据周五报道，谷歌首个卫星数据中心Project Suncatcher已在轨道上创作出一首诗歌。实现这一壮举的模型是DeepMind的Gemma 4，证实人工智能可以在太空中运行——尽管轨道计算的经济可行性仍存疑问。这一里程碑标志着将部分AI基础设施建设移出地球的早期尝试。

一颗TPU、20分钟与三行诗句

谷歌于10月1日将原型搭乘SpaceX拼车发射升空，并与Planet合作完成相关工作。大约三周后，在经过全面检测之后，工程师要求Gemma 4描述太空。它的回应是：

蓝色大理石在下方
数据流静谧流淌
星光滋养我的核心

这颗卫星搭载四颗TPU，但有一个限制：一次只能运行一颗，且持续约20分钟。据TechCrunch报道，其发电量最高达1千瓦。工程师还要求该模型创作打油诗并报告轨道状况。这是一次颇具前景的首次测试，但在太空中运营商业数据中心远不止写诗这么简单。

谷歌将目光投向天空有其逻辑。根据发表于《自然》的一项研究，2024年AI专用数据中心的电力消耗达到118太瓦时，到2030年可能攀升至239至295太瓦时之间。高盛估计，2025年至2030年间全球数据中心电力需求将增长170%，而JLL指出，接入电网可能需要2至10年不等。轨道可以提供无需等待的太阳能电力；主要挑战在于将设备送入太空并保持其运转。

哪些工作负载适合，谁能受益

太空并非适合所有形式的计算。JLL认为最合适的应用是AI训练、批处理以及处理太空中产生的数据。相比之下，实时交易需要贴近用户，这在成本仍然高企的情况下缩小了可触达的市场。BCG估计，当前的轨道成本溢价约为地面水平的2.5至3倍，不过其预测到2040年太空最终可能占据AI数据中心市场的10%至15%——这是预测，而非定论。

要获取这一预期份额，运营商必须跨越三大障碍：高昂的成本、热量和辐射对芯片的影响，以及卫星之间数据传输的困难。谷歌的俳句证明了AI模型可以在轨道上运行；但将这一早期成功转化为商业业务则是另一回事。

热量、辐射与不配合的物理规律

散热是最严峻的技术障碍之一。由于没有空气带走热量，服务器需要大型散热器，Brookings引用的估计显示，一个轨道数据中心需要215万平方英尺的散热面积。散热并非唯一的隐忧：紫外线照射和太空碎片威胁设备安全，而在轨维修十分困难。TechCrunch指出，辐射还可能导致内存"位翻转"从而损坏计算结果，凸显了对抗辐射芯片的需求，Semiconductor Engineering对此有讨论。即使是环境效益也需要审慎审视——一项ACM研究探讨了在轨道上进行计算的碳权衡。

SpaceX、Starcloud与2027年双星测试

尽管面临这些挑战，各公司仍在推进。Cryptopolitan报道称，SpaceX正寻求约400亿美元用于Nvidia芯片，为地球上以及可能包括轨道上的AI数据中心提供算力，不过该融资仍处于提议阶段。TechCrunch报道称，Starcloud已将一颗H100送入轨道，Cowboy Space则在追求单卫星推理。

谷歌的方案不同：让近距离飞行的卫星通过激光链路分担工作。如果当前测试成功，该公司计划于2027年发射两颗功率更高的航天器来测试这些连接。下一个突破不会是另一首诗，而是卫星能够协同工作的证明。