谷歌近日拋出的 “太陽捕手” 計劃,正將 AI 算力的競爭戰場引向太空。這個被 CEO 桑達爾?皮查伊稱為新 “登月計劃” 的大膽構想,計劃 2027 年發射兩顆搭載 Trillium 架構 TPU 的原型衛星,試圖用太空太陽能構建天基 AI 計算網絡,這場豪賭不僅攪動了科技圈,更讓人們開始暢想計算格局的終極形態。
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把數據中心搬上太空,谷歌的底氣首先來自能源優勢的誘惑。在地面,AI 算力擴張正遭遇能源瓶頸 —— 訓練一個千億參數模型的耗電量相當于數百戶家庭一年的用量,而數據中心的冷卻能耗還要占總能耗的 40% 至 50%。但太空中的太陽能轉換效率是地面的 8 倍,且不受晝夜、天氣影響,近乎無限的清潔能源能從根本上破解這一困局。谷歌測算,若火箭發射成本降至每公斤 200 美元以下,太空數據中心的單位算力能耗支出僅為地面設施的十分之一,這正是 SpaceX 星艦等技術正在逼近的目標。
技術層面的突破讓空想有了落地可能。谷歌在粒子加速器中模擬近地軌道輻射環境測試顯示,Trillium v6e TPU 在承受 15 千拉德輻射劑量時未出現硬件故障,這個劑量是五年任務預期值的三倍,而高帶寬內存子系統的耐受度也遠超預期。更關鍵的是,谷歌已實現 1.6 Tbps 的雙向自由空間光通信,這種激光鏈路能讓分散的衛星節點形成協同工作的超級計算機,為大規模 AI 計算鋪路。就連看似棘手的熱管理問題,行業也已有了新思路 ——Starcloud 公司就通過深空真空環境實現被動散熱,徹底規避了地面數據中心的熱對流限制。
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不過這場冒險仍面臨多重考驗。在軌系統的可靠性堪稱 “生死關”,太空中的極端溫差、微隕石撞擊都可能導致設備失效,而維修成本遠超地面。數據回傳的延遲問題也尚未完全解決,盡管激光鏈路帶寬充足,但信號穿越大氣層時的衰減可能影響實時性應用。更現實的是成本門檻,當前火箭發射成本雖在下降,但要支撐大規模天基數據中心,仍需等待 2035 年左右的價格拐點到來。
值得注意的是,谷歌并非孤身闖入這片新藍海。英偉達已通過初創公司 Starcloud 將 H100 GPU 送入太空,目標是打造功率達 5 吉瓦的軌道數據中心;微軟 Azure Space 在開發軌道計算節點,亞馬遜 “柯伊伯計劃” 也在探索星載 AI 能力,SpaceX 更是憑借星鏈基礎宣稱在追求相同目標。中國玩家同樣不甘落后,之江實驗室今年 5 月已將 12 顆計算衛星送入軌道,實現了 8B 參數級 AI 模型的在軌運行,主任王堅提出的 “計算衛星” 概念,正印證著太空計算已從構想進入實戰階段。
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這場太空算力競賽的本質,是對未來計算主導權的爭奪。之江實驗室王堅的判斷或許揭示了核心邏輯:“計算衛星的部署將重新定義全球 AI 競爭的地理邊界,誰掌握了太空計算資源,誰就掌握了下一代人工智能的主導權。” 當通信、導航、遙感衛星構建起基礎太空設施后,AI 驅動的計算衛星正成為第四種關鍵形態,它能讓數據在靠近數據源的地方完成處理,無論是地球軌道的遙感信息,還是深空探測的星際數據,都能得到實時分析。
但要說徹底改變計算格局,仍需跨越多重關卡。短期內,地面數據中心仍會是算力主力,畢竟太空部署的成本和技術風險仍需時間消化。但從長遠看,“太陽捕手” 計劃撕開的缺口已清晰可見:當太空成為算力補充,地面數據中心可聚焦實時性需求,而太空則承接大規模訓練任務,形成 “天地協同” 的全新布局。更重要的是,它為 AI 發展提供了擺脫地球資源限制的可能,就像王堅所言,這不僅是技術需求,更是文明演進的必然選擇。
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谷歌的太空 TPU 實驗,本質上是一次為未來算力的 “探路”。無論 2027 年的原型衛星能否成功,這場冒險都已讓太空成為算力競爭的新戰場。未來計算格局或許不會被瞬間顛覆,但人類對算力邊界的探索,無疑已被引向了更浩瀚的星辰大海。
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