선캐처 시험 위성은 위성 기업 플래닛과 함께 제작됐고, 스페이스X의 트랜스포터-18 임무에 실려 발사됐습니다. 내부에는 구글의 AI 연산용 칩인 TPU* 네 개와 냉각 장치, 전력 관리 장치가 들어 있습니다. 발사 뒤 약 3주 동안 위성의 상태와 통신을 점검한 뒤 AI 실행 시험이 시작됐습니다.

지상국이 위성과 연결되는 시간은 한 번에 길지 않습니다. 구글은 통신 가능 구간에 Gemma 4에게 ‘우주에 있는 느낌을 짧은 시로 써 달라’는 요청을 보냈고, 위성은 궤도 상태 정보와 함께 답을 내려보냈습니다. AI가 만든 문장의 품질보다 우주 환경에서 칩과 모델, 통신 체계가 한 흐름으로 작동했다는 사실이 이번 시험의 핵심입니다.

모델은 발사 전에 위성 저장장치에 미리 실렸습니다. 위성이 궤도에 오른 뒤에는 준비된 모델에 짧은 입력을 보내고 결과를 받았습니다. 이 방식은 통신량을 줄이면서도 연산 장치가 정상적으로 명령을 해석하고 답을 만들었는지 확인할 수 있습니다. 첫 응답은 성능 경쟁용 평가보다 위성 전체 시스템의 ‘작동 확인’에 가깝습니다. 모델을 궤도에서 새로 학습한 시험은 아닙니다. 추론 과정만 궤도에서 실행했습니다. 이번 임무는 준비된 모델이 우주 환경에서 입력을 받고 결과를 돌려주는 전 과정을 확인했습니다.

우주에는 지상 데이터센터처럼 안정적인 전력망과 대형 냉각 설비가 없습니다. 시험 위성은 최대 약 1킬로와트의 전력을 쓸 수 있고, 현재는 네 개의 TPU 가운데 하나를 약 20분 동안 켜는 방식으로 운용됩니다. 짧은 시간에 계산을 마치고, 다음 통신 기회에 결과를 지상으로 보내야 합니다.

연구진은 온도 변화와 우주 방사선이 칩에 오류를 만드는지, 메모리의 비트가 뒤집히는 현상이 생기는지 살핍니다. 열을 밖으로 내보내는 방법과 위성 사이 광통신의 안정성도 다음 시험의 핵심 항목입니다. 지상에서 높은 성능을 내는 AI 칩이 우주에서도 같은 방식으로 돌아간다고 가정할 수 없기 때문입니다.

지상 데이터센터는 고장 난 부품을 바꿀 수 있지만 궤도 위 장비는 현장 수리가 어렵습니다. 연구진은 방사선이 만든 일시적 오류와 장기 손상을 구분하고, 전원을 켜고 끌 때 온도가 얼마나 빠르게 변하는지 기록합니다. 이 자료는 다음 위성의 차폐와 냉각 설계에 반영됩니다.

구글은 2027년에 두 대의 시험 위성을 더 띄워 위성 사이의 광통신을 실험할 계획입니다. 장기적으로는 여러 위성이 태양광으로 AI 연산을 수행하고, 서로 계산 결과를 빠르게 주고받는 구조를 연구합니다. 낮과 밤이 반복되는 지상보다 태양광을 더 오래 받을 수 있다는 점이 출발점입니다.

다만 현재 위성 한 대의 전력과 처리량은 지상 데이터센터와 비교할 단계가 아닙니다. 발사 비용, 우주 쓰레기, 통신 지연, 고장 난 장비를 수리하기 어렵다는 문제도 남아 있습니다. 이번 결과는 ‘우주 데이터센터 완성’보다 AI 하드웨어가 궤도에서 실제 명령을 받아 계산을 수행했다는 첫 검증으로 보는 편이 정확합니다.

여러 위성이 계산을 나누는 단계에서는 지상 데이터센터의 초고속 네트워크에 해당하는 연결망이 핵심 기반이 됩니다. 다음 임무에서는 두 위성이 레이저로 데이터를 주고받고, 태양광 전력을 나눠 쓰며, 결과를 지상으로 보내는 시간을 맞춥니다. 위성 한 대가 짧은 요청에 답한 이번 시험과 달리, 여러 장비가 하나의 계산을 나누는 단계에서는 통신 지연과 전력 배분이 함께 맞아야 합니다. 비용과 규제, 궤도 운영까지 검증하려면 상용 서비스까지는 오랜 시간이 걸립니다.