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」：
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。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。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。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」。
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。
