根據週五的報導，Google 首個衛星資料中心 Project Suncatcher 已在軌道上創作出一首詩作。這項成就背後的模型是 DeepMind 的 Gemma 4，證實人工智慧可以在太空中運行——儘管軌道運算的經濟可行性仍存在疑問。這一里程碑標誌著將部分 AI 基礎設施建設移出地球的努力邁出了早期一步。

一顆 TPU、20 分鐘與三行詩句

Google 於 10 月 1 日搭乘 SpaceX 共乘任務發射了原型機，並與 Planet 合作執行此項工作。約三週後，在完成全面檢測後，工程師要求 Gemma 4 描述太空。它的回應是：

腳下藍色彈珠
資料流靜謐流轉
星光餵養我的核心

這顆衛星搭載四顆 TPU，但有個限制：一次只能運行一顆，且僅約 20 分鐘。據 TechCrunch 報導，其發電量最高可達 1 千瓦。工程師也要求該模型創作打油詩並報告軌道狀況。這是一次充滿前景的初步測試，但在太空中營運商業資料中心遠不只是寫詩而已。

Google 轉向天空有其道理。根據發表於《Nature》的一項研究，2024 年 AI 專用資料中心的電力消耗達到 118 太瓦時，到 2030 年可能攀升至 239 至 295 太瓦時之間。高盛估計，2025 至 2030 年間全球資料中心電力需求將成長 170%，而 JLL 指出，併入電網可能需要 2 至 10 年時間。軌道可提供無需等待的太陽能電力；主要挑戰在於將設備送上太空並維持其運作。

哪些工作負載適合，誰能受益

太空並非適合所有形式的運算。JLL 認為最合適的候選項目是 AI 訓練、批次處理以及處理太空中產生的資料。相較之下，即時交易則需要靠近用戶，這在成本仍然高企的情況下縮小了可觸及的市場。BCG 估計，目前軌道成本溢價約為地面水準的 2.5 至 3 倍，不過該公司預測，到 2040 年太空最終可能佔據 AI 資料中心市場的 10% 至 15%——這是預測，並非確定。

要奪下這一預測份額，營運商必須克服三大障礙：高成本、熱與輻射對晶片的影響，以及衛星之間資料傳輸的困難。Google 的俳句證明 AI 模型可以在軌道上運行；但要將這一早期成功轉化為商業業務，則是另一回事。

熱、輻射與不配合的物理定律

散熱是最嚴峻的技術障礙之一。由於沒有空氣帶走熱量，伺服器需要大型散熱器，Brookings 引用的估計指出，一個軌道資料中心需要 215 萬平方英尺的散熱器面積。散熱並非唯一的顧慮：紫外線照射和太空碎片威脅設備，而軌道上的維修也十分困難。TechCrunch 指出，輻射還可能導致記憶體「位元翻轉」而破壞結果，凸顯對抗輻射晶片的必要性，Semiconductor Engineering 曾對此進行探討。即使是環保效益也需要審視——一項 ACM 研究檢視了軌道運算的碳排效益權衡。

SpaceX、Starcloud 與 2027 年雙衛星測試

儘管面臨這些挑戰，各公司仍在持續推進。Cryptopolitan 報導，SpaceX 正尋求約 400 億美元用於購買 Nvidia 晶片，以為地球乃至潛在軌道上的 AI 資料中心提供動力，不過這筆融資仍處於提議階段。據 TechCrunch 報導，Starcloud 已將一顆 H100 送入軌道，Cowboy Space 則在追求單衛星推理。

Google 的計劃有所不同：讓近距離飛行的衛星透過雷射連結共享工作。若目前的測試成功，該公司計劃於 2027 年發射兩艘更高功率的太空船以測試這些連結。下一個突破不會是另一首詩，而是衛星能夠協同工作的證明。