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| 分类:视频 / 动态壁纸 | 大小:64.19M | 授权:免费观看 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-10 17:29 | 等级: |
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刚刚 ,Google 正式启动数据中心登月计划,打算把自己的算力都放到太空 。他们还给这个计划起了个很酷的名字,叫做 Project Suncatcher ,太阳捕手计划 。 Google 的想法很简单,与其在地球上争抢日渐枯竭的资源 ,不如去太空中直连太阳能。这个全新的登月计划 ,目标也只有一个,在太空中建立一个由太阳能驱动的、可扩展的 AI 基础设施。 前些天,OpenAI 的 CEO 奥特曼和微软 CEO Satya Nadella 纳德拉 ,在播客节目上表示 , 我今天的问题不是芯片供应问题;事实是,我没有足够的暖壳(warm shells)来插入它们 。 听着相当凡尔赛,毕竟在这场 AI 浪潮之前,麻豆网站地址一直以为算力就是一切 。 但就像奥特曼在节目里面说 ,AI 的未来,更多地需要能源上的突破 ,订购的 AI 芯片太多,配套的数据中心和电力跟不上也是白搭 。 AI 耗电有多离谱 ,根据国际能源署 (IEA) 的数据,到 2030 年,全球数据基础设施的耗电量 ,预计将与整个日本的国家耗电量相当。 不只是电 ,还有水。世界经济论坛的数据显示 ,一个 1 兆瓦的数据中心 ,每天消耗的水量,与大约 1000 名发达国家居民的用水量相同 。 ▲一块英伟达 H100 芯片的最高功耗可达到700W ,大约是家用微波炉的功耗,而一个数据中心的 H100 显卡数量是以万为单位,且不间断运行 而就在最近五年,数据中心的需求开始狂飙,但增长速度已经远远超过了,规划新发电能力的速度。 Google 为了解决同样的问题,他们的计划 ,是发射一个由太阳能驱动 、搭载 Google 自研 TPU 芯片(用于计算 ,类似英伟达的 GPU)的卫星星座 ,在太空中组建一个「轨道 AI 数据中心」 。 为什么是太空 ?Google 的理由简单粗暴 。 1 、8 倍效率: 如果搭载芯片的卫星,在正确的轨道上,太阳能板的效率是地球的 8 倍。 2、7*24 不间断供电: 太空没有黑夜和云层,对比地球上的太阳能板,可以持续产生电力 。 ▲ 马斯克发 X 说太空的 AI 卫星能保护地球 3、零资源消耗: 在太空 ,数据中心不需要消耗地球有限的土地,也无需消耗大量水资源做冷却工作。 ▲ 苹果 、华为、腾讯 、以及移动等公司在贵州设立数据中心 ,图片 目前地球上的数据中心,越来越接近能源瓶颈,建在冰岛 、挪威 ,是为了冷;建在内华达沙漠,是为了电 。像在国内 ,多数大厂的数据中心都放在贵州、宁夏中卫等 ,靠环境来降温 。 但是太空的环境,远比地球复杂 。Google 在自己的研究论文里面 ,详细提到目前遇到的难点,以及用于应对的方法。 难题一:太空「局域网」? AI 训练需要海量芯片协同作战 ,彼此间的连接带宽和延迟要求极高 。在地球上麻豆网站地址可以用光纤实现数据的高速传输,在太空怎么办? Google 的方案:编队飞行 + 激光通信 。 他们计划让卫星「飞得非常近」,彼此相距仅公里级或更近。 在他们一个 81 颗卫星的模拟星座中,每颗卫星都配有太阳能阵列、辐射冷却系统,以及高带宽光学通信模块;且卫星间的距离仅在 100-200 米之间动态变化。 在如此近的距离上,它们可以通过自由空间光通信(FSO ISL,Free-Space Optical Inter-Satellite Links),实现高速互联。Google 在论文中透露,他们的演示已经成功实现了 1.6 Tbps 的双向传输速率 。 难题二 :宇宙「辐射」? 太空环境极其恶劣 ,太阳在提供能源的同时,也喷射出致命的高能粒子(辐射),这对尖端芯片直接是毁灭性打击。 Google 的方案 :硬扛。 他们把自家的 Cloud TPU v6e (Trillium) 芯片送进了实验室 ,用 67 MeV 的质子束轰击它。 