Google Project Suncatcher：Gemini靠太陽能運轉，每次15分鐘

Google與Planet聯手打造的冰箱大小衛星MVP，將四顆Trillium TPU送上軌道，以太陽能運行Gemini。這些晶片每次只能工作約一刻鐘，接著就得停機散熱。這道上限，才是這場實驗真正的主題。

Google第一顆人工智慧衛星，將有一部分工作時間刻意處於關機狀態。作為Project Suncatcher的首航，MVP搭載四顆Tensor Processing Unit（TPU），運行Gemini模型約15分鐘後停下，等散熱器把熱量推向太空，再重新啟動。這段暫停聽起來像技術上的附註，卻正是Google把衛星送上天要回答的問題。

Project Suncatcher是Google的一項研究計畫，想弄清楚AI背後的電力，能否直接取自在軌道上收集的陽光，而不是來自家庭、醫院和工廠同樣仰賴的電網。MVP是這項計畫第一個升空的硬體，由Google與Planet共同打造；Planet是總部位於舊金山的公司，經營全球規模最大的地球影像衛星機隊之一。MVP大小約如一台冰箱，太陽能板可提供約1千瓦電力，四顆晶片屬於Trillium世代，與Google地面資料中心裡回應Gemini請求的TPU同屬一個家族。

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如果時程不變，MVP將於10月1日從加州范登堡太空軍基地搭乘SpaceX獵鷹9號（Falcon 9）火箭升空，是Transporter-18共乘任務所搭載的眾多小型酬載之一。Google對這次飛行的定調異常低調。發射前幾天，該公司表示：「有些事情只能在太空中測試。下週把我們首批TPU送上軌道，將有助於我們取得資料與經驗，作為未來發射的參考。」這次飛行沒有搭配任何產品，也沒有等著結果的服務，從太空傳回來的只有量測數據。

為何要到太陽幾乎不落的地方運算

上太空的理由在於陽光。根據Google自己的研究，在合適的軌道上，太陽能板的產能最高可達地面同款面板的八倍，因為那裡沒有雲層、沒有天氣變化，也幾乎沒有黑夜。Suncatcher仰賴的是晨昏太陽同步軌道，這條軌道沿著晝夜交界線運行，讓太空船幾乎隨時都看得到太陽。這也降低了對沉重電池的需求，否則衛星必須攜帶電池，才能撐過每一圈軌道中的黑暗階段。電池就是質量，而質量正是太空飛行中最昂貴的東西。

推動這個構想的壓力，在地面上一目了然。每一代新的AI模型都需要更多算力，而為此興建的每一座資料中心，都需要電網併聯、土地、冷卻用水或其他冷卻方式，也愈來愈需要擔心自家電費的在地社區多一分耐心。國際能源總署（IEA）在2025年估計，到這個十年結束前，全球資料中心用電量將成長一倍以上，達到約945太瓦時（TWh），而AI是推升用電的主要動力。

大型科技公司的回應，是一場搶電大戰。Google已簽約向Kairos Power開發的小型模組化反應爐購電，並與NextEra Energy合作，讓愛荷華州已停機的杜安阿諾德核電廠重新運轉。Microsoft同意重啟賓州三哩島的一座反應爐，Amazon則投資了反應爐開發商X-energy。這些計畫都要耗費數年，受制於許可審查與地方政治，還得和所有人爭奪同一批輸電容量。Suncatcher是同一場尋找中最激進的版本：與其在地面找更多電力，不如前往陽光幾乎從不間斷的地方。

冰箱大小的衛星，微波爐等級的電力

目前，這項計畫刻意維持小規模。MVP的太陽能板可提供約1千瓦電力，大致相當於一台微波爐的耗電量；四顆晶片的運算能力加總，約等於地面資料中心的一台伺服器。地球上最大的AI園區規劃規模以數百百萬瓦計，紙上推算，一座100百萬瓦的設施需要十萬顆MVP這樣的衛星才能湊足電力。Google將這次任務歸結為一個樸素的問題，在更大的算盤有意義之前必須先回答：自家的AI硬體究竟能不能在太空運作？

MVP也顯示，計畫推進的速度比最初宣布的更快。Google在2025年11月推出Suncatcher時，規劃與Planet進行一次學習任務，在2027年初以前將兩顆原型衛星送上軌道。如今MVP搶在這兩顆衛星之前出發，任務也更聚焦：在Google投入更複雜的硬體之前，蒐集TPU在發射應力、太空輻射以及低地球軌道劇烈溫差下表現的真實數據。

