Google avslöjade en ny forskning”moonshot”på tisdagen kallad Project Suncatcher. Det ambitiösa målet är att bygga massiva AI-datacenter i rymden.
Det här projektet syftar till att lösa de enorma energibehoven för artificiell intelligens genom att distribuera stora nätverk av satelliter.
Varje satellit kommer att bära Googles anpassade Tensor Processing Unit (TPU)-chips och köras på nästan konstant solenergi. Företaget tror att detta tillvägagångssätt kommer att bli kostnadseffektivt när priserna på raketuppskjutning faller. För att testa konceptet samarbetar Google med satellitföretaget Planet för att lansera två prototyper i omloppsbana i början av 2027.
För att driva nästa generations AI ser Google bortom det markbundna elnätet och mot solen.
Företagets officiella tillkännagivande ramar Project Suncatcher som ett svar på den växande, växande efterfrågan på maskiner och energi. I takt med att AI-modeller blir mer komplexa, expanderar deras beräknings-och energiavtryck snabbt.
Denna exponentiella ökning av efterfrågan är inte bara en finansiell kostnad; det väcker betydande miljöproblem och sätter påfrestningar på marknät, vilket driver teknikjättar att söka radikalt nya lösningar.
Googles föreslagna lösning är att flytta infrastrukturen dit energin finns som mest överflödig och konsekvent.
The Final Frontier for Data Centers: Suncatcher’s Technical Blueprint2 s engineering2 central för Suncatchers framgång. Projektets tekniska ritning, detaljerad i ett forskningsdokument, föreställer sig konstellationer av satelliter som verkar i en solsynkron låg-jordomloppsbana i gryning-skymning.
Denna specifika omloppsbana gör att solpaneler kan vara mer exponerade för solpaneler än åtta gånger mer än solljus. deras markbundna motsvarigheter och minskar behovet av tunga batterier ombord.
Varje satellit i nätverket skulle vara en nod i ett flytande datacenter, utrustat med Googles anpassade Tensor Processing Unit (TPU)-chips. För att dessa distribuerade noder ska fungera som en sammanhängande superdator kräver de anslutningar med extremt hög bandbredd och låg latens.
Google planerar att använda optiska länkar med ledigt utrymme för att överföra data mellan satelliter. Till skillnad från traditionella radiofrekvenssignaler (RF), som har begränsad bandbredd, kan laserbaserade optiska länkar sända terabit data per sekund, en förutsättning för att ansluta tusentals AI-acceleratorer till ett enda, kraftfullt system.
För att uppnå den nödvändiga signalstyrkan för dessa länkar krävs att satelliterna flyger i en aldrig tidigare skådad formation med bara hundra meter från varandra,
. känslig elektronik i rymden utgör ett annat stort hinder: strålning. Google har redan utfört markbaserade strålningstester på sina Trillium (v6e) TPU:er.
Det är värt att notera att dessa är en äldre generation än företagets senaste Ironwood TPU:er, som är optimerade för AI-inferens.
Resultaten var lovande. Enligt forskningsrapporten,”Inga hårda misslyckanden kunde tillskrivas TID upp till den maximala testade dosen av 15 krad(Si) på ett enda chip, vilket indikerar att Trillium TPU: er är förvånansvärt strålningshårda för rymdtillämpningar.”
Chipsen klarade nästan tre gånger den förväntade stråldosen av ett femårigt uppdrag och visade på
möjligheterna i minnet . Ekonomiarbete: The $200/kg Launch Cost Gamble
En futuristisk vision av datacenter som kretsar runt jorden är bara lönsam om ekonomin är vettig. Hela den finansiella modellen för Project Suncatcher bygger på en dramatisk och varaktig minskning av kostnaden för att skjuta upp nyttolaster i rymden.
Höga uppskjutningskostnader har historiskt sett varit den primära barriären för storskaliga kommersiella satsningar i omloppsbana.
Googles analysprojekt visar att för att ett rymdbaserat datacenter ska bli ungefär jämförbart i kostnad, måste uppskjutningspriserna understiga en energipris som motsvarar jordens pris. 200 USD per kilogram.
Denna siffra handlar inte bara om elektricitetskostnaden utan omfattar också den enorma omkostnaden för kylsystem, markförvärv och underhåll av infrastruktur som definierar markbundna datacenter.
Företaget tror att denna prisnivå kan uppnås i mitten av 2030-talet. Den här prognosen ställs mot en bakgrund av nuvarande kostnader.
SpaceX:s nästa generations Starship siktar på ett aggressivt mål på bara 100 USD per kilogram, som är i linje med Googles utlåningsprojekt till Googles projektioner. prognos.
Denna ekonomiska optimism är en hörnsten i projektet. Som det sägs i det officiella tillkännagivandet visar den”inledande analysen att kärnkoncepten för rymdbaserad ML-beräkning inte hindras av fundamental fysik eller oöverstigliga ekonomiska hinder.”
Om lanseringskostnaderna fortsätter sin nedåtgående trend kommer det primära hindret att skifta från ekonomisk genomförbarhet till rent tekniskt utförande.
<02 och Bluetype 2012-2010. the Competitive Horizon
Medan Googles moonshot är ambitiöst, går det in i ett alltmer trångt fält av orbital computing-pionjärer.
