瞄準太陽能吃到飽!Google拋「太陽捕手計畫」:把TPU搬上衛星運算,是更便宜又節能省碳的選擇?
瞄準太陽能吃到飽!Google拋「太陽捕手計畫」:把TPU搬上衛星運算,是更便宜又節能省碳的選擇?

為了在AI競爭中勝出,科技巨頭不惜瘋狂砸錢建設資料中心,但與之而來的電力供給問題,卻潛藏龐大的環保與耗能問題。

針對這個大哉問,Google提出一個腦洞大開的潛力解方 :就是把資料中心搬到衛星上,測試能否能以比地球上更高效的產出算力。 若成功了,就可以一次解決能源供應跟潛在的環保問題。

因此Google於11月初宣佈「太陽捕手計畫」(Project Suncatcher),計劃於2027年初發射兩顆原型衛星,旨在建構由太陽能供電的衛星星座,搭載 Google TPU,並以 自由空間光學鏈路在近距編隊中互連,形成類資料中心級的高頻寬、低延遲分散式 ML 計算平台。

Google執行長桑德爾.皮蔡(SUndar Pichai)近日向《Fox》透露,他們的「登月計畫」之一,就是在太空中建設資料中心,希望運用24小時不間斷的太陽能滿足資料中心的能源需求,「太陽能是我們今天在地球上生產能源的100兆倍以上。」

雖然太空資料中心目前看來似乎是天方夜譚,不過皮蔡認為,「我毫不懷疑10年後,太空資料中心會被視為常態。」

為何在太空上打造算力叢集,比地球上更有優勢?

Google的核心假設是:在合適的近地軌道,太陽能不但更充足、而且幾乎不間斷,讓衛星上的運算叢集也許能以更高能效與更少地面資源成本擴張。具體包括以下仍有待驗證的「假設優勢」:

  1. 更高且更穩定的能源供給
    在適當軌道,太陽能板的產能可比地面高出約八倍,且因接近「持續日照」可大幅減少電池需求與充放電損耗,提升整體能效與運轉占空比。

  2. 以光學互聯實現資料中心級連線
    近距編隊的衛星可用自由空間光學鏈路,透過多通道 DWDM 與空間多工取得「數十 Tbps」等級的互連頻寬與低延遲,接近地面資料中心的分散式訓練/推論需求,同時避免大規模建置對地面電網與土地的壓力。

  3. 可能的經濟可行性(中長期)
    若發射成本在 2030 年代中期下降到 低於每公斤 200 美元,以每千瓦/年計算的能量成本,太空叢集的「發射+運行」總成本有機會與地面資料中心的能源帳相當,讓以太陽為能的算力擴張具經濟可行性。

  4. 對地面影響更小
    算力與能量採集上太空,能減少對地面資源(電力、土地、冷卻設施等)的直接占用與環境影響,將擴張壓力從地面基礎設施轉移到可模組化的衛星星座。

打造「太空算力叢集」有哪些難點?

依照下圖,Google主張即使低軌衛星彼此距離很近(百公尺到公里級),在「不點火、不修正」的情況下,它們也會在重力作用下沿著固定的相對軌跡「緩慢晃動」與「週期性變化」。

Google太陽捕手計畫
圖中紅點是中心參考衛星 S0,橘色圈是外圍衛星 S1。黑色虛線橢圓勾勒出整個衛星群在不旋轉座標系中的相對軌跡範圍。
圖/ Google

而這種可預測的相對運動,說明群集在近距編隊下能維持穩定,僅需小幅的站位維持(微量推進)就能把衛星間距控制在目標範圍,滿足高頻寬光學互聯的需求。

但話說回來。24小時不間斷的太陽照射,也意味著需要克服散熱問題。同時,衛星之間用光束互聯必須非常準、不抖、不斷線,更不用說一大群衛星要長期維持隊形、互不相撞的難度。

難上加難的是,放在衛星上的TPU與記憶體還要能承受太空粒子和輻射不出錯;最後,還得把大量算出的資料高速、安全地傳回地面,同時整體發射與維運成本要壓得夠低才有經濟意義。

也因為難度高,Google才計畫在2027 年以兩顆原型衛星上軌,驗證上述關鍵技術。

太空算力佈署已成現在進行式

聯合國曾指出,目前一座資料中心的耗電相當於10萬戶家庭用電,而目前部份建設中的巨型資料中心的用電更是前者的20倍以上。聯合國研究估計,2030年時全球資料中心用電可能相當於日本全國的用電量。

正是資料中心巨大的能源需求,太空資料中心的構想不只有Google垂涎。例如OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)也曾表達過對太空資料中心的想像。

今年7月,奧特曼在Podcast上表示,未來或許人們會把資料中心放到太空中,建造一個巨大的「戴森球」(Dyson Sphere)來滿足資料中心的能源需求。(編按:指建立一個巨大結構包覆恆星,以捕捉恆星絕大部分的能量輸出。)

亞馬遜創辦人傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)近期同樣在一場科技會議上指出,未來幾十年內,太空資料中心的成本會低於地表上資料中心的成本,讓地球環境得以改善。

那本身擁有航太業務、也投身AI領域的馬斯克又是怎麼看?他的看法更為樂觀,在11月的美沙投資論壇上表示,可能5年內在太空中運行資料中心的成本,就會比地表上來得低,「我認為或許4、5年內,成本最低的AI運算方式將是使用太陽能的AI衛星。」

不過,也並非所有人都對太空資料中心這麼樂觀,輝達執行長黃仁勳就認為,太空資料中心目前還停留在夢想階段。

資料來源:Business Insider華爾街日報Tom's hardware

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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