Google宣布Project Suncatcher：將AI晶片送入太空軌道開創運算新紀元

摘要

Google於2025年11月4日（美國東部時間）公布了「Project Suncatcher」（捕日者計畫）研究計畫，旨在將搭載TPU晶片的太陽能衛星送入太空軌道，建構空間AI資料中心。該公司計畫於2027年與Planet Labs合作發射兩顆測試衛星，每顆搭載四個TPU晶片。此創新方案標誌著AI基礎設施從地面朝向太空擴展的重要嘗試，旨在解決地面資料中心能源消耗與碳排放問題。

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AI運算邁向太空：Google提出太陽能衛星資料中心方案

Google於2025年11月4日（美國東部時間）正式發布名為「Project Suncatcher」的前沿研究計畫，該計畫由Google智慧範式高級總監Travis Beals領導。該計畫提出將公司的Tensor Processing Unit（TPU）AI晶片搭載至太陽能衛星上，在太空中建立機器學習運算基礎設施。

技術方案與創新突破

該系統設計採用緊湊型衛星星座，運行於晨昏太陽同步低地球軌道，確保衛星幾乎持續暴露在陽光下。在合適的軌道上，太陽能板的發電效率可達地面的8倍，並能近乎持續發電，大幅減少對電池的需求。

為實現與地面資料中心相當的效能，衛星之間需建立支援每秒數十兆位元（terabits）的高頻寬連接。Google團隊已透過實驗驗證此可行性，使用單對收發器實現了每秒1.6兆位元的傳輸速度。

系統將採用無線光學連接，衛星間距僅數百公尺，遠小於現有衛星星座（如Starlink約120公里的間距）。物理模型分析顯示，在平均高度650公里、集群半徑1公里的配置下，相鄰衛星間距會在100至200公尺之間波動，僅需適度的軌道維持操作即可保持穩定的星座結構。

輻射耐受性測試

Google對其最新的Trillium v6e雲端TPU進行了67MeV質子束輻射測試。結果顯示，高頻寬記憶體子系統在累積劑量達到2千拉德（矽）後才出現異常，這幾乎是預期五年任務劑量750拉德（矽）的三倍。在最高達15千拉德（矽）的測試劑量下，未出現歸因於總電離劑量的永久性故障。

成本經濟性分析

歷史上，高昂的發射成本一直是大規模太空系統的主要障礙。然而，Google對歷史與預測發射定價數據的分析表明，按持續學習率計算，到2030年代中期，價格可能降至每公斤200美元以下。在此價格點，以每千瓦／年計算，發射與營運太空資料中心的成本可能與地面資料中心的能源成本大致相當。

首次測試任務計畫

Google下一個里程碑是與Planet公司合作開展學習任務，計畫於2027年初發射兩顆原型衛星。該實驗將測試模型與TPU硬體在太空中的運行情況，並驗證光學星際鏈路用於分散式機器學習任務的可行性。

計畫背景與意義

傳統地面資料中心消耗大量電力，導致溫室氣體排放增加，並引發環保人士的批評。透過將部分運算遷移至太空，Google尋求利用近乎全天候的太陽能，同時減少對地球資源的影響。

Google在部落格文章中表示：「未來，太空可能是擴展AI運算的最佳場所。太陽是太陽系的終極能源，其輻射功率超過人類總電力生產的100兆倍。」

面臨的挑戰

儘管初步分析顯示，太空機器學習運算的核心概念不受基本物理或不可逾越的經濟障礙限制，但仍存在重大工程挑戰，例如熱管理、高頻寬地面通訊以及在軌系統可靠性。

由於太空中沒有空氣，晶片產生的熱量必須透過固體材料傳遞至散熱器，再釋放到太空中。團隊計畫使用先進的熱介面材料來有效傳導熱量，且無需機械部件。

此外，軌道碎片也帶來碰撞風險。現有軌道垃圾已對活躍衛星構成威脅，更緊密的衛星編隊會放大碰撞機率，需要強大的碰撞規避系統與持續的軌道碎片監測。

長遠願景

Google表示，最終的千兆瓦級星座可能受益於更激進的衛星設計，這可能結合更適合太空環境的新型運算架構，以及將太陽能收集、運算與熱管理緊密整合的機械設計。

這項雄心勃勃的計畫延續了Google探索前沿技術的傳統，正如十年前公司開始建造大規模量子電腦，以及15年前啟動最終演變為Waymo的自動駕駛汽車計畫。Project Suncatcher代表了AI基礎設施發展的新方向，可能為未來的大規模AI運算開闢全新路徑。