우주 데이터센터 전력망 경쟁 본격화…레이저 송전·광컴퓨팅 기술 부상 > 신기술/기타

우주 기반 데이터센터와 인공지능(AI) 인프라 확대가 가속화되면서, 전력 공급 문제가 핵심 제약 요인으로 부상하고 있다. 기존 위성은 태양광 패널을 통해 에너지를 확보하지만, 지구 그림자에 의해 장시간 발전이 중단되는 구조적 한계를 안고 있다. 이로 인해 배터리 의존도가 높아지고 패널의 열충격 반복으로 수명 저하 문제가 발생하고 있다.

 출처 : 맨티스 스페이스 홈페이지

이 같은 제약을 해결하기 위해 미국 스타트업 맨티스 스페이스(Mantis Space)는 우주 전력망 구축에 나섰다. 고궤도 대형 위성에서 태양광 에너지를 확보한 뒤 이를 레이저 형태로 저궤도 위성에 전송하는 방식이다. 회사 측은 지속적인 전력 공급이 가능해질 경우 위성 운영 수익이 최대 25% 증가할 수 있으며, 태양광 패널 수명도 연장된다고 설명했다. 특정 궤도에서 햇빛 확보가 아닌 수요 중심의 운영이 가능해진다는 점도 사업성으로 제시된다.

다만 기술적·경제적 과제도 적지 않다. 레이저 송전의 정밀 조준과 에너지 변환 손실 최소화가 핵심 난제로 꼽힌다. 대형 위성 제작과 발사 비용 역시 수천만 달러 규모에 달해 초기 투자 부담이 크다. 회사는 향후 2년 내 시범 위성 발사를 목표로 기술 검증을 추진하고 있다.

지상 데이터센터에서도 전력 문제는 심화되고 있다. 현재 미국 전체 전력 소비의 약 4%를 데이터센터가 차지하고 있으며 향후 10년 내 최대 3배까지 증가할 것으로 전망된다. 이에 따라 전력 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 대안 기술로 ‘포토닉스(광컴퓨팅)’가 주목받고 있다. 전기 대신 레이저 기반 빛을 활용해 연산을 수행하는 방식으로, 발열과 에너지 손실을 줄이고 처리 속도를 높일 수 있다는 평가다.

그러나 광컴퓨팅은 아직 상용화 초기 단계에 머물러 있다. 3차원 구조 기반의 복잡한 설계와 높은 제조 난이도가 확산의 걸림돌로 지적된다. 최근 연구에서는 전자기장 수식을 활용한 설계 최적화 기술이 제시되며 소형화 가능성이 일부 확인됐지만, 대량 생산까지는 추가 검증이 필요하다.

AI 신뢰성 문제를 개선하려는 시도도 이어지고 있다. 스타트업 액시오매틱 AI(Axiomatic AI)는 물리·수학 기반의 도메인 특화 모델을 통해 기존 AI의 ‘블랙박스’ 한계를 줄이겠다는 전략을 내세웠다. 기업은 엔지니어링 설계 과정 자동화와 연구 생산성 향상을 목표로, 인간 전문가의 의사결정을 보조하는 구조를 지향하고 있다.

투자 관점에서는 데이터센터 전력 밀도 문제 해결을 위한 초전도체 기술이 주목받고 있다. 반면 희토류는 공급망 이슈로 관심이 높지만 시장 규모와 가격 지속성 측면에서 과대평가됐다는 분석도 제기된다. 향후 에너지 인프라의 핵심 화두로는 탄소 포집 기술이 부상할 것으로 전망된다.

우주와 지상을 동시에 관통하는 전력 문제는 AI 산업의 성장 한계를 결정짓는 요소로 자리 잡고 있다. 레이저 기반 전력 전송과 광컴퓨팅, 초전도체 등 차세대 기술이 실제 인프라로 연결될 수 있을지 여부가 향후 산업 경쟁력을 좌우할 것으로 보인다.