위성에서 AI 모델 돌리는 Satlyt가 시드 800만 달러를 확보했다

TechCrunch9일 전

구글 클라우드와 스페이스X 스타링크에서 프로덕트 매니저로 일했던 Rama Afullo가 창업한 Satlyt가 800만 달러 규모의 시드 투자를 유치했다. 이 회사가 만드는 것은 위성 위에서 AI 모델을 실행하는 소프트웨어다. 본사는 캘리포니아 서니베일과 케냐 나이로비 두 곳에 두고 있다.

Satlyt는 자체 위성을 제작하지 않는다. 대신 여러 회사의 위성이 하나의 큰 연산 작업을 나눠 처리할 수 있게 하는 소프트웨어 계층을 만든다. Afullo는 이 접근을 VMware나 Snowflake에 비유한다. 사용자가 하부 인프라를 신경 쓰지 않고 복잡한 소프트웨어를 돌리게 해주는 플랫폼이라는 뜻이다. 위성 하드웨어를 직접 만드는 SpaceX나 Google, Starcloud, Cowboy Space Company 같은 곳과는 출발점이 다르다.

성과도 이미 나왔다. 올해 초 Satlyt는 Momentus가 운영하는 우주선에 구글 딥마인드의 Gemma 모델을 탑재해 돌렸다. 이 모델은 온보드 소프트웨어 오류와 관련된 전송 데이터 크기를 60% 이상 줄였다. 위성 한 기당 연간 수십만 달러를 아낄 수 있는 수준의 효율이라는 설명이다. 회사는 지금까지 두 차례 데모 미션에서 자사 소프트웨어를 실제로 비행시켰다.

이번 주에는 스페이스X 로켓에 실려 새 미션이 진행된다. 인도 스타트업 TakeMe2Space가 만든 위성 하드웨어에 Satlyt 소프트웨어가 올라가며, 같은 로켓에는 구글의 우주 데이터센터 프로젝트인 Project Suncatcher의 첫 프로토타입도 함께 실린다. 이 미션에는 세 곳의 고객이 참여한다. NASA는 우주에서의 클라우드 컴퓨팅 프로토콜을 시험하고, 궤도 물체 추적을 다루는 Stellerian은 이미지 처리 워크로드를 검증하며, TakeMe2Space는 자사 위성이 다른 회사 소프트웨어를 호스팅할 수 있음을 보여주는 것이 목표다.

배경에는 위성 운영 방식의 구조적 비용 문제가 있다. 위성에서 문제가 생기면 보통 지상의 관제사가 해결하는데, 데이터를 지구로 내려보내는 다운링크는 비싸고 느리다. 이상 상황을 위성에서 판단하거나 센서 값을 지상 대신 궤도에서 처리하면 그만큼 비용이 줄어든다. Afullo는 구글과 스페이스X에 있을 때 이 아이디어를 사내에서 제안했지만 두 곳 모두 받아들이지 않았다고 한다.

다음 단계는 두 개의 서로 다른 위성을 아우르는 공유 컴퓨팅 시스템, 사실상 궤도 위의 클라우드를 시연하는 것이다. 회사는 이를 내년에 시도할 계획이며, 성공하면 위성 제작사에 제3자 컴퓨팅 사업자로 자리 잡겠다는 구상이다. Afullo는 위성을 수익을 만들어내는 관리형 서비스로 바꾸는 것이 목표라고 말한다. 그는 이번 10년이 끝날 때까지 위성의 20%에 자사 소프트웨어가 올라가기를 기대한다.

투자는 휴스턴의 Non Sibi Ventures가 주도했다. 20년 넘게 NASA 우주비행사로 일한 Bernard Harris가 파트너로 있으며, 그는 이 회사의 투자 확신을 다지는 데 역할을 했다. 같은 펀드의 Kent Lucas는 궤도 데이터센터라는 야심찬 그림에 의존하지 않아도 된다는 점을 투자 이유로 들었다. 우주 데이터센터는 경제성이 불확실하고 발사 병목도 안고 있지만, Satlyt의 사업은 발사되는 위성 수 자체로 성장할 수 있다는 논리다.

개발자 입장에서 이 소식은 우주가 새로운 배포 대상이 되고 있다는 신호다. 다만 현재 궤도에 올라가 있는 고성능 GPU는 거의 없다. 그래서 지금 현실적인 작업은 이상 탐지, 센서 데이터 처리처럼 전력과 대역폭 제약이 큰 환경에서 돌아가는 경량 추론이다. 이는 엣지 추론이 마주하는 조건과 크게 다르지 않다. 위성 하드웨어 벤더에 묶이지 않는 소프트웨어 계층이 자리 잡으면, 애플리케이션 개발자가 위성 연산 자원을 클라우드처럼 빌려 쓰는 경로가 열릴 수 있다.

한계도 분명하다. 두 위성을 묶은 공유 컴퓨팅은 아직 시도조차 되지 않았고, 궤도 데이터센터 자체의 경제성과 발사 일정은 여전히 불확실하다. Satlyt의 전략은 그 불확실성에 덜 의존하지만, 결국 시장 규모는 앞으로 얼마나 많은 위성이 GPU를 싣고 올라가느냐에 달려 있다.