震驚！谷歌竟然要把數據中心送上太空！

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。

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。

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。

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。

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。