2026년 1월 27일 광저우에서 열린 세미나에서, 청두 소재 GuoXing Aerospace Technology 경영진은 범용 대규모 언어 모델인 Alibaba의 Qwen3가 자사의 첫 우주 기반 컴퓨팅 위성에 업링크되어 실행되었다고 발표했습니다. 회사 관계자들은 이 모델이 궤도에서 엔드투엔드(end-to-end) 추론을 수행했다고 밝혔습니다. 지상국에서 보낸 질의가 위성 내에서 처리되고 약 2분 만에 답변이 지구로 돌아왔으며, 사측은 이를 궤도 군집 위성에서 작동하는 범용 대규모 AI 모델의 세계 최초 실시간 시험 사례라고 설명했습니다.
GuoXing Qwen3 시험
GuoXing은 이번 시연을 기술적 이정표로 제시했습니다. 이 스타트업은 이전에 발사된 위성 중 하나로 Qwen3를 전송했으며, 탑재체가 추론을 수행하고 결과를 지상으로 직접 반환하는 여러 차례의 실험을 실행했다고 밝혔습니다. 회사 경영진은 원시 원격 탐사 데이터를 분석을 위해 지상 데이터 센터로 전송하는 대신 우주에서 직접 처리함으로써 얻을 수 있는 지연 시간 단축과 자율성 향상을 강조했습니다. 사측은 왕복 처리 시간이 수 분 내외라고 보고했으며, 이번 시험이 신속한 재난 평가부터 해양 및 농업 모니터링을 위한 거의 실시간에 가까운 분석에 이르기까지 궤도 AI를 위해 제안된 많은 사용 사례의 증거가 될 것이라고 평가했습니다.
야심 찬 군집 위성 계획
큰 목표를 세운 것은 GuoXing만이 아닙니다. 이 회사는 2025년 5월에 발사된 초기 12개 위성 클러스터에서 시작하여 2035년까지 2,800개의 특수 위성 네트워크로 확장하는 로드맵을 제시했습니다. 설명에 따르면 해당 아키텍처는 약 500~1,000km 사이의 태양 동기 궤도, 여명-황혼 궤도 및 저경사 궤도에 배치된 약 2,400개의 추론 위성과 400개의 대형 훈련 플랫폼으로 구성될 예정입니다. GuoXing이 공개한 수치에는 매우 방대한 총 컴퓨팅 목표가 포함되어 있습니다. 최종 군집 위성 전체에서 추론을 위해 100,000 페타플롭스(petaflops), 훈련을 위해 최대 1,000,000 페타플롭스 수준을 목표로 하고 있으며, 2030년까지 1,000개 위성 역량 확보를 목표로 하는 단계적 배치 계획을 수립했습니다.
기타 중국 프로젝트 및 초기 서비스
다른 여러 중국 팀과 스타트업들도 이 분야에서 빠르게 움직이고 있습니다. 2025년 중반에 첫 번째 '우주 컴퓨팅' 그룹을 발사한 ADA Space는 Liangxi라고 불리는 후속 12개 위성 클러스터를 공개했으며, 자사의 Star Compute 서비스가 중국과학원 항공우주정보연구원(AIRI)에 궤도 내 추론 서비스를 제공했다고 밝혔습니다. 연구소와 소규모 상업 업체들도 실험적인 시스템을 시연했습니다. Zhejiang Laboratory는 도메인 특화 작업을 위한 80억 개의 매개변수 모델을 탑재한 12개 위성 미니 군집 위성을 띄웠으며, Zhongke Tiansuan과 같은 기업은 초기 우주 컴퓨터를 이용한 장기간의 궤도 운영을 보고하고 향후 위성을 위한 국산 고성능 GPU를 테스트하고 있습니다.
아키텍처 및 엔지니어링 과제
AI를 우주로 보내는 것은 시스템 통합 작업일 뿐만 아니라 여러 방면에서의 엔지니어링 과제이기도 합니다. 위성은 전력 소모가 많은 가속기를 가동하면서 고방사능과 광범위한 온도 변화가 발생하는 환경에서 살아남아야 합니다. 중국 팀들은 방사능으로 인한 결함을 해결하기 위한 중복 전자 아키텍처, 오류 탐지 및 복구 프로토콜과, 폐열을 방사체로 이동시켜 방출하는 유체 루프 열 전달과 같은 혁신적인 열 관리 방식을 포함한 완화책을 설명하고 있습니다. 높은 처리량의 위성 간 연결성 또한 병목 현상 중 하나입니다. 기업들은 위성 간에 대량의 데이터를 셔틀하고 필요한 곳에 컴퓨팅 자원을 집중시키기 위해 레이저 기반 링크를 개발하고 있으며, 기업 브리핑에서는 메시(mesh) 형태의 군집 위성을 위한 수백 기가비트급 링크가 언급되고 있습니다.
운영자들이 궤도 내 컴퓨팅을 원하는 이유
궤도 AI의 장점은 몇 가지 실질적인 이점에 근거합니다. 저궤도 군집 위성은 지구 관측 이미지 센서, 해상 추적기 및 기타 센서 등 대부분의 원시 데이터가 생성되는 위치에 있으므로, 온보드 처리를 통해 페타바이트급 스트림을 다운링크하기 전에 작고 실행 가능한 출력값으로 압축할 수 있습니다. 이는 비용이 많이 드는 고대역폭 지상 인프라의 필요성을 줄이고, 시간에 민감한 의사 결정을 위한 지연 시간을 단축할 수 있습니다. 또한 운영자들은 지상 데이터 센터와 비교했을 때 풍부한 태양 에너지와 복사 냉각을 위한 차가운 배경 환경을 장점으로 꼽습니다. 그러나 이러한 이점은 앞서 언급한 엔지니어링 장애물을 해결하고 발사, 교체 및 유지보수의 경제성을 확보하는 전제 조건하에 유효합니다.
전략적 맥락: 글로벌 경쟁
중국 기업들의 발표는 더 넓은 국제적 담론으로 이어지고 있습니다. 미국과 유럽의 민간 및 국가 기관들도 관련 아이디어를 추진하고 있으며, 실리콘밸리 경영진은 우주 기반 컴퓨팅 확장을 포함한 계획을 공개적으로 스케치한 바 있습니다. 보안 분석가와 우주 정책 관측통들은 궤도에서 상업용 AI 서비스를 가능하게 하는 동일한 하드웨어와 광학 네트워킹이 이중 용도(dual-use)로 쓰일 수 있다는 점을 지적하며, 회복 탄력성, 국가 안보 및 수출 통제 체제에 대한 의문을 제기하고 있습니다. 여러 국가의 평론가들은 이미 우주 AI를 전략적 최전선으로 간주하고 있습니다. 이는 상업적 잠재력 때문이기도 하지만, 분산된 우주 기반 컴퓨팅 레이어가 국가 중요 인프라와 산업용 AI 워크로드가 호스팅되는 위치와 방식을 변화시킬 것이기 때문입니다.
단기 일정 및 주목할 점
GuoXing은 자사 군집 위성의 두 번째와 세 번째 클러스터가 올해 출시될 것이라고 밝혔으며, 회사 대변인들은 공격적인 다년 계획을 계속해서 발표하고 있습니다. 중국 전역의 독립 스타트업과 연구소들도 이와 유사하게 빠른 로드맵을 보유하고 있습니다. 2세대 탑재체, 실험적인 위성 간 레이저 테스트, 초기 고객 배치 등이 이미 발표되었거나 시연되었습니다. 국제 사회는 발사 규모와 주기, 궤도 내 GPU급 가속기의 성공적인 장기 운영, 레이저 교차 링크의 신뢰성, 그리고 대규모 궤도 내 훈련이 기술적, 경제적으로 실행 가능해지는지 여부 등 몇 가지 구체적인 지표를 면밀히 주시할 것입니다. 상업용 AI 플랫폼과 국가 안보 이익이 수렴함에 따라 주파수, 수출 통제 및 궤도 내 책임 있는 행동 규범에 대한 정부의 정책적 대응 또한 매우 중요해질 것입니다.
우주 기반 AI는 수년이 아닌 수개월 만에 개념에서 시연을 거쳐 운영 서비스로 이동하고 있습니다. 이러한 압축된 일정은 속도와 규모 대 신뢰성과 개방성이라는 익숙한 절충안을 제시합니다. 현재로서 주요 소식은 명확합니다. 중국의 기업들이 궤도에서 범용 대규모 언어 모델을 실행했다고 발표했으며, 수천 개의 컴퓨팅 최적화 위성 계획으로 해당 시연을 뒷받침하고 있다는 것입니다. 이러한 계획이 글로벌 컴퓨팅의 변혁적인 새로운 계층이 될지 여부는 엔지니어링의 완결성, 발사 경제성, 그리고 상업적 야망이 민감한 국가적 이익과 충돌함에 따라 각국이 내리는 정책적 선택에 달려 있습니다.
Sources
- Chinese Academy of Sciences (Aerospace Information Research Institute)
- Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
- Zhejiang Laboratory
- Beijing Astro‑future Institute of Space Technology (BAIST)
- China National Space Administration
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