수가 된다.
