Jeszcze dekadę temu było to czysto hipotetyczne rozważanie, stawiane na równie z terraformowaniem Marsa czy bazami księżycowymi. Obecnie staje się jednak coraz realniejszym scenariuszem, analizowanym na poważnie przez największych graczy na rynku.
Podstawy teoretyczne nie są wcale jakieś nowatorskie ani innowacyjne. Koncepcja orbitalnych centrów danych nie jest przecież w żadnym razie nowa. Już w 1945 roku Arthur C. Clarke, autor Odysei Kosmicznej, opisał koncepcję wykorzystania napędzanych energią solarną satelitów do globalnej komunikacji, a od dekad takie satelity faktycznie wykorzystują energię słoneczną i przesyłają dane pomiędzy orbitą a powierzchnią Ziemi. Teraz pojawia się jednak pomysł, aby zamiast wyłącznie komunikacji umieszczać na orbicie również układy GPU i uruchamiać tam rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją. To raczej małe rozwinięcie znanej tam technologii niż całkowicie nowatorskie podejście.
Energia i chłodzenie
Jednym z głównych argumentów przemawiających za wykorzystaniem przestrzeni kosmicznej jest energia. Na orbicie nie występują chmury ani warunki atmosferyczne ograniczające produkcję energii z paneli słonecznych. Na odpowiednio dobranej orbicie można również znacząco ograniczyć czas przebywania satelity w cieniu Ziemi. Firmy rozwijające koncepcję orbitalnych centrów danych wskazują, że energia słoneczna dostępna w przestrzeni kosmicznej może być znacznie bardziej przewidywalna niż w przypadku instalacji naziemnych. Drugim argumentem jest natomiast chłodzenie. Centra danych na Ziemi wymagają rozbudowanych systemów odprowadzania ciepła. W przypadku dużych instalacji może to oznaczać ogromne zużycie energii i wody. W przestrzeni kosmicznej ciepło może być odprowadzane poprzez promieniowanie. W końcu to próżnia.
Problemów jest wiele
Oczywiście, koncepcja ma