Företaget tar en mätt, milstolpebaserad strategi för att förverkliga sin vision. Det första stora steget innebär ett partnerskap med satellitbilds-och dataföretaget Planet.
Tillsammans planerar de att skjuta upp två prototypsatelliter i början av 2027. Detta avgörande inlärningsuppdrag kommer att testa hur TPU-hårdvaran och maskininlärningsmodellerna fungerar i rymdens tuffa miljö och kommer att tjäna till att validera användningen av optiska inter-satellitlänkar för distribuerade datoruppgifter.
Google är inte ensam om att se potentialen i datorer. Andra stora tekniska aktörer utforskar också denna nya gräns.
Microsoft har utvecklat sin Azure Space-plattform, som inkluderar koncept för orbital compute noder, medan Amazons Project Kuiper också enligt uppgift undersöker ombord AI-kapaciteter för sin satellitkonstellation för internet.
Den strategiska fördelen ligger i att skapa en global infrastruktur, låg infrastruktur, infrastruktur. erbjuder oöverträffad motståndskraft och prestanda för framtida AI-tjänster.
Trenden antyder en framtid där databehandling och AI-inferens sker närmare källan, oavsett om den källan är på jorden eller i omloppsbana.
I slutändan är Project Suncatcher en långsiktig satsning på vart framtiden för storskalig AI är på väg. Genom att titta mot stjärnorna positionerar Google sig för ett potentiellt paradigmskifte i hur mänskligheten driver sina mest krävande beräkningsuppgifter.
En talesperson för Google Research sammanfattade visionen kortfattat:”I framtiden kan rymden vara den bästa platsen att skala AI-beräkning.”Framgång skulle inte bara omforma ekonomin för AI utan skulle också kunna skapa en ny gräns för den digitala infrastrukturen i sig.
En futuristisk vision av datacenter som kretsar runt jorden är bara lönsam om ekonomin är vettig. Hela den finansiella modellen för Project Suncatcher bygger på en dramatisk och varaktig minskning av kostnaden för att skjuta upp nyttolaster i rymden.
Höga uppskjutningskostnader har historiskt sett varit den primära barriären för storskaliga kommersiella satsningar i omloppsbana.
Googles analysprojekt visar att för att ett rymdbaserat datacenter ska bli ungefär jämförbart i kostnad, måste uppskjutningspriserna understiga en energipris som motsvarar jordens pris. 200 USD per kilogram.
Denna siffra handlar inte bara om elektricitetskostnaden utan omfattar också den enorma omkostnaden för kylsystem, markförvärv och underhåll av infrastruktur som definierar markbundna datacenter.
Företaget tror att denna prisnivå kan uppnås i mitten av 2030-talet. Den här prognosen ställs mot en bakgrund av nuvarande kostnader.
SpaceX:s nästa generations Starship siktar på ett aggressivt mål på bara 100 USD per kilogram, som är i linje med Googles utlåningsprojekt till Googles projektioner. prognos.
Denna ekonomiska optimism är en hörnsten i projektet. Som det sägs i det officiella tillkännagivandet visar den”inledande analysen att kärnkoncepten för rymdbaserad ML-beräkning inte hindras av fundamental fysik eller oöverstigliga ekonomiska hinder.”
Om lanseringskostnaderna fortsätter sin nedåtgående trend kommer det primära hindret att skifta från ekonomisk genomförbarhet till rent tekniskt utförande.
Medan Googles moonshot är ambitiöst, går det in i ett alltmer trångt fält av orbital computing-pionjärer.
Företaget tar en mätt, milstolpebaserad strategi för att förverkliga sin vision. Det första stora steget innebär ett partnerskap med satellitbilds-och dataföretaget Planet.
Tillsammans planerar de att skjuta upp två prototypsatelliter i början av 2027. Detta avgörande inlärningsuppdrag kommer att testa hur TPU-hårdvaran och maskininlärningsmodellerna fungerar i rymdens tuffa miljö och kommer att tjäna till att validera användningen av optiska inter-satellitlänkar för distribuerade datoruppgifter.
Google är inte ensam om att se potentialen i datorer. Andra stora tekniska aktörer utforskar också denna nya gräns.
Microsoft har utvecklat sin Azure Space-plattform, som inkluderar koncept för orbital compute noder, medan Amazons Project Kuiper också enligt uppgift undersöker ombord AI-kapaciteter för sin satellitkonstellation för internet.
Den strategiska fördelen ligger i att skapa en global infrastruktur, låg infrastruktur, infrastruktur. erbjuder oöverträffad motståndskraft och prestanda för framtida AI-tjänster.
Trenden antyder en framtid där databehandling och AI-inferens sker närmare källan, oavsett om den källan är på jorden eller i omloppsbana.
I slutändan är Project Suncatcher en långsiktig satsning på vart framtiden för storskalig AI är på väg. Genom att titta mot stjärnorna positionerar Google sig för ett potentiellt paradigmskifte i hur mänskligheten driver sina mest krävande beräkningsuppgifter.
En talesperson för Google Research sammanfattade visionen kortfattat:”I framtiden kan rymden vara den bästa platsen att skala AI-beräkning.”Framgång skulle inte bara omforma ekonomin för AI utan skulle också kunna skapa en ny gräns för den digitala infrastrukturen i sig.
