[뉴스스페이스=이승원 기자] 일론 머스크가 스페이스X의 엔비디아 기반 AI 컴퓨터 궤도 발사 목표를 2027년으로 다시 못박았다. 다만 이는 상업 운용이 검증된 데이터센터의 출범 선언이라기보다, 우주 환경에 맞게 재설계한 랙급 AI 시스템을 실제 비행체에 올리겠다는 공격적인 개발 일정으로 읽는 것이 타당하다.

2027년 4분기 첫 발사 목표

investinglive, tradingview, cnbc, moneycontrol, theregister, toptechnews에 따르면, 머스크는 13일(현지시간) X에서 “스페이스X가 내년에 엔비디아 베라 루빈 NVL72(Vera Rubin NVL72) AI 컴퓨터를 우주로 발사할 것이라고 매우 확신한다”고 밝혔다. 이는 스페이스X가 추진하는 ‘스타마인드(Starmind)’ 궤도 AI 컴퓨팅 위성 계획의 첫 발사를 2027년 4분기로 제시했던 기존 방침을 재확인한 것이다. 회사 측이 말하는 ‘상당한 규모(significant scale)’의 배치는 2028년이 목표다.

핵심은 스페이스X가 지상 AI 팩토리용으로 설계된 엔비디아의 베라 루빈 NVL72 아키텍처를 우주용으로 변환한다는 데 있다. NVL72는 이름 그대로 루빈 GPU 72개와 베라 CPU 36개를 하나의 랙급 시스템으로 통합하는 구상이다. 스페이스X와 엔비디아는 이 시스템을 위성의 질량·전력·방사선·열관리 조건에 맞춰 최적화해 스타마인드 1세대 위성에 탑재한다는 계획이다.

다만 머스크의 이번 발언은 X 게시물에 기반한 경영진의 목표 제시이며, 발사체·위성·탑재 컴퓨팅 장비가 결합된 실제 비행 하드웨어의 성능과 내구성은 아직 공개적으로 입증되지 않았다. 

엔비디아, GTC에서 ‘우주용 AI’ 공식화

엔비디아는 올해 3월 GTC 2026에서 우주 컴퓨팅 사업을 공식 발표하며 ‘Space-1 Vera Rubin Module’을 공개했다. 이 모듈은 위성 및 궤도 데이터센터처럼 크기·중량·전력(SWaP) 제약이 강한 환경을 전제로 설계됐으며, 엔비디아는 우주 기반 추론 작업에서 H100 GPU 대비 최대 25배의 AI 연산 성능을 제공할 수 있다고 주장했다.

엔비디아가 강조하는 용도는 대형 언어모델 구동만이 아니다. 지구관측 영상의 현장 분석, 재난 감시, 기상·기후 모델링, 자율 항법, 우주선 센서 데이터 처리 등이 포함된다. 위성이 수집한 방대한 영상·레이더·전파 데이터를 지상으로 모두 전송한 뒤 처리하는 방식 대신, 궤도에서 1차 분석과 추론을 수행해 필요한 결과만 지상으로 내려보내겠다는 구상이다.

엔비디아는 현재 Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs, Sophia Space, Starcloud 등을 우주 컴퓨팅 협력사로 열거하고 있다. 이 가운데 플래닛 랩스는 매일 지구를 촬영하는 위성 사업을 운영하고 있어, 궤도상 AI 처리의 상업적 수요가 단순한 생성형 AI 연산 경쟁을 넘어 지리공간정보 분석으로 확장될 가능성을 보여준다.

‘전력은 넘치고 열은 못 버린다’

궤도 데이터센터의 경제 논리는 비교적 분명하다. 지상 AI 데이터센터는 전력망 접속, 송전 인프라, 용수, 토지, 주민 수용성, 냉각설비 확보가 동시에 필요하다. 반면 우주에서는 태양광을 직접 활용할 수 있고, 지상 부지 확보나 지역 전력계통 병목에서 상대적으로 자유롭다는 기대가 있다. 엔비디아 협력사 Aetherflux도 태양광으로 작동하는 궤도 AI 인프라를 내세우고 있다.

