Google 將於下週把其首批人工智慧硬體送上太空，這是 Project Suncatcher——該公司最新的登月計畫——的開端，此雄心勃勃的嘗試旨在確定低地球軌道（即距地表數百公里、國際太空站與大多數現役衛星運行的區域）能否在未來某天承載大規模 AI 運算基礎設施。這顆名為 MVP 的實驗衛星，預定搭載 SpaceX 自加州范登堡太空軍基地發射的 Transporter-18 共乘任務升空，並與衛星營運商 Planet Labs 合作開發。

MVP 衛星搭載四顆 Google 的 Trillium 張量處理器（TPU），即為其 Gemini 模型提供運算力的專用 AI 晶片，並配備約一千瓦的太陽能板容量——大約相當於運行一台資料中心伺服器所需的輸出。其目的純屬實驗性質：收集晶片如何承受發射力、輻射暴露以及太空環境極端溫度的數據。這項安排也反映了當前軌道實驗的執行方式：像 Transporter-18 這類共乘任務將數十顆小型衛星打包至單枚火箭上，已成為低成本進入軌道的標準途徑，使這類首次測試得以保持小規模且相對可負擔。

工程挑戰相當巨大。在上升過程中，個別元件可能承受相當於地球重力 50 至 100 倍的力量，團隊透過地面的三軸振動測試重現了這些條件。輻射則構成另一種威脅——太陽事件與宇宙射線可能導致位元翻轉並損壞資料——因此 在加州大學戴維斯分校的 Crocker 核子實驗室對晶片進行質子束測試，同時運行實際的 AI 工作負載。初步結果令人振奮：硬體承受的總游離劑量超過五年太空任務所累積的水準，且大多數輻射引起的錯誤可透過重新啟動晶片來清除。

散熱仍是最困難的問題。在太空真空中沒有空氣流動，熱量只能透過散熱器排出——遠比地面資料中心依賴的氣冷與液冷系統緩慢。Google 的解決方案結合了熱導管、熱介面材料與鋁銅散熱器堆疊。在軌道上，晶片約可運作 15 分鐘便需進入冷卻週期，在此期間它們可處理來自太空的短查詢。

We're sending TPUs to space (yes, really). After years of research, we're launching a satellite to evaluate if and how Google Tensor Processing Units (TPUs) hold up in orbit. The test mission, as part of our latest moonshot — Project Suncatcher — is designed to gather data… pic.twitter.com/LaPuYonb3w

— Google (@Google) September 24, 2026

軌道資料中心為何對 AI 產業至關重要

Project Suncatcher 背後的戰略邏輯，反映出地面資料中心日益承受的壓力。AI 驅動的運算需求已在多個地區引發社區反對，涉及噪音、電網負荷與電費上漲等問題。位於適當軌道的衛星可接收的太陽能高達地球表面同等容量的八倍，有望提供近乎持續的潔淨電力，且無需與地面電網容量競爭。

追求這一願景的並非只有 Google。SpaceX、Blue Origin 與新創公司 Starcloud 都在研發軌道運算概念，部分提案甚至設想了由數千顆乃至數百萬顆互連衛星組成的星座。包括 OpenAI 執行長 Sam Altman 在內的質疑者，則認為軌道運算在本十年內難以達到商業規模，理由包括發射成本、衛星製造瓶頸以及尚未解決的工程難題。

Google 的路線圖刻意採取漸進式。2027 年的雙衛星測試將評估跨衛星叢集同步運算所需的高頻寬雷射連結——這是一項精密挑戰，好比在兩端皆處於移動狀態下，從數英里外命中一枚硬幣大小的目標。更長遠的設計構想是由 80 多顆衛星組成的編隊飛行艦隊，每顆搭載數十顆 TPU。該公司估計，隨著發射成本下降，軌道資料中心可能在 2030 年代中期某個時點達到與地面設施的成本平價。這一連串進展提供了明確的觀察指標：MVP 的 TPU 能否回傳可用的輻射與熱行為數據、2027 年的雷射連結能否達到叢集設計所依賴的精度，以及發射成本能否沿著成本平價所假設的路徑持續下降。

對 AI 產業而言，此次發射象徵一種轉變：將能源與地理位置視為可決的限制，而非既定條件。雖然可運作的軌道資料中心仍有數年之遙，但任務若成功，將驗證一項基礎前提——AI 硬體能夠在地球大氣層之外可靠運作——在地面擴張逼近極限之際，為運算基礎設施開啟真正的新疆域。

來源：Metaverse Post