스페이스X와 엔비디아가 협력하여 AI 데이터센터용 차세대 컴퓨팅 플랫폼을 우주 환경에 맞춰 개조한 '베라 루빈(Vera Rubin) NVL72' 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템은 첫 세대 '스타마인드(Starmind)' AI 위성에 탑재되어 2027년 4분기 궤도에 발사될 예정이며, 2028년부터는 우주 기반 AI 컴퓨팅 인프라의 규모를 대폭 확대할 계획이다.
엔비디아는 24일(현지시간) 스페이스XAI가 차세대 에이전틱 AI 애플리케이션 가속화를 위해 베라 CPU를 도입한다고 발표했다.
베라 CPU는 단순히 AI 모델의 추론 결과를 생성하는 것에 그치지 않고, AI 에이전트가 실제 작업을 수행할 때 필요한 도구 호출, 코드 실행, 데이터 처리, 작업 오케스트레이션, 시뮬레이션 등을 담당하도록 설계된 프로세서다.
스페이스XAI는 먼저 지구의 AI 인프라에서 베라 루빈 플랫폼을 활용하여 '그록(Grok)'을 지원하는 컴퓨팅 역량을 강화할 계획이다. 이후 같은 아키텍처를 우주로 확장하여 궤도에서 AI 연산을 수행하는 새로운 컴퓨팅 환경을 구축한다는 전략을 추진 중이다.
핵심은 엔비디아의 베라 루빈 NVL72 랙 시스템을 우주 환경에 맞게 최적화하는 일이다. 일반 데이터센터와 달리 우주에서는 전력 공급과 열 관리, 통신 대역폭, 시스템 신뢰성, 물리적 공간이 모두 극도로 제한된 조건으로 작용한다. 스페이스X와 엔비디아는 NVL72의 컴퓨팅 구조와 소프트웨어 생태계를 유지하면서도 궤도 환경의 제약을 극복할 수 있도록 시스템을 함께 설계하고 있다.
첫 번째 적용 대상은 스페이스XAI가 개발 중인 스타마인드 AI 위성이다. 이 위성에는 우주용으로 최적화된 베라 루빈 NVL72 시스템이 탑재될 예정이다. 계획에 따르면 2027년 4분기에 첫 시스템을 궤도에 올린 후 2028년부터 배치 규모를 대폭 증가시킬 것으로 예상된다.
이번 프로젝트는 AI 컴퓨팅의 무대를 지상 데이터센터에서 우주로 확대한다는 점에서 큰 의미를 지닌다. 지금까지 AI 모델의 학습과 추론은 대규모 전력과 냉각 설비를 갖춘 지상 데이터센터를 중심으로 이루어져 왔으나, 스페이스X는 위성 자체에서 AI 연산을 수행함으로써 우주에서 수집한 데이터를 지상으로 전송하기 전에 처리하는 새로운 형태의 '궤도 AI 인프라'를 구축하려 하고 있다.
특히 AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하는 과정에서 CPU의 역할이 증대되고 있다는 점에 주목하고 있다. AI 에이전트는 모델의 답변 생성뿐만 아니라 코드를 실행하고 외부 도구를 호출하며 데이터를 분석하고 결과를 검증하는 과정을 반복한다. 따라서 GPU의 연산 능력뿐 아니라 GPU가 작업을 처리할 수 있도록 데이터를 공급하고 전체 작업 흐름을 조율하는 CPU 성능도 중요해지고 있다.
엔비디아에 따르면 베라 CPU에는 자체 설계한 88개의 올림푸스(Olympus) 코어와 공간 다중 스레딩 기술, 고대역폭 LPDDR5X 메모리가 적용되었다. 메모리 대역폭은 최대 초당 1.2TB에 이르며, 에이전틱 AI와 강화학습, 데이터 처리 등의 작업에서 기존 x86 CPU보다 최대 1.8배 빠른 성능을 발휘하도록 설계되었다.
스페이스XAI는 베라 CPU가 대규모 오케스트레이션과 코드 실행, 데이터 처리 작업을 담당함으로써 GPU가 AI 모델 추론이라는 본래 역할에 집중할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 동일한 전력으로 더 많은 AI 에이전트 작업을 처리하고 전체 시스템의 연산 효율을 높일 수 있다는 것이다.
엔비디아는 베라 루빈 플랫폼 자체도 컴퓨팅, 네트워킹, 소프트웨어를 하나의 구조로 통합하여 대규모 AI 인프라의 성능과 전력 효율을 극대화하는 것을 목표로 삼고 있다. 가속 컴퓨팅과 NV링크 인터커넥트, 스펙트럼-X 이더넷, 블루필드 데이터 처리 장치 및 관련 소프트웨어를 결합하여 AI 모델의 학습부터 추론까지 전 단계를 최적화하는 방식을 채택했다.
스페이스XAI는 앞으로 수십억와트(GW) 규모로 AI 컴퓨팅 능력을 확대하되, 이를 지상 데이터센터에만 국한하지 않고 우주까지 확장한다는 계획을 세우고 있다. 이에 따라 베라 CPU는 에이전틱 AI의 작업 처리에, 베라 루빈은 그록과 대규모 AI 공장을 구동하는 데 활용될 것이며, 동일한 컴퓨팅 아키텍처가 궁극적으로 궤도상의 AI 인프라까지 연결되는 구조가 될 것으로 전망된다.