1月19日，针对Google的Project Suncatcher的行业分析强调，空间碎片管理是该公司规划中的轨道人工智能数据中心面临的关键挑战。该研究性前沿项目于2025年11月首次对外公布，目标是部署一组AI专用处理芯片（TPUs）的太阳能卫星星座，在近地轨道开展大规模机器学习计算。Google提出的架构计划将卫星部署在高度约650公里的太阳同步轨道（SSO）。这一特定轨道层的优势在于能持续接收日照，Google估算，这里的太阳能电池板发电效率最高可达地面的8倍。但与此同时，太阳同步轨道也是近地轨道中最为拥堵的区域之一，聚集了大量失效卫星和火箭末级。该区域的碎片密度引发了对凯斯勒综合征的担忧，这是一种会引发连锁碰撞反应的失控现象。Google的研究显示，这组由81颗卫星构成的星座需要先进的自主飞行控制系统，既要保持间距仅数百米的紧密编队，又要规避数以百万计、飞行速度高达每小时17500英里的空间碎片。Project Suncatcher采用模块化设计，以最大化单位质量的效率和算力。核心技术组件包括：处理器：Google Trillium TPU v6e加速器，该设备已通过辐射测试，可满足5年的在轨任务寿命要求。通信系统：激光通信（FSO）星间链路，支持每秒数十Tbps的数据传输速率。供电系统：借助晨昏轨道轨迹，实现太阳能的持续收集。冷却系统：一套利用热管和辐射器的热管理系统，用于在太空真空环境中散发热量。Google已与Planet Labs达成合作，计划在2027年初发射两颗验证卫星。这些验证星平台将对算力芯片在真实轨道环境下的性能进行评估，测试场景包括辐射暴露和高低温循环变化环境。Alphabet及Google首席执行官Sundar Pichai在谈及这项即将开展的任务时表示：“我们将在2027年迈出第一步，把微型算力架构放入卫星，开展在轨测试，随后再逐步扩大规模。”这两型验证星的测试成果，将决定该星座能否顺利扩编，以满足全球激增的人工智能训练与推理需求。商业航天 太空探索助力计划 马斯克
