Google 近期揭開了一項極具前瞻性的研究計畫——Project Suncatcher，這項計畫旨在探索未來人工智慧（AI）運算基礎設施是否能突破地球的限制，轉向太空發展。Project Suncatcher 的核心概念是利用太陽能供電的衛星群組，搭載 Google 自家的 Tensor Processing Units（TPUs），並透過自由空間光學通訊（free-space optical links）串聯，打造一個能在軌道上運行的大規模 AI 運算系統。這項構想不僅挑戰了傳統資料中心的物理限制，更為未來 AI 的發展開拓了全新的可能性。
在地球表面，資料中心的運算能力受到能源供應、散熱效率以及土地成本等多重因素的制約。然而，太空環境提供了近乎無限的太陽能資源。根據 Google 的研究，若將太陽能板放置在合適的軌道上，其發電效率可達地球上的八倍，且幾乎能持續不斷地供電，大幅減少對電池的依賴。這意味著，未來的 AI 運算系統將不再受限於地表的能源瓶頸，而是能充分利用太陽這顆恆星的龐大能量。
Project Suncatcher 的設計採用模組化的小型衛星，這些衛星將以緊密的編隊飛行，彼此之間的距離僅數百公尺。這樣的設計不僅能有效降低通訊延遲，還能透過多通道密集波分多工（DWDM）收發器與空間多工技術，實現每秒數十太位元（terabits）的高速資料傳輸。在實驗室測試中，Google 已成功達成單一光學通道每秒 800 Gbps 的雙向傳輸速率，顯示多太位元的衛星間連結在技術上是可行的。
除了能源與通訊，太空環境的另一大挑戰是輻射。高能粒子可能對電子元件造成損害，影響運算穩定性。Google 特別針對其 Trillium TPU v6e 晶片進行了輻射測試，結果顯示該晶片在最高 15 krad(Si) 的輻射劑量下，並未出現硬體故障，展現出驚人的抗輻射能力。這項發現為未來在軌道上部署大規模 AI 運算系統提供了關鍵的技術支持。
Google 的下一步計畫是與 Planet Labs 合作，預計在 2027 年發射兩顆原型衛星，進行在軌測試。這次任務將驗證 Trillium TPUs 在太空環境中的運作表現，以及光學通訊鏈路在分散式機器學習任務中的效能。若測試成功，未來可能發展出兆瓦級（gigawatt-scale）的衛星群組，進一步整合太陽能收集、運算與熱管理系統，打造出類似系統單晶片（system-on-chip）的高效能太空運算平台。
Project Suncatcher 不僅是 Google 在 AI 基礎設施領域的又一次「登月計畫」，更象徵著人類對科技極限的不斷探索。過去，Google 曾投入大量資源研發大型量子電腦與自動駕駛車，如今將目光投向太空，展現出其對未來科技的遠見與決心。這項計畫若能成功，將徹底改變 AI 運算的遊戲規則，讓地球上的資源壓力得以緩解，同時為科學研究與人類社會帶來前所未有的進步。
然而，Project Suncatcher 也面臨諸多挑戰，例如太空散熱、衛星壽命、以及大量衛星對地球軌道環境的影響。這些問題需要跨領域的專家共同合作，才能找到最佳的解決方案。但可以肯定的是，Google 的這項創新構想，已為 AI 的未來發展開啟了一扇全新的大門。
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