隨著生成式AI帶動全球算力需求狂飆，資料中心 的龐大耗電量已經成為科技巨頭面臨的最大考驗。對此，Google 正式揭露其前瞻性的「登月計畫」 （Moonshot）——Project Suncatcher。該計畫終極目標是探索在太空 中建立可擴展的機器學習基礎設施。
Google宣布，下週開始將與地球觀測公司Planet合作，透過SpaceX 的Transporter-18共乘任務，將首批搭載Google晶片的微型衛星發射至低地球軌道 （LEO），正式展開在極端太空環境下運行TPU （Tensor Processing Units）的前期測試。
著眼8倍太陽能，將算力送上低地球軌道
Project Suncatcher的核心概念，在於解決AI運算的能源瓶頸。Google指出，低地球軌道上的衛星幾乎能持續接收日照，其產生的太陽能發電量最高可達地球表面的8倍。若未來能將多個衛星星系 （Constellations）連結起來，便能打造出無須耗費地球電網與水資源的「軌道AI資料中心」。
然而，要讓極度精密的AI晶片在太空中穩定運作，Google工程團隊必須克服三項嚴峻的物理挑戰：
• 火箭升空與輻射考驗：衛星發射時，晶片需承受高達50到100G的重力加速度與劇烈震動。進入軌道後，宇宙射線與太陽風暴可能引發電子設備的「位元翻轉」 （Bitflip）錯誤。為此，Google團隊在加州大學戴維斯分校的粒子加速器中進行質子束撞擊測試，初步結果證實其第六代Trillium TPU足以承受超過五年太空任務的總游離輻射劑量。
• 真空環境的散熱難題：AI晶片在運算時會產生極高熱量，但在沒有空氣對流的真空太空中，傳統的風扇散熱完全失效。Google目前正於熱真空艙中測試一種結合熱導管 （Heat pipes）與散熱輻射器 （Radiators）的全新冷卻架構，將於此次升空任務中進行實地驗證。
• 高頻寬的雷射光通訊：未來軌道資料中心將由數十顆搭載TPU的衛星叢集組成，衛星間必須透過雷射進行數據傳輸。有別於現有針對長距離、低頻寬設計的太空通訊，AI運算需要的是「極短距離、極高頻寬」的傳輸能力。這項技術要求衛星在高速移動下，精準對焦幾英里外如同「硬幣大小」的目標，Google預計在2027年發射兩顆測試衛星來驗證此技術。
跳脫地球資源框架，解決AI能源危機的終極想像
回顧前幾日歐盟才剛提出針對500kW以上資料中心的嚴格能耗與水資源揭露草案，可以看出AI產業發展正無可避免地撞上「地球資源」的物理極限。例如微軟試圖買下核電廠重啟電力，而Google的Project Suncatcher則是選擇一條更瘋狂，卻充滿想像力的路徑——直接向宇宙「借電」。
將資料中心搬上太空，過去多半只存在於科幻小說的情節中。但從這次Google詳細公開的振動、輻射與散熱測試來看，這絕非只是紙上談兵的噱頭，而是經過嚴密工程計算的長遠佈局。
雖然目前的發射僅是單一晶片的耐受度測試，距離真正能處理龐大模型的「星際資料中心」可能還有十幾年的路要走，但這項登月計畫展現了科技巨頭在面對AI能源危機時，試圖從根本上改寫基礎設施定義的強烈企圖心。
《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
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