Trillium是Google第六代TPU，2024年5月發表，同年稍晚開放給雲端客戶使用。Google之後又推出第七代Ironwood，專為大規模運行大型模型而設計。首次測試選用上一代晶片，有其務實的道理：這款晶片在地面上已被摸得一清二楚，一旦在軌道上出現異常，就能歸因於環境，而不是陌生的矽晶片。

與Planet的合作其來有自。2017年，Google把衛星影像事業Terra Bella（前身為Skybox Imaging）賣給Planet，交易內容包括Google取得Planet股權，並簽下多年期的影像採購合約。Planet由前NASA科學家在2010年創立，十多年來持續打造並營運小型衛星機隊，因此由它負責太空船這一側的工作：打造衛星、讓它們在軌道上存活，並從地面與之通訊。Google則帶來晶片、模型和問題。這樣的分工，與Google從一開始對Suncatcher的描述一致：這是一項研究，每次發射都先汲取經驗，再決定下一步。

輻射反而是比較容易的難題

地面測試帶來了一些樂觀的理由。Google沿三個軸向震動硬體，模擬火箭飛行，過程中個別零件可能承受50至100 g的加速度。接著，Google把Trillium TPU帶到加州大學戴維斯分校（UC Davis）的克羅克核子實驗室（Crocker Nuclear Laboratory），在晶片執行AI工作負載時以67 MeV質子束照射，觀察是否出現位元翻轉等錯誤。根據Google Paradigms of Intelligence團隊資深總監特拉維斯·比爾斯（Travis Beals）的說法，這些晶片承受的總輻射劑量，高於五年任務期間將吸收的劑量。

已發表的數據比這段概述更進一步。Google的研究論文將五年任務的預期劑量訂為750 rad(Si)。晶片中最敏感的元件高頻寬記憶體，要到劑量超過2 krad(Si)，也就是預期劑量的近三倍，才開始出現異常。處理器的測試劑量高達15 krad(Si)，是預期劑量的二十倍，沒有任何一顆晶片因累積輻射而發生硬性故障。這並不代表太空對電腦無害。單一粒子擊中晶片所引發的錯誤，也就是所謂的單事件翻轉，仍須在軟體與記憶體層面偵測並修正。

這項結果之所以重要，是因為太空產業因應輻射的傳統做法既慢又貴。NASA好奇號與毅力號探測車搭載的RAD750等抗輻射強化處理器，能在嚴苛環境中撐上許多年，但運算速度只有現代商用晶片的零頭，價格卻高出許多。現成的商用電腦過去也曾上太空，慧與科技（HPE）在2017年送上國際太空站的Spaceborne Computer就是一例。值得注意的是，Google的數據顯示，靠錯誤校正而非特殊製程保護的商用AI加速器，或許就足以勝任軌道上的工作。

每15分鐘就得結清的熱帳單

散熱才是更棘手的問題，15分鐘的上限把這一點表露無遺。在地球上，資料中心靠吹送空氣或抽送冷卻水帶走晶片熱量，設施設計有很大一部分都圍繞這項任務。真空中沒有空氣能透過對流帶走熱量，因此MVP藉由鋁製和銅製熱導管把熱量導向散熱器，而散熱器只能以紅外光的形式將熱釋放出去。

物理定律在這裡毫不留情。散熱器的散熱量與其表面積及溫度的四次方成正比，想排出更多熱，只能把散熱器做大或讓它更熱，偏偏晶片不喜歡在高溫下運作。國際太空站以連接氨冷卻迴路的大型外部散熱板處理同樣的問題。在MVP這麼小的太空船上，晶片產生熱量的速度超過散熱器排熱的速度，於是晶片運作到接近熱極限，然後等待。運作時間每延長一分鐘，都是衡量熱設計成效的直接指標。

熱管理只是Google為完整軌道資料中心列出的障礙之一。真正的系統還需要高頻寬鏈路，把結果傳回使用者所在的地面，同時不讓延遲成為問題。它也必須靠無人能更換的零件持續運作：地面上伺服器壞了，技術人員可以替換；在軌道上壞了，就只能一直壞著，因此設計必須預先接受硬體緩慢而持續的耗損。此外，它還仰賴遠低於現今水準的發射價格。Google沒有透露這項計畫的成本。

一切取決於每公斤的價格

最後這一點，決定構想的成敗。Google的分析把發射價格的歷史下降趨勢往後推演，結論是：唯有發射成本降到每公斤200美元以下，軌道運算才會與地面資料中心的能源成本大致相當。Google預估這可能在2030年代中期前後實現。現今的共乘發射價格高出許多，MVP搭乘的SpaceX Transporter計畫，對小型衛星公開的報價是每公斤數千美元。這道差距能否彌合，取決於SpaceX星艦（Starship）這類完全可重複使用的重型火箭，能否兌現製造商承諾的成本曲線。