结果是「惊人地抗辐射 (surprisingly radiation-hard)」,TPU 最敏感的高带宽内存 (HBM) ,在承受了 2 krad(Si) 的剂量后才开始出现异常 ,这几乎是 5 年任务预期辐射剂量(750 rad(Si))的近 3 倍 。 这意味着 Google 的 TPU 可在低地轨道连续运行 5 年 ,无永久损伤 。 Google 计划在 2027 年前与 Planet 公司合作 ,发射两颗原型卫星,测试实际运行环境。 ▲ Planet 公司官网,主要从事卫星图像和地球数据的分析 在太空上,各个 GPU 之间的数据传输是做到了快速高效 ,但是就算在太空算完了,数据怎么高速传回地球? 这是一个 Google 在论文中承认 、尚待解决的重大挑战。 延迟问题: Google 选择的「晨昏同步轨道」 ,虽然太阳能拉满,但论文承认这将会增加到某些地面位置的延迟 。 带宽瓶颈: 目前的「地-空」光通信的最高纪录 ,还是 NASA 在 2023 年创下的200 Gbps。 200 Gbps 听起来很快 ,但对于一个太空 AI 数据中心来说,这根水管远远不够用 。 然而 ,在所有这些(局域网、辐射、地面通信)高难度的技术挑战之上 ,还压着一个最根本 、最致命的障碍,它决定了前面的一切是否值得去解决 ,上天成本。 这曾是最大的障碍 ,把一公斤重的东西送上天,曾经比同等重量的黄金还贵 。 ▲ 一麻豆日记安卓低地轨道卫星的发射费用对比 Google 在论文中计算过一笔账 ,如果 SpaceX 的发射成本能降到 $200/kg(预计 2035 年左右) ,则太空数据中心的单位功率成本 ,能与地面数据中心持平,约 $810/kW/年 ,与美国本土数据中心的 $570–3000/kW/年区间完全重叠 。 换句话说,当火箭便宜到一定程度 ,太空就会比地球更适合建数据中心 。 然而,现实是目前的发射价格 ,是这个理想价格的十倍以上。 Google 在他们的论文里,明确采用了 SpaceX 的学习曲线假设 :每当总发射质量翻倍,单位发射成本下降 20%。 ▲ 自首次成功发射猎鹰 Falcon 1 号以来,按最低实现价格计算的 SpaceX 有效载荷质量,针对不同类别火箭逐步变化 从 Falcon 1 到 Falcon Heavy,SpaceX 已把发射成本从 $30000/kg 降到 $1800/kg;而 Starship 的目标,是 10× 可重复使用率下的 $60/kg,极限情况下可降到 $15/kg 。 这意味着,SpaceX 很有可能成为支撑 Google 太空数据中心经济模型的公司。 如果说英伟达垄断了地球上的 GPU ,那么 SpaceX ,将来就可能垄断太空中的算力空间。 在地球上 ,英伟达卖 GPU;在太空里 ,SpaceX 卖轨道 。 就在 Google 发布论文的几天前,11 月 2 日,英伟达强大的 H100 GPU 已经「首次」被送入太空 。 这颗 H100 被搭载在一家名为 Starcloud 的初创公司的卫星上,其在轨算力比以往任何太空计算机强 100 倍 。 ▲Starcloud 创办于 2024 年,诞生之初就是致力于在太空建立数据中心 ,获得了英伟达、YC 等投资。 它们的任务更直接,在轨实时处理数据。Starcloud 的 CEO 举例:一颗 SAR(雷达成像)卫星的原始数据极其庞大 ,与其下载数百 GB 的原始数据,不如在轨用 H100 分析 ,只传回1KB大小的结果 ,比如「一艘船在某位置 ,速度 多少」 。 而当被问到这一切如何实现时 ,Starcloud 的 CEO 同样指向了马斯克:他们的愿景,完全依赖于「SpaceX Starship 带来的成本降低」。 搭载了英伟达 H100 GPU 的 Starcloud-1 卫星,正是通过马斯克的 SpaceX,Bandwagon 4 Falcon 9 航班发射升空的。 过去五年 ,英伟达一次次刷新最高市值记录,关键在于它提供了最强的算力单元(GPU);它掌控了 CUDA(英伟达通用计算平台)生态,形成软件锁定;它成为所有 AI 公司(OpenAI 、Anthropic、Google)的算力上游。 而在太空算力时代 ,这三点都可能都将被重新分配,那个时候 ,算力空间才是下一个红利。 AI 的极限 ,也许才刚刚开始。
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