在近地轨道跑机器学习推理,Google 已经把第一颗实验星送上天,但「单星 15 分钟脉冲式运行」的硬限制让它暂时只是资格验证,而不是真正的在轨算力。Project Suncatcher MVP 卫星 10 月 1 日搭乘 SpaceX Falcon 9 的 Transporter-18 拼车任务入轨,搭载 4 颗 Trillium(TPU v6e)、约 1 千瓦太阳能、跑 Gemma 轻量变体回答短问——这是「在轨 AI 数据中心」梦想落地的第一块硬件试金石。

地面先验,再上天实证

Trillium 是 Google 第六代 v6e Cloud TPU,在地表承担 Gemini 等生产推理负载,被直接搬上卫星而不是另起一套太空专用芯片。代价是它必须正面通过地表数据中心根本不会遇到的 3 个考验:

  • 振动:Falcon 9 升空全箭持续约 10 倍重力过载,TPU 单体还要承受 50–100 g 的瞬时冲击。Google 在三轴振动台上按火箭频率摇晃整机载荷,自述「结果出乎意料地顺利」。
  • 辐射:在 UC Davis 的 Crocker Nuclear Laboratory 用 67MeV 质子束打 Trillium,边跑 AI 工作负载边监测位翻转。结果是核心 TPU 逻辑撑到了 15 krad(Si) 累计剂量,而五年屏蔽任务只要求 750 rad(Si)——20 倍安全裕量;HBM 是最敏感部件,累计到 2 krad(Si) 才出现异常,仍然有约 3 倍裕量。
  • 散热:在热真空舱里模拟太空的真空 + 高低温交变,验证热管 + 散热片的纯辐射散热架构。这是 15 分钟脉冲运行的真凶。

地面验证完之后,MVP 才被允许装上火箭。

15 分钟不是策略,是物理上限

Google 高级产品总监 Travis Beals 在 10 月初给出的口径是「每次只敢让芯片跑约 15 分钟」。这不是算力调度策略,而是被真空散热能力锁死的物理上限。

地表数据中心靠强制风冷或液冷把热量带走;太空真空里两条路都失效,只能靠热管把热量导到外壳、再靠外壳向外辐射红外——Stefan-Boltzmann 定律下,散热能力随温度的四次方与表面积成正比。Futurum 的算账是:单颗 Trillium 散热功率密度大约是当前可实现辐射板散热密度的 333 倍,要持续工作每颗芯片需要约 1.3 平方米的散热面积。

15 分钟这个数字的工程含义是:

  • 短答场景可行:Gemini 类问答、Embedding、文档摘要这种「千 token 进、千 token 出」的任务,理论上能在冷却窗口里跑完一次;
  • 训练、长上下文推理几乎不可能:任何需要持续计算几分钟以上的负载都会撞温墙;
  • 系统必须脉冲式运行:卫星不是「跑着 AI」的设备,而是「每隔几十分钟醒过来算一波、再睡回去散热」的设备。

MVP 整星寿命约 1 年(后续靠大气阻力在 6 年内再入烧毁),这一年的核心数据点就是「真实轨道热循环下,辐射散热能撑过几分钟」。

终局:81 颗编队 + 10 Tbps 星间光链路

单星不够看,Google Research 的预印本《Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design》把规划图铺到 2027 年以后:

  • 81 颗卫星、1 km 半径、650 km 晨昏太阳同步轨道:每颗相邻间距在 100–200 米之间振荡,模型显示只需少量 station-keeping 即可维持稳定;
  • 星间光链路:实验室 bench 上,用商用 DWDM 光模块已经在单对收发器上跑出 800 Gbps 单向、1.6 Tbps 双向,目标是把每条星间链路的有效吞吐推上 10 Tbps 量级,支撑分布式 ML 的 all-reduce;
  • 2027 年再发 2 颗:验证两颗卫星以 28,000 km/h 相对运动时,光链路能不能真的维持住——这才是整套架构能不能扩展的胜负手。

200 美元/公斤是经济性生死线

「入轨成本要打到 200 美元/公斤」是 Google 自己算出来的临界点。当下 Falcon 9 可重复使用大约 3,600 美元/公斤,差着一个数量级。要在 2030 年代中期把成本打下来,Google 的假设是 Starship 商业化节奏跑出 20% 学习曲线,且每年要发约 180 次——这是历史上从未出现过的发射密度。

一旦这个数字成立,SpaceX v2 级卫星的「年化入轨 + 运行成本」可以追平地面数据中心「电费」那一项(约 570–3,000 美元/千瓦/年)。Futurum 的进一步估算:当前在轨算力每 GW 投资约 721 亿美元(不算计算硬件),是同等离网地面方案的 4.5 倍——只有发射密度与卫星量产规模同时爬升,这个溢价才能被压平。

不是替代地表,而是抢「太阳配额」

把 Project Suncatcher 放回 Google 的算力布局看,它不是用来「取代」地表的 TPU pod,而是抢一种地表数据中心复制不了的新配额——阳光。

在晨昏轨道上,卫星几乎 24 小时泡在阳光里,光伏板发电效率比地表高最多 8 倍,且不需要巨型电池组储能。Futurum 预测 2030 年前 AI 算力需求可能膨胀到 1 万亿美元级 capex,而 33% 以上的数据中心会因为电网互联排队被迫离网——一旦离网,「太阳配额」就成了真金白银的成本优势。

短期看,这仍是「资格验证阶段」。MVP 入轨、15 分钟脉冲、4 颗 TPU 跑 Gemma 短答,远远谈不上替代地表 GPU/TPU pod。但 Google 已经把时间表摊出来了:2027 年双星编队验证星间光链路,2027 年以后向 81 颗、最终 GW 级太空算力集群演进。

所以呢?地表超大规模数据中心正撞电力、土地、冷却三重墙,L4–L5 太阳同步轨道上的「太阳配额」一旦被 Starship 商业节奏激活,就会从验证实验变成可投资的算力来源。短期内没人会取消地表的 TPU pod,但十年之后,这笔账可能就反过来了——这是 Google 把赌注压在「太阳配额」上的真正理由。