這個時間點，說明了整個計畫的基調。Suncatcher押注的是十年後火箭產業的樣貌，而不是明年的產品規劃。Google稱之為「登月計畫」，這是它用在長期、高度不確定賭注上的標籤，後來成為Waymo的自駕車研發與量子運算都曾掛上這個名號。兩者都花了十多年，才做出顧客真正用得上的東西。

相隔數百公尺飛行的81顆衛星

已發表的設計，顯示這份雄心的尺度。這篇論文由特拉維斯·比爾斯與布萊斯·阿奎拉-阿卡斯（Blaise Agüera y Arcas）、詹姆斯·馬尼卡（James Manyika）等Google研究人員共同署名，設想的不是一艘巨型太空船，而是由81顆衛星組成的叢集：它們在半徑1公里的範圍內編隊飛行，平均高度約650公里，相鄰衛星僅相距100至200公尺。正因為飛得這麼近，它們才能像單一資料中心般協同運作，彼此以雷射光束而非光纖纜線相連。在地面的實驗台測試中，Google研究人員以一對光收發器達成每個方向800 Gbps、合計1.6 Tbps的傳輸速率。一個實際運作的叢集，需要數十Tbps的頻寬。2027年，Google計畫與Planet發射兩顆衛星，專門在軌道上測試這種雷射鏈路。

如此密集的編隊飛行，本身就是一道未解的難題。低軌道衛星不斷受到稀薄高層大氣與地球重力分布不均的推擠，要讓81顆衛星維持緊密叢集，需要持續的自動化軌道維持。Google的論文所附模型顯示，小幅度的機動就足以維持叢集，但MVP只是一顆單獨的衛星，無法驗證這一點。密集叢集也會捲入一場早在Suncatcher之前就已存在的爭論，也就是低地球軌道日益擁擠的問題。那裡已有數千顆運作中的衛星共享天空，其中大多屬於SpaceX的Starlink。

對任何市場的Gemini使用者來說，眼下什麼都沒有改變。每一個回答仍然來自地球上的資料中心，MVP產出的是工程數據，而不是新服務。今年不會有人跟衛星聊天，也沒有任何Gemini功能取決於這次任務的結果。

雲層之上不只Google一家

加入這場競賽的不只Google，第一個把AI晶片送上太空的也不是它。獲Nvidia投資的新創公司Starcloud總部位於華盛頓州雷德蒙德，原名Lumen Orbit，已在2025年11月發射搭載Nvidia H100繪圖處理器的Starcloud-1衛星。同年12月，它在軌道上運行Google DeepMind的開放模型Gemma，並訓練了安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）打造的小型語言模型nanoGPT。在中國，衛星製造商國星宇航與之江實驗室於2025年5月發射了所謂「三體計算星座」的首批12顆衛星，宣稱目標是在軌道上處理資料，而不是把資料全部傳回地面。

據Yahoo Finance報導，SpaceX已勾勒出採用Nvidia技術的軌道AI資料中心藍圖，最快可能在2027年底前發射；其AI1衛星設計的目標是約120千瓦的持續運算能力，是MVP電力預算的一百多倍。傑夫·貝佐斯（Jeff Bezos）曾預言，一二十年內軌道上就會出現十億瓦等級的資料中心；OpenAI的山姆·奧特曼（Sam Altman）也支持在太空運算的構想。看好者的名單很長，真正運作中的系統，目前卻只有寥寥幾顆單獨的衛星。

Google的獨特之處在於，它自行設計晶片、自行訓練模型，還經營全球規模數一數二的資料中心群。如果Suncatcher成功，Google擴大規模時不必仰賴任何人的處理器。這也是一顆只裝了四顆晶片的小衛星對它如此重要的原因：MVP傳回的每一筆量測數據，都會直接用於下一代TPU與下一艘太空船的設計。

進入軌道後，MVP將沿晨昏太陽同步軌道飛行，預計執行任務約一年，不過硬體本身最長可在軌道上停留六年，之後墜入大氣層燒毀。第一批有用的數據應該很快就會出現，包括晶片如何撐過發射，以及在最初幾輪工作與休息的循環中表現如何。

發射之後，值得關注的數字不是MVP算得多快，而是它能連續算多久。如果這15分鐘能逐步延長到一小時，軌道資料中心看起來就會像一道工程問題，而不再是科幻情節。如果做不到，AI的電費帳單仍將牢牢留在地球上，解方只能來自地面的電網、發電廠與更有效率的晶片。

標籤: Google, Sam Altman, Gemini, SpaceX, 資料中心, Planet

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