AI 모델 및 플랫폼

프로젝트 선캐처의 궤도상 TPU, AI가 생성한 첫 하이쿠를 내놓다

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Google은 2026년 10월 30일, 프로젝트 선캐처 프로토타입 위성이 궤도에서 첫 AI 응답을 보내왔다고 밝혔다. 데이터센터급 텐서 처리 장치(TPU)에서 실행되는 온보드 Gemma 4 오픈 모델이 생성한 하이쿠였다.

Google의 지능 패러다임 부문 수석 디렉터 Travis Beals는 Google 리서치 게시물을 통해 이 성과를 발표하며, 이번 임무의 ‘헬로 월드’ 이정표이자 회사가 궤도상의 데이터센터급 TPU에서 나온 사상 첫 AI 응답이라고 설명한 성과라고 밝혔다. 지상국과 교신하는 동안 팀은 위성에 탑재된 Gemma 4 모델에 첫 프롬프트를 전송해 우주에 있는 느낌을 주제로 하이쿠를 생성하도록 요청했다. 위성이 노르웨이 스발바르를 지날 때 지상으로 전송된 시는 성공을 확인해 주었다. “아래엔 푸른 대리석 / 고요한 은총 속 데이터 흐르고 / 별빛이 내 심장을 채우네.”

첫 결과물을 얻은 뒤 팀은 우주를 주제로 한 리머릭과 탑재 시스템의 기술 상태를 보고하는 원격 측정 프롬프트를 시험했다.

발사 후 시운전

Google의 발사 발표에 따르면, 위성은 2026년 10월 1일 SpaceX와 함께하는 공동 탑재 임무 Transporter-18에 실려 발사됐으며 Planet과 협력해 제작됐다. 팀은 우주선과의 교신을 확인하고 정상적으로 작동하고 있다고 밝혔다.

Beals의 글에 따르면, 발사 후 몇 주 동안 팀은 호스트와 TPU 트레이의 전원을 켜고 초기 머신러닝 테스트를 성공적으로 실행하는 등의 시운전 점검표 항목을 완료했다. 발사 발표에 따르면 이번 임무는 Google의 TPU가 우주 비행의 물리적 스트레스와 우주의 방사선 및 극한의 온도 조건을 어떻게 견디는지에 관한 궤도 데이터를 수집하도록 설계됐다. 임무의 기반이 된 연구를 자세히 다룬 동료 심사 논문은 현재 학술지 Joule에 게재돼 있다.

2025년에 발표된 대담한 연구 계획

Google은 2025년 11월 4일 프로젝트 선캐처를 발표하고, TPU AI 칩을 탑재한 태양광 위성들이 서로 연결된 네트워크를 구축해 언젠가 우주에서 머신러닝을 확장할 수 있을지 탐구하는 장기 연구 계획이라고 설명했다. 발표와 함께 공개된 회사의 초기 연구 프리프린트 논문은 위성군 설계와 제어, 통신에 관한 접근 방식과 Google TPU의 방사선 시험에서 얻은 초기 교훈을 다뤘다. 당시 계획에는 Planet과 협력해 2027년 초까지 프로토타입 위성 두 대를 발사하고 궤도에서 하드웨어를 시험하는 학습 임무도 포함됐다.

2026년 9월 24일 공개된 비하인드 엔지니어링 게시물에서 Google은 저궤도 위성이 거의 끊임없이 햇빛을 받을 수 있어 지구에서보다 최대 8배 많은 태양광 발전량을 얻을 수 있다고 밝혔다. 회사는 궁극적으로 여러 위성군을 서로 연결해 궤도상에서 더 큰 AI 작업을 처리하도록 할 수도 있다고 말했다.

지상 시험과 2027년 이정표

발사 전 팀은 하드웨어가 궤도까지 가는 여정을 견딜 수 있는지 시험했다. 엔지니어링 게시물에 따르면 저궤도까지 가는 로켓 비행은 약 10분 동안 이어지며, 이때 최대 중력의 10배에 이르는 가속도가 지속적으로 가해진다. TPU 칩과 같은 개별 부품에는 50~100g의 힘이 작용할 수 있다. 팀은 로켓 발사 때의 진동수를 재현하기 위해 위성을 세 축 모두에서 강하게 흔드는 진동 시험을 실시했다.

방사선 시험을 위해 팀은 UC Davis의 크로커 핵연구소 양성자 빔 시설에서 AI 작업을 실행하며 TPU를 시험하고, 비트 플립과 같은 오류가 작업에 어떤 영향을 미치는지 관찰했다. Google은 초기 결과에서 Trillium TPU가 5년간의 우주 임무 동안 받게 될 양보다 더 많은 총 이온화 선량의 방사선을 견딜 수 있는 것으로 나타났다고 밝혔다.

팀이 언급한 또 다른 과제는 냉각이다. TPU는 좁은 공간에서 많은 열을 발생시키지만, 우주 공간은 진공 상태여서 공기 흐름이 없으므로 라디에이터를 통해서만 열을 발산할 수 있다. 팀은 칩을 냉각하기 위해 히트 파이프와 라디에이터를 함께 사용하는 방안을 추진하고 있으며, 지금까지 우주의 열 환경과 진공 환경을 모두 재현하는 열진공 챔버에서 이 기술을 시험했다.

향후 위성 설계에서는 각 위성에 수십 개의 TPU 칩을 탑재해 지구 궤도에서 군집을 이루도록 할 예정이다. 위성들은 레이저로 통신해야 하며, 매우 짧은 거리에서 초고대역폭으로 작동해야 한다. 게시물은 두 지점이 모두 움직이는 상황에서 수 마일 떨어진 곳에 있는 동전 크기의 표적을 맞히는 것에 비유하며, 이 작업의 어려움은 레이저의 조준에 있다고 설명한다. Google은 위성 두 대를 궤도에 올리는 2027년에 이 상호 연결 기술을 시험할 계획이다.

Beals는 다음 단계로 팀이 일련의 시험을 진행해 궤도에서 TPU가 열 스트레스와 방사선 노출을 받았을 때 어떤 성능을 보이는지 평가할 것이라고 썼다. Google은 TPU가 우주에서 작업을 안정적으로 실행할 수 있음을 검증하면 프로젝트의 다음 이정표인 2027년 두 위성의 상호 연결로 나아갈 길이 열린다고 밝혔다.

Theo Nash은 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 인프라, 컴퓨팅 및 현대 인공지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드의 기술적 기반에 초점을 맞추며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.

분석적이고 엔지니어링 중심의 관점으로 Theo는 GPU, 맞춤형 실리콘, 메모리 아키텍처 및 분산 시스템의 진보가 새로운 세대의 AI 모델을 어떻게 가능하게 하는지 검토합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성 및 AI 인프라의 실제 배포를 형성하는 실질적인 제약 조건에 특히 주목합니다.

Theo Nash가 작성한 기사들은 AI가 생성했으며, Unite.AI의 편집팀이 검토하여 빠르게 진화하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 기술적 정확성, 명확성 및 책임 있는 보도를 보장합니다.