로스앤젤레스, 캘리포니아 – 인공지능(AI) 연산 수요가 빠르게 증가하는 가운데, 병목은 반도체가 아니라 전력으로 이동하고 있다는 진단이 나온다. 이러한 환경 속에서 오비탈(Orbital)은 지상 전력망 의존에서 벗어나 궤도에서 전력을 생산하는 방식으로 AI 인프라를 확장하겠다는 구상을 14일 내놓았다.
오비탈은 저궤도(LEO)에 AI 데이터센터를 구축·운영하는 것을 목표로 하는 기업으로, 태양광 발전과 복사 냉각(radiative cooling)을 활용해 기존 지상 인프라의 에너지 및 냉각 제약을 해소하는 방식을 제시하고 있다. 회사는 벤처캐피털 a16z 스피드런(a16z Speedrun)으로부터 투자를 유치했으며, 2027년 첫 시험 임무(Orbital-1) 발사를 계획하고 있다. 또한 로스앤젤레스에 연구개발 시설 ‘Factory-1’을 설립 중이다.
a16z 스피드런의 제너럴 파트너 앤드류 첸(Andrew Chen)은 “오비탈은 AI가 직면한 가장 큰 제약인 전력 문제를 근본적으로 다루고 있다”며 “도전의 난이도가 높을수록 혁신의 잠재력도 크다”고 평가했다.
오비탈은 엔비디아(NVIDIA) 기반 서버를 탑재한 위성 군집을 설계·제조하고 있으며, 각 위성은 태양광 패널로 전력을 공급받고 발생한 열은 우주 공간으로 직접 방출하는 구조를 갖는다. 특히 태양동기궤도(sun-synchronous orbit)에서는 태양광이 24시간 지속적으로 확보되며, 기상 변화나 야간, 전력망 의존성이 없다는 점이 특징이다.
유윈 푼(Euwyn Poon) 오비탈 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 “AI 발전은 전력망에 의해 제약을 받고 있다”며 “데이터센터 비용 구조에서 전력과 냉각이 차지하는 비중이 점점 커지고 있다”고 설명했다. 이어 “궤도에서는 태양광이 지속적으로 공급되고 냉각 방식도 근본적으로 다르다”며 “AI의 잠재력에 맞춰 확장 가능한 인프라를 구축하는 것이 목표”라고 밝혔다.
오비탈의 접근 방식은 기술적 구조에서도 차별화된다. 대규모 AI 모델 학습은 수천 개의 GPU를 초저지연으로 연결해야 하지만, 이러한 구조는 위성 환경에 적합하지 않다. 반면 추론(inference)은 요청 단위로 독립적으로 처리되기 때문에, 분산된 노드에서 병렬 처리하는 방식이 가능하다. 오비탈은 이 점에 주목해 궤도 기반 인프라를 추론 연산 중심으로 설계하고 있다.
첫 시험 위성인 ‘오비탈-1(Orbital-1)’은 2027년 4월 스페이스X(SpaceX)의 팰컨9(Falcon 9) 로켓을 통해 발사될 예정이다. 주요 목표는 궤도 환경에서 GPU의 지속 운용 가능성 검증, 방사선 내성 테스트, 그리고 상업적 AI 추론 작업 수행 가능성 확인이다. 회사는 또한 궤도 기반 AI 인프라 구축을 위해 미국 연방통신위원회(FCC)에 위성 군집 배치 관련 인허가를 신청 중이다.
오비탈은 코넬대 출신 엔지니어이자 변호사인 유윈 푼이 설립했다. 그는 이전에 마이크로모빌리티 기업 스핀(Spin)을 창업해 포드(Ford)에 매각했으며, 100개 이상의 도시에서 수십만 대의 전동 이동 수단을 운영하며 연매출 1억 달러 이상 규모로 사업을 성장시킨 바 있다. 이후 AI 인프라 분야에 투자하면서 전력 제약이 향후 기술 발전의 핵심 한계로 작용할 것이라는 판단에 도달했다.
푼 CEO는 “AI의 에너지 한계는 이론적인 문제가 아니라 실제로 기술 발전을 제약하는 요소”라며 “이를 해결하는 새로운 우주 기반 컴퓨팅 인프라 접근이 이러한 새로운 제약에 대해 확장 가능하고 장기적인 해결책을 제공할 수 있다고 밝혔다.
