Google 把 AI 數據中心帶到太空！Project Suncatcher：以太陽能衛星與 FSO 互聯的太空版 AI 數據中心，2027 年啟動原型試驗
Google 宣佈正在研發「Project Suncatcher（Suncatcher 計畫）」：把 AI 算力搬上太空，用太陽能供電的低軌衛星搭載 TPU 互聯成星群，透過自由空間光通信（Free-space optics, FSO）在衛星之間以超高頻寬互通，目標打造可擴展、接近全天候供電、且更節能的下一代 AI 基礎設施。
Suncatcher 設想在太陽同步近地軌道部署一批小型衛星，每顆搭載 Google 自研的 Trillium（Cloud TPU v6e）等 AI 晶片，利用軌道上幾乎不間斷的陽光直接供電，不用搶地面電力與水資源，並用光學鏈路把衛星串成「太空資料中心」。
太空的太陽能在合適軌道的年產能可比地面高出約 8 倍，且接近 24 小時供電，能降低對大型電池與冷卻用水的依賴；對比地面資料中心，這可減少土地與能源壓力，為日益膨脹的 AI 訓練負載尋找新出路。
Project Suncatcher 要怎樣實現
星間通訊：衛星彼此拉近至公里級甚至更近，以商規 DWDM 光收發器與空間多工提高頻寬，實驗台架已展示雙向約 1.6 Tbps，目標是每秒數十 Tbps 的星間鏈路。
編隊控制：在約 650 公里高度維持緊密星群，利用物理與可微分模型優化隊形，抵銷像地球 J2 這類擾動，降低推進燃料消耗。
晶片耐輻射：Trillium TPU 經質子束與劑量測試，在預估 5 年任務總劑量下未出現永久性硬故障；記憶體仍需透過錯誤校正與系統設計管理軟錯與穩定性。
據 Google 的測算，若 2030 年代中期近地軌道發射成本降至約每公斤 200 美元級，將有機會把發射攤銷後的成本壓到接近地面資料中心按年每 kW 的電力開支；Google 計劃最早於 2027 年與 Planet 合作發射兩顆原型星，驗證 TPU 在軌運作與分散式機器學習的光學互聯。
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Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design
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