그러나 우주가 ‘저온’이라는 직관은 고성능 컴퓨팅 냉각 문제의 해답이 아니다. 우주는 진공이어서 공기를 통한 대류 냉각이 거의 불가능하다. 열을 외부로 내보내려면 방사(radiation) 방식과 대형 방열판에 의존해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)도 GTC 기조연설에서 “우주에는 대류가 없고 방사만 있다”며 시스템 냉각 방법을 해결해야 한다고 밝혔다.

여기에 방사선 내성, 태양광 발전의 시간·궤도별 변동성, 배터리, 데이터 전송 지연, 궤도상 정비 불가능성, 발사 실패 리스크가 한꺼번에 얽힌다. 지상 데이터센터는 고장 난 GPU나 네트워크 장비를 교체할 수 있지만, 수백㎞ 상공의 랙급 장비는 부품 교체가 사실상 불가능하다. 결국 궤도 데이터센터의 경쟁력은 GPU 성능 자체보다 ‘와트당 처리량’, ‘kg당 연산량’, ‘방열 면적당 발열 처리’, ‘발사 kg당 비용’, ‘고장률’에서 판가름 날 가능성이 크다.

‘100만기’ 구상, 사업성보다 먼저 닥친 규제

스페이스X는 올해 초 AI 센터용 위성 최대 100만기를 발사하기 위한 FCC 승인을 요청했다. 이는 기존 저궤도 통신 위성군의 규모를 크게 뛰어넘는 야심 찬 구상으로, 과학계에서는 야간 천문 관측을 방해하는 광공해와 우주쓰레기, 충돌 위험을 우려하고 있다. CNBC는 이 계획이 과학자들의 환경 우려와 반대에 직면했다고 보도했다.

100만기라는 숫자는 당장 실현 가능한 배치 목표라기보다 장기적인 확장 비전으로 봐야 한다. 위성 하나가 수년 단위로 교체돼야 한다면 대규모 운영 단계에서는 발사 빈도, 제조능력, 재진입·폐기 체계, 우주교통관리 시스템까지 모두 새로 설계해야 하기 때문이다. 더욱이 AI 서버는 통신위성보다 전력 소비와 발열이 큰 만큼, 위성 크기와 태양전지판·방열판 면적도 커질 가능성이 높다.

시장에서는 이 사업의 장기성을 인정하면서도 자본집약성과 실행 위험을 경계하고 있다. InvestingLive는 스페이스X의 장기 목표가 최대 100만 개 궤도 데이터센터에 이르며, JP모건의 더그 앤무스 애널리스트가 2029년부터 2031년 말까지 약 75GW의 궤도 컴퓨팅 용량 구축 가능성을 모델링했다고 전했다. 그러나 이는 애널리스트 추정치이지 스페이스X의 확정 투자계획이나 수주 전망은 아니다.

‘우주 AI’가 아니라 ‘우주 인프라’

이번 이슈의 본질은 엔비디아 칩을 싣는 위성 1기의 발사 여부가 아니다. AI 인프라의 병목이 GPU 공급 부족에서 전력·냉각·부지·송전망으로 이동하는 상황에서, 스페이스X가 우주를 지상 데이터센터의 대체 입지로 만들 수 있느냐가 핵심이다.

스페이스X는 발사체와 저궤도 통신망을 보유하고 있고, 엔비디아는 AI 가속기·네트워크·소프트웨어 생태계를 장악하고 있다. 두 회사의 결합은 ‘로켓으로 서버를 올리는 실험’이 아니라, 발사·위성통신·AI 반도체·클라우드 컴퓨팅을 수직 통합하려는 산업 전략으로 해석할 수 있다. 다만 투자자와 산업계가 확인해야 할 다음 지표는 머스크의 발언 강도가 아니라 ▲우주용 NVL72의 중량과 전력효율 ▲방열 설계 ▲방사선 검증 ▲스타십 발사 신뢰도와 단가 ▲FCC 심사 결과 ▲첫 위성의 실제 가동시간과 연산성능이다.

2027년 4분기 발사가 성공하더라도 그것은 궤도 데이터센터 산업의 상용화가 아니라 기술 실증의 출발점에 가깝다. 반대로 첫 비행체가 장기간 안정적으로 AI 추론을 수행하고, 지상 전송량을 줄이며 경제적 효용을 입증한다면, 스타링크 이후 스페이스X의 다음 사업 축은 통신 위성이 아니라 ‘우주 AI 인프라’가 될 수 있다.