SpaceX 로켓이 프로젝트 선캐쳐(Project Suncatcher) 프로토타입을 궤도에 올린 후 Google의 텐서 처리 장치를 탑재한 냉장고 크기의 위성이 이제 지구를 돌고 있습니다. 이는 한때 공상 과학 소설처럼 들리던 목표를 향한 Google의 첫 번째 실질적인 단계입니다. 즉, 전적으로 태양광으로 구동되는 우주의 데이터 센터입니다.

프로토타입은 100개 이상의 다른 페이로드와 함께 Google 위성을 운반하는 SpaceX의 Transporter-18 차량 공유 임무의 일부로 출시되었습니다. 이는 Google이 칩을 출시하기 전에 우주선을 시운전할 위성 영상 회사인 Planet과 협력하여 개발되었습니다. 기내에는 Google의 지상 데이터 센터에서 이미 무거운 작업을 수행하고 있는 맞춤형 기계 학습 가속기인 TPU 4개가 탑재되어 있습니다. 이 TPU는 짧은 순간에 Google의 개방형 Gemma 모델 버전을 실행하고 엔지니어가 실리콘이 궤도에 어떻게 대처하는지 모니터링하는 동안 간단한 쿼리에 응답합니다. NPR은 임무의 세부사항과 목표를 보고했습니다. 이는 Google이 처음으로 우주 데이터 센터 연구를 기록에 올린 이후 추적해온 AI 분야의 가장 대담한 인프라 투자 중 하나에 대한 이정표입니다. 해당 이야기와 나머지 AI 산업에 대한 자세한 내용은 aibuzzwire.news에서 확인하세요.

큰 배경을 이용한 최소한의 테스트

Google 자체 팀은 신속하게 기대치를 낮추었습니다. 프로젝트 선캐쳐(Project Suncatcher)를 이끄는 수석 이사인 트래비스 빌즈(Travis Beals)는 위성이 단순히 칩이 우주에서 작동할 수 있는지 확인하는 것이 임무인 "매우 최소한의 테스트"라고 말했습니다. 블로그 게시물에서 구글은 이 임무가 TPU가 "우주 비행의 물리적 스트레스와 우주의 방사선 및 극한 열"을 어떻게 처리하는지 측정할 것이라고 밝혔습니다.

위성은 태양 동기 궤도를 향하고 있으며, 태양 전지판은 그림자를 거의 통과하지 않습니다. 이것이 궤도의 전체적인 매력입니다. 거의 연속적인 햇빛으로 인해 모든 우주선에서 가장 비싼 질량 중 하나인 무거운 배터리와 백업 전원이 필요하지 않습니다. 목표는 임무를 1년 동안 계속 운영하는 것입니다.

Google이 우주가 답이라고 생각하는 이유

논리는 에너지에서 시작됩니다. "태양은 우리 태양계의 거의 모든 전력을 방출합니다. 인류가 활용한 다른 모든 전력원은 단지 1%의 아주 작은 부분에 불과합니다."라고 Beals는 말했습니다. 프로젝트 Suncatcher는 AI 컴퓨팅을 위해 가능한 최고의 태양광 발전을 활용하려는 시도입니다.

타이밍은 우연이 아닙니다. AI 서비스에 대한 수요가 지구상의 전력 및 칩 공급을 초과했습니다. Google CEO Sundar Pichai는 지난 5월 회사 개발자 회의에서 올해 자본 지출이 1,800억~1,900억 달러에 달할 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 이는 2022년 수치의 6배 이상이며, 그 중 대부분이 컴퓨팅 인프라에 투입될 것입니다. 동시에, 전력을 많이 소비하는 지상 데이터 센터에 대한 반대는 커뮤니티마다 점점 더 강해지고 있습니다. Orbit은 사실상 무제한의 태양 에너지를 제공하며 구역 설정에 대한 항의도 없습니다.

발열 문제 및 기타 모든 문제

첫 번째 시험 비행은 이것이 여전히 어려운 이유를 보여줍니다. 열은 즉각적인 제약입니다. 진공 상태에서는 열을 운반할 바람이나 물이 없기 때문에 탑재된 TPU는 한 번에 약 15분 동안만 Gemma 모델을 실행합니다. Google은 냉각을 "중요한 연구 과제"라고 부르며 칩의 열을 흡수하기 위한 파이프 및 라디에이터 시스템을 연구하고 있습니다. Beals는 라디에이터가 현재 임무에서 가장 무거운 구성 요소 중 하나이며 질량이 발사 비용을 비싸게 만들기 때문에 문제가 된다고 말했습니다.

유지 관리는 다음 벽입니다. 우주 컴퓨팅을 연구하는 Carnegie Mellon 교수 Brandon Lucia는 무언가 고장이 나면 기술자가 지상 데이터 센터에 들어갈 수 있다고 지적했습니다. 이러한 옵션은 수백 마일 위에서 사라지는 옵션입니다. "이 모든 것들은 비용과 복잡성이 10배, 어쩌면 100배 증폭됩니다."라고 그는 말했습니다. "그래서 큰 보상이 있어야 합니다."

우주에서는 의사소통조차 더 어렵습니다. Google은 결국 각각 수십 개의 TPU를 탑재하고 레이저로 서로 연결되고 지상에 연결되는 위성 클러스터를 구상합니다. 내년에 회사는 광섬유의 신뢰성 없이 수백 마일 이상 대기권을 통과해야 하는 광학 연결을 테스트하기 위해 특별히 두 개의 위성을 더 발사할 계획입니다.

컴퓨팅을 궤도에 올리기 위한 경쟁

구글은 혼자가 아니다. 지난 11월 스타트업 스타클라우드(Starcloud)는 Nvidia H100 칩을 탑재한 우주선을 발사하고 궤도에서 달리는 Google의 Gemini 모델 버전을 시연했습니다. 모든 사람들이 의존하고 있는 발사 제공업체이기도 한 SpaceX는 이르면 2028년부터 "궤도 AI 컴퓨팅 위성" 배치를 시작할 것으로 예상하고 있으며 Elon Musk는 우주가 미래 AI 수요를 위한 데이터 센터를 "확장할 수 있는 유일한 방법"이라고 주장했습니다.

환경에 대한 질문도 남아 있습니다. 위성은 햇빛으로 작동할 수 있지만 이를 운반하는 로켓은 탄소 기반 연료를 태우고, 작동하지 않는 우주선은 결국 대기권에 다시 진입하여 연소되며, 오염 영향은 연구자들이 여전히 정량화하기 위해 노력하고 있습니다.

경제학: 열린 질문

Beals는 기술적 타당성이 비즈니스와 동일하지 않다고 솔직하게 말했습니다. "이것이 기술적으로 가능하다면, 실용적이기에는 항상 비용이 너무 많이 든다면 별 도움이 되지 않습니다."라고 그는 말했습니다. 자신의 추정: "향후 5년 안에 이 작업을 수행하는 것이 더 저렴할 것이라고는 생각하지 않습니다. 내 생각에는 그보다 더 오랜 시간이 걸릴 것 같습니다."

현재로서는 이정표가 더 좁지만 현실적입니다. Google의 기계 학습 칩은 궤도에서 자체 모델을 실행하고 있으며, 회사는 우주에서 태양열 AI 공장에 대한 꿈이 경제학과의 접촉에서 살아남을지 여부를 결정하기 위해 앞으로 1년 동안 데이터를 수집해야 합니다.

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