Google决定把数据中心建到太空去。
这可不是什么营销噱头。11月6日，这家科技巨头正式宣布了名为Suncatcher的项目,计划在低地球轨道上部署卫星集群，每颗卫星都搭载他们的AI芯片——TPU（张量处理单元）。这些芯片专门用来训练AI模型、生成内容、处理语音和图像，以及做预测建模。
听起来有些疯狂，但Google的工程师们认为，他们已经掌握了实现这一目标所需的所有技术拼图。
～～～～
为什么要去太空
这事得从AI的能耗说起。
你大概听说过ChatGPT、Midjourney这些AI应用有多火,但你可能不知道它们有多能吃电。根据美国麻省理工科技评论的预测，到2028年，仅AI一项就可能消耗掉相当于美国家庭用电量22%的电力。而且数据中心不光耗电，还需要大量的水来散热，这对环境可持续性提出了严峻挑战。
Google的思路是：既然地球上的资源有瓶颈，那就往天上看。
在太空里，卫星能获得近乎无限的可再生能源——太阳能。而且整个宇宙都是它的散热器，热量可以无限制地辐射出去。太阳板吸收阳光发电，电力驱动TPU芯片运算，运算产生的废热通过散热板辐射到太空中，简直是一个完美的能量循环。
具体来说，Google打算把卫星放在一种特殊的轨道上，叫做太阳同步轨道。这种轨道沿着地球的南北极方向运行，恰好骑在昼夜分界线上，让太阳板能一直晒着太阳。而且因为没有大气层的过滤，太空中的太阳光比地球上正午时分还要亮得多，同样面积的太阳板在太空中能产生的电力，是地面上的8倍。
这个思路其实最早可以追溯到科幻作家阿西莫夫1941年的短篇小说。但之前的太空太阳能计划都卡在一个问题上：怎么把电力传回地球。Google的方案巧妙地绕过了这个难题——干脆别往地球送电了，直接在太空里用。
～～～～
怎么建
Google的设计方案和其他公司不太一样。
另一家创业公司Starcloud，打算和芯片巨头英伟达合作，建造一个5吉瓦（相当于5座大型火电厂的发电量）的超级数据中心，太阳能板和散热板的尺寸达到4公里见方。这是个庞然大物，需要在轨道上自动组装建造（详见：）。
Google选择的是另一条路：不建大家伙，而是发射一大群小卫星，让它们通过激光数据链路互相通信。这些卫星紧密编队飞行，间隔只有几十米到上百米，整个集群的直径大约2公里。从功能上看，这个卫星群就像是一个完整的数据中心，只不过它的各个部件分散在几百公里高空中，靠激光链路连接在一起。
这听起来很科幻，但其实技术基础已经很成熟了。SpaceX的星链卫星网络现在有超过8000颗卫星在轨运行，它们每天都在用激光链路互相传递互联网信号。亚马逊的Kuiper卫星网络也在用类似技术，就连美国太空军的下一代数据中继系统都要依靠激光通信。
Google在研究论文里描述的初步方案是81颗卫星，飞行高度约650公里。但他们的研发负责人特拉维斯·比尔斯说，实际规模可以根据市场需求调整，理论上可以达到太瓦级（1太瓦等于1000吉瓦）的算力。
为什么要让卫星靠得这么近？因为AI训练需要大量芯片之间紧密协作，这要求数据传输的延迟尽可能低、带宽尽可能大。延迟受光速限制，所以距离越近越好；带宽也会因为距离缩短而提升。
对于一些简单的AI推理任务，一颗卫星上的TPU就够用。但如果要训练大型模型，就需要多颗卫星组网，把算力汇聚起来。
～～～～
能不能成
Google在这个项目上已经投入了一年多时间。他们在地面上用67兆电子伏特的质子束轰击TPU芯片，模拟它在太空中5年会遭受的总辐射剂量。CEO桑达尔·皮查伊在社交媒体上表示，早期测试显示这些芯片能扛住太空的强辐射，但热管理和在轨系统可靠性还有很多难题要解决。
现在，Google已经和Planet公司（一家地球影像公司）达成合作，计划在2027年初发射两颗原型卫星。Planet负责制造卫星、测试和安排发射，Google提供TPU芯片和相关硬件。为什么要发射两颗？因为要测试卫星之间的激光链路是否真的管用。
至于成本，一直以来都是太空项目最大的拦路虎。但情况正在改变。SpaceX的可回收火箭和高频次发射已经把成本压了下来，星链网络的8000多颗卫星就是证明。而Google预测，等SpaceX的星舰火箭正式投入运营后，发射成本可能在2035年前后降到每公斤200美元以下，比现在又便宜了一个数量级。
有意思的是，Google的母公司Alphabet持有SpaceX约7%的股份，同时也投资了Planet公司。而就在Google宣布这个计划的前一周，马斯克在回应相关新闻时透露，SpaceX也在做同样的事，只是没公布细节。加上英伟达参与的那个项目，太空数据中心赛道一下子挤进来好几家巨头。
比尔斯对此倒是很乐观：竞争会带来更多投资，长远来看有助于进一步降低发射成本。毕竟这个世界对AI算力的需求，可能只有对太空进入能力的需求能与之匹敌。
～～～～
一个新的可能性
回到最初的问题：为什么要把AI搬到太空？
表面上看，是因为地球上的能源和散热有瓶颈。但更深层的原因，是人类对AI的需求增长速度，可能已经超出了地球资源供给的舒适区。这个矛盾不会自己消失，要么限制需求，要么拓展供给。
Google选择了后者。他们的方案未必是唯一解，也未必能在2027年的测试中一帆风顺。但这个思路本身就值得关注：当地面资源紧张时，太空不再只是探索的远方，而是可以实际利用的新疆域。
上世纪60年代，人们争论要不要花那么多钱去月球，质疑声此起彼伏。但现在回头看，那些争议早已淡去，留下的是通信卫星、GPS定位、气象预报等等融入日常生活的技术。
太空数据中心会不会也走上类似的道路？几十年后，当你用AI生成一段视频、和智能助手对话、让算法帮你诊断疾病时，那些算力可能就来自头顶几百公里外的卫星群，在寂静的轨道上，靠太阳供能，把热量辐射到无垠宇宙。
那时候人们大概不会觉得这有什么特别。就像现在，我们已经习惯了从太空接收GPS信号和天气预报，根本不会想起半个多世纪前，这些都还只是科幻小说里的情节。
～～～～～～
图一：Google的AI芯片，将接受太空环境的严苛考验。图源：Google
图二：SpaceX的用可回收复用火箭发射星链卫星。图源：SpaceX
图三：卫星在太空使用激光链路通信的概念图。图源：TESAT
图四：Google模拟了无推力卫星星座在地球引力作用下的演变过程。图源：Google
信源：Stephen Clark 发在 ArsTechnica 的相关报道
