스타클라우드

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Starcloud

우주에 데이터센터를 구축해 무한한 태양 에너지와 방사 냉각으로 AI용 GPU 컴퓨팅을 제공하는 플랫폼

유료WebSatelliteCloud
웹사이트 방문하기starcloud.com
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소개

스타클라우드는 AI 학습에 필요한 전력 수요를 우주에서 해결하려는 회사입니다. 초기에는 다른 위성에 GPU 컴퓨팅을 공급하고, 이후 AI 확산으로 급증하는 에너지 수요에 대응하기 위해 우주 궤도에 데이터센터를 구축하는 방향을 잡았습니다. 발사 비용이 더 내려가면 24시간 끊김 없는 태양광 에너지와 진공 환경의 복사 냉각, 그리고 우주에서의 빠른 증설 여력을 그대로 활용할 수 있다고 봅니다. 실증도 이미 시작했습니다. 창립 21개월 만인 2025년 11월, 첫 위성 스타클라우드-1을 발사했습니다. 이 위성에는 그동안 우주에서 가동된 어떤 GPU보다 100배 높은 연산 성능을 가진 Nvidia H100이 실렸고, 이를 통해 스타클라우드는 우주에서 LLM을 학습시킨 첫 사례이자 Gemini 모델을 궤도에서 구동한 첫 사례를 만들었습니다. 다음 단계도 예고돼 있습니다. 두 번째 위성은 첫 위성의 100배에 달하는 발전 용량으로 설계됐습니다. 스타클라우드는 향후 10년 안에 신규 데이터센터 대부분이 에너지 확보를 위해 우주에 지어질 것으로 내다봅니다.

활용 워크플로우

입력

지상 스테이션 대규모 LLM 학습 데이터셋 (Uplink)협력 위성(Capella Space 등)의 실시간 고해상도 이미지 데이터Crusoe Cloud 기반 모델 배포 및 작업 스케줄링 요청NVIDIA NeMo/PyTorch 기반 AI 모델 아키텍처

스타클라우드

24시간 태양광 수집 및 Star Catcher 연동 에너지 관리진공 환경 복사 냉각 패널을 활용한 NVIDIA H100 GPU 온도 제어궤도 내 분산 GPU 클러스터를 통한 LLM 미세 조정 및 학습Gemma/Gemini 모델 기반 우주 엣지 추론(Inference) 실행

출력

지상으로 다운링크된 최종 AI 모델 가중치(Weights)산불/구조 등 실시간 재난 탐지 인텔리전스 리포트우주 데이터 센터 가동 효율 및 탄소 저감 텔레메트리위성 간 링크(ISL)를 통한 타 위성 전용 연산 자원 공급

지속 가능한 대규모 모델 학습 (Sustainable LLM Training)

지상 전력망과 냉각수 소모 없이 우주 에너지만을 사용하여 탄소 중립적인 대형 언어 모델 학습 수행.

저지연 궤도 내 엣지 컴퓨팅 (In-orbit Edge Computing)

관측 위성 데이터를 지상으로 전송하기 전 우주에서 즉시 분석하여 데이터 전송 병목 현상 해결 및 즉각적 통찰 제공.

우주 자산 채굴 및 연산 (Orbital Crypto Mining)

Starcloud-2 이후 도입될 ASIC 하드웨어를 활용하여 잉여 태양광 에너지를 비트코인 채굴 등 금융 가산 자산화.

핵심 차별점: 지구의 에너지·환경 제약을 극복하고 24시간 태양광과 진공 냉각을 활용해 고성능 NVIDIA GPU 연산을 수행하는 세계 최초의 상업용 궤도 데이터 센터.

주요 기능

  • 24시간 태양광 에너지 및 우주 방사 냉각 활용 데이터센터
  • NVIDIA H100·Blackwell GPU 기반 우주 내 고성능 연산
  • Crusoe Cloud 연동을 통한 우주 클라우드 워크로드 배포
  • 우주에서 LLM 학습 및 Gemini 모델 실행 최초 달성
  • FCC 제안: 최대 88,000기 위성 컨스텔레이션 구축 계획

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

  • 태양 에너지를 무제한으로 활용할 수 있어 전력 비용 절감과 탄소 중립 목표 달성에 유리하며, 우주의 진공 환경을 활용한 방사 냉각으로 별도의 냉각 시스템 비용을 줄일 수 있습니다. 창립 21개월 만에 6500만 달러(약 900억 원) 시리즈 A 투자를 유치한 점은 투자자들의 기술적 가능성에 대한 신뢰를 보여줍니다. Nvidia H100 GPU를 탑재한 최초의 상업용 우주 컴퓨팅 위성을 발사한다는 점은 업계 최초의 시도로 의미가 있습니다.

단점

  • 아직 서비스가 런칭되지 않아 실제 성능, 안정성, 가격 경쟁력을 검증할 수 없습니다. 위성 발사와 운영의 높은 초기 비용, 발사 실패나 우주 쓰레기 충돌 등의 리스크가 존재하며, 지상과의 통신 지연(레이턴시) 문제로 실시간 추론보다는 배치 학습에 제한적으로 활용될 가능성이 큽니다. 하나의 위성에 의존하는 경우 단일 실패 지점(SPOF)이 될 수 있어 고가용성 보장이 어려울 수 있습니다.

가격 정보

유료시작 가격: 가격 문의

우주 기반 AI 데이터 센터 인프라를 구축하는 기업으로, 일반적인 소프트웨어 구독료 대신 기업 간 협의를 통한 맞춤형 가격 정책을 따릅니다. 인프라 구축 및 컴퓨팅 자원 활용을 위한 엔터프라이즈 계약 위주로 운영되며 공개된 최저가는 없습니다.

가격표 확인하기

정보 확인일:

활용 사례

  • 에너지 집약적 대규모 언어 모델의 탄소 중립적 학습
  • 위성 관측 데이터의 실시간 궤도 내 AI 분석
  • 타 위성 컨스텔레이션을 위한 주문형 GPU 컴퓨팅 공급
  • 지상 데이터센터 허가·에너지 제약을 우회한 AI 인프라 확장

대상 사용자

대규모 AI 모델 학습이 필요한 AI 기업에너지·허가 제약을 받는 데이터센터 운영사위성 컨스텔레이션 운영 기업

태그

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검증 근거

회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.

최근 검증 2026. 09. 06.검증 출처 1개

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