谷歌週二公佈了一項名為 Project Suncatcher 的新研究“登月計劃”。這個雄心勃勃的目標是在太空中建立大規模的人工智能數據中心。
該項目旨在通過部署龐大的衛星網絡來解決人工智能的巨大能源需求。
每顆衛星都將搭載谷歌的定制張量處理單元（TPU）芯片，並依靠近乎恆定的太陽能運行。該公司相信，隨著火箭發射價格的下降，這種方法將變得具有成本效益。為了測試這一概念，Google 與衛星公司 Planet 合作，將於 2027 年初將兩個原型機送入軌道。
為了為下一代人工智能提供動力，Google 正在超越陸地電網，轉向太陽。
該公司的官方公告將 Suncatcher 項目作為對現代機器學習巨大且仍在增長的能源需求的回應。隨著人工智能模型變得越來越複雜，它們的計算和能源足跡正在迅速擴大。
需求的指數級增長不僅僅是財務成本；而且是成本。它引起了嚴重的環境問題，給陸地電網帶來了壓力，促使科技巨頭尋求全新的解決方案。
Google 提出的解決方案是將基礎設施轉移到能源最豐富和穩定的地方。
數據中心的最終前沿:Suncatcher 的技術藍圖
解決巨大的工程難題是 Suncatcher 成功的核心。該項目的技術藍圖在一篇研究論文中詳細介紹了，設想了在黎明-黃昏太陽同步低地軌道運行的衛星星座。
這種特定的軌道路徑使太陽能電池板能夠暴露在近乎恆定的陽光下，使它們的效率比地面同類產品高八倍，並減少需要重型機載電池。
網絡中的每顆衛星都將是浮動數據中心的一個節點，配備谷歌的定制張量處理單元（TPU）芯片。為了使這些分佈式節點發揮凝聚力超級計算機的作用，它們需要極高的帶寬、低延遲的連接。
Google 計劃使用自由空間光鏈路在衛星之間傳輸數據。與帶寬有限的傳統射頻 (RF) 信號不同，基於激光的光鏈路每秒可以傳輸太比特的數據，這是將數千個人工智能加速器連接到一個強大的系統的先決條件。
要實現這些鏈路所需的信號強度，需要衛星以前所未有的緊密編隊飛行，彼此之間可能只有數百米。
在太空中操作敏感電子設備存在另一個主要障礙:輻射。谷歌已經對其 Trillium (v6e) TPU 進行了地面輻射測試。
值得注意的是，這些是比該公司最新的 Ironwood TPU 更老的一代，後者針對人工智能推理進行了優化。
結果很有希望。根據該研究論文，“在單芯片上最大測試劑量為 15 krad(Si) 的情況下，TID 沒有造成任何硬故障，這表明 Trillium TPU 對於太空應用來說具有令人驚訝的抗輻射能力。”
在關鍵存儲組件開始出現不規則現象之前，這些芯片承受了五年任務預期輻射劑量的近三倍。
讓經濟發揮作用:200 美元/公斤的發射成本賭博
繞地球運行的數據中心的未來願景只有在經濟上有意義的情況下才可行。 Suncatcher 項目的整個財務模型取決於將有效載荷發射到太空的成本的大幅持續降低。
高昂的發射成本歷來是軌道上大規模商業投資的主要障礙。
Google 的分析預測，要使天基數據中心的成本與地面同等數據中心的能源支出大致相當，發射價格必須降至每公斤 200 美元以下。
這個數字不僅僅是成本問題。電力，但還包括冷卻系統、土地徵用和定義地面數據中心的基礎設施維護的巨額開銷。
該公司相信這個價格點在 2030 年代中期是可以實現的。這一預測是在當前成本的背景下制定的。
SpaceX 的下一代 Starship 的目標是每公斤 100 美元，這與花旗研究部的預測一致，為 Google 的預測提供了可信度。
這種經濟性樂觀是該項目的基石。正如官方公告中所述，“初步分析表明，天基機器學習計算的核心概念並未受到基礎物理或難以克服的經濟障礙的阻礙。”
如果發射成本繼續呈下降趨勢，主要障礙將從經濟可行性轉向純粹的工程執行。
從藍圖到軌道:2027 年原型和競爭視野
谷歌的登月計劃雄心勃勃，它進入了軌道計算先驅日益擁擠的領域。
該公司正在採取謹慎的、基於里程碑的方法來實現其願景。第一個重要步驟是與衛星成像和數據公司 Planet 建立合作夥伴關係。
他們計劃在 2027 年初發射兩顆原型衛星。這項重要的學習任務將測試 TPU 硬件和機器學習模型在惡劣的太空環境中如何運行，並將驗證光學衛星間鏈路在分佈式計算任務中的使用情況。
谷歌並不是唯一一家看到軌道計算潛力的公司。其他主要科技公司也在探索這一新領域。
微軟一直在開發其 Azure Space 平台，其中包括軌道計算節點的概念，而據報導，亞馬遜的 Project Kuiper 也正在為其衛星互聯網星座探索機載人工智能功能。
戰略優勢在於創建一個獨立於地面基礎設施的全球低延遲計算結構，為未來的人工智能服務提供前所未有的彈性和性能。
這一趨勢表明，未來數據處理和人工智能推理髮生在距離源更近的地方，無論該源是在地球上還是在軌道上。
最終，Suncatcher 項目是對大規模人工智能未來發展方向的長期賭注。通過仰望星空，谷歌正在為人類如何為其最苛刻的計算任務提供動力的潛在範式轉變進行定位。
谷歌研究中心的發言人簡潔地總結了這一願景:“未來，太空可能是擴展人工智能計算的最佳場所。”成功不僅會重塑人工智能的經濟，還可以為數字基礎設施本身建立一個新的前沿。
