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谷歌论文指出太阳的输出功率高达3.86 × 10^26 瓦，是人类总发电量的100万亿倍以上。在未来的某个时刻，为人工智能提供动力的最佳方式很可能就是更直接地利用这一巨大的能量来源。尽管将数据中心送入轨道面临着成本、散热和可靠性等多重严峻挑战，但随着AI算力需求的指数级增长，此举最终可能是必要的选项。
AI对能源的无尽需求，正日益逼近地球资源的供给天花板。为此，科技巨头们正将目光投向一个看似属于科幻范畴，却可能成为终极解决方案的领域：在太空建立数据中心。
11月4日，谷歌宣布启动“Suncatcher项目”，计划在2027年初发射两颗搭载其自研TPU人工智能芯片的原型卫星，并与卫星公司Planet Labs合作开发硬件。谷歌首席执行官Sundar Pichai表示，初步研究显示，其芯片能够承受近地轨道的辐射环境。
就在谷歌公布计划的前一周，马斯克也公开宣称，其名下的SpaceX公司“将会做这件事”。他表示，通过扩大其V3版本的“星链”卫星规模，就可以构建天基数据中心。
与此同时，亚马逊创始人贝索斯也预测，十年后太空中将出现吉瓦级的数据中心。初创公司Starcloud更是已经成功发射了搭载英伟达GPU的测试卫星，这场竞赛的参与者正在不断增加。
这些行业领袖的共同目标是利用太阳的磅礴能量，为AI算力需求提供动力，从而绕开地球上日益紧张的能源、土地和水资源限制。
尽管将数据中心送入轨道面临着成本、散热和可靠性等多重严峻挑战，但随着AI算力需求的指数级增长，此举最终可能不再是“可选项”，而是一个“必然选项”。
为什么是太空？答案是能源
将数据中心送入太空这一看似科幻的想法，其核心驱动力只有一个：能源。
随着AI模型训练和推理需求的激增，地面数据中心的规模、耗电量和冷却成本正以前所未有的速度膨胀，对土地、水和电力等地球资源构成了巨大压力。
太空为此提供了理论上的终极解决方案。谷歌在其研究论文中指出：
太阳是太阳系中迄今为止最大的能源来源，其输出功率高达3.86 × 10^26 瓦，是人类总发电量的100万亿倍以上。在太空部署带有太阳能电池阵列的卫星群，可以在近乎恒定的日照下”获取能量。
谷歌认为，从长远来看，天基数据中心“可能是最具可扩展性的解决方案”，同时能最大限度地减少对地球资源的影响。
初创公司Starcloud的首席执行官Philip Johnston也表达了类似的观点，他声称：
天基数据中心除了发射本身的环境成本外，与在地球上运行数据中心相比，可以节省10倍的碳排放。
科技巨头的太空蓝图
尽管目标一致，但各方的实现路径不尽相同，纷纷依托自身优势构建太空蓝图。
谷歌的蓝图是一个由太阳能驱动的、相互连接的卫星网络，形成一个轨道上的AI计算集群。谷歌计划通过2027年的原型卫星验证核心技术，包括让搭载其定制TPU芯片的卫星群通过天基激光器进行数据传输。
相比之下，马斯克的方案则基于其现有的庞大基础设施。
他提出，只需“简单地扩大”即将推出的星链V3卫星的规模即可。这些卫星本身就具备高速激光链路，专为千兆级互联网速度设计。而实现这一计划的关键，在于SpaceX的下一代重型运载火箭“星舰”能否成功并降低发射成本。
与此同时，以Starcloud为代表的初创公司也在积极入局。
该公司最近发射的测试卫星搭载了英伟达的H100 GPU，旨在提供比现有任何天基计算强大100倍的GPU算力。其最终目标是建立一个2.5英里宽、功率达到5吉瓦的轨道数据中心。
严峻挑战，成本、散热与可靠性
尽管前景诱人，但将庞大的计算系统部署到太空仍需克服一系列严峻的技术和经济障碍。
首先是发射成本。
谷歌的研究分析指出，只有当发射价格持续下降，到2030年代中期达到低于每公斤200美元的水平时，天基数据中心的发射和运营成本才可能与地球上同等数据中心的能源成本大致相当。
这一目标的实现，高度依赖于SpaceX等公司在可重复使用发射技术上的成功。
其次是热量管理。这是在轨计算面临的最大技术难题之一。
太空是真空环境，缺少空气作为介质来带走热量，这使得设备散热极其困难。谷歌在其论文中简要提及将通过“热管和散热器的热力系统”来实现冷却，但并未提供详细方案，凸显了此项技术的挑战性。
最后，系统可靠性、高带宽的地面通信以及辐射防护也是必须解决的问题。
电子设备在太空辐射环境中容易出错，虽然谷歌的TPU初步测试结果乐观，但要保证整个数据中心在轨长期稳定运行，仍需大量的技术验证和工程创新。
太空数据中心所展现的雄心令人惊叹，它模糊了科幻与现实的边界。然而，这并非单纯的技术炫技。随着AI能力和社会效用的持续增长，将能源转化为“算力”可能成为未来社会的核心任务之一。
如果AI对算力的需求继续以目前的速度呈指数级增长，那么地球有限的资源将无可避免地成为其发展的终极瓶颈。届时，向太空寻求解决方案，利用太阳系的“主引擎”来驱动人类的“思考机器”，或许将从一个遥远的愿景，转变为一个符合逻辑且最终必要的步骤。
正如谷歌研究所指出的，这或许是唯一具备足够扩展性，能够满足未来AI文明需求的路径。
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