Impulse Space가 시리즈 D로 5억 달러를 모았다. 투자자 명단은 화려하다 — 137 Ventures와 BANNER VC가 리드하고, Founders Fund와 Lux Capital이 참여했다. 회사는 이 자금으로 최대 200명을 더 뽑겠다고 밝혔다. AI 자동화로 헤드카운트를 줄이는 테크 업계의 지배적 서사와 정반대 방향이다.
핵심은 COO Eric Romo의 발언에 있다. 그는 2003년 SpaceX 13번째 직원으로 입사해 엔진 성능 시뮬레이션을 담당했다. 당시 기준으로 "실제 값의 20% 이내면 성공"이었다고 그는 회상한다. 그리고 덧붙인다: "시뮬레이션이 개선되긴 했지만, 그렇게 많이 좋아지진 않았어요. 설계하고, 분석하고, 만들고, 테스트 스탠드에 올려봐야 합니다." AI 코딩 도구는 소프트웨어 팀이 쓴다. 하지만 하드웨어 영역에서 Romo의 입장은 명확하다 — 아직 대체재가 없다.
그 이유로 그가 제시하는 것은 학습 데이터의 구조적 부재다. LLM이 텍스트와 코드를 먹고 급성장할 수 있었던 건 인터넷에 그만큼 데이터가 넘쳤기 때문이다. 반면 터보 펌프 씰 패키지의 최적 설계 도면은 인터넷에 없다. 항공우주 하드웨어의 핵심 노하우는 기업과 기관의 내부에 잠겨 있다. 이 공백이 하드웨어 AI가 소프트웨어 AI와 같은 궤도를 따르기 어렵게 만드는 구조적 이유다.
Impulse의 두 제품 라인도 이 맥락에서 읽힌다. 고기동 우주선 Mira는 미 우주군을 겨냥하고, Helios는 저궤도에 내려진 위성을 고궤도로 빠르게 올리는 역할을 한다. Mira는 작년 말 세 번째 비행을 마쳤지만 항법 시스템 이상으로 추진제를 초반에 대거 소모하는 문제가 있었고, 연내 새 미션을 준비 중이다. 회사가 콜로라도에 새 오피스를 연 것도 주목할 만하다 — 엔지니어들의 선택지가 LA 중심에서 시애틀, 덴버, 텍사스로 분산되고 있는 현실을 반영한 움직임이다. AI가 소프트웨어 일자리를 흡수하는 속도가 빨라질수록, 물리 세계를 직접 다루는 엔지니어의 가치는 다른 방향으로 움직인다. Impulse의 $500M 베팅은 그 구조에 대한 판단이다.