Zhejiang Lab은 7월 29일 자사의 Three-Body Computing Constellation 현황을 공개했다. 현재 궤도에는 총 5페타플롭스의 연산 성능을 갖춘 위성 12기가 올라가 있으며, 이들 사이에서 80억개 매개변수 원격탐사용 모델을 포함해 AI 모델 20개를 운용하고 있다. 계획은 2027년까지 약 100기, 2032년까지 약 1,000기다.

논리는 야심이 아니라 대역폭이다

궤도에서 연산을 하자는 주장의 근거는 화려하지 않다. 원격탐사 위성 1기는 하루에 약 0.1페타바이트를 생성한다. 따라서 3,000기 이상으로 구성된 군집은 하루에 대략 300페타바이트를 만들어내게 되며, 이를 수집하고 처리하려면 100,000대의 지상 서버가 필요할 수 있다. 물론 그 데이터를 지상으로 내려보낼 다운링크 용량이 있어야 하는데, 그런 용량은 존재하지 않는다. 센서가 있는 곳에서 모델을 돌리면 대역폭 문제는 연산 문제로 바뀌고, 픽셀 대신 답을 보내게 된다.

그로 인해 달라지는 것

재난 대응, 해상 감시, 작황 및 홍수 평가처럼 지연 시간이 곧 제품인 분야에서는 궤도에서 분석하는 것과 다운링크 후 분석하는 것의 차이가, 실질적으로 쓸 수 있는 답과 역사적 기록의 차이와 같다.

공개되지 않은 내용

연산 탑재체의 전력 예산과 열 설계 범위는 공개되지 않았다. 이 두 가지는 궤도 하드웨어의 핵심 제약 조건이다. 어떤 모델이 어디에서 구동되는지, 어떻게 업데이트되는지, 사용자는 누구인지에 대한 설명도 없다. 5페타플롭스 수치는 위성 1기당이 아니라 군집 전체 기준이다.

더 넓은 흐름

이번 달 발표된 모든 기가와트급 AI 관련 발표는 연산 인프라를 물리적으로 어디에 둘 수 있는지를 둘러싼 논쟁이었다. 엘파소든, 텍사스의 유전이든, 여유 접속 용량이 있는 전력망이 있는 곳이면 어디든 간에 말이다. 이번 발표는 같은 질문에 전력망 자체를 아예 벗어나는 방식으로 답한다. 그리고 로드맵이 유지된다면, 6년 안에 80배 규모로 커질 수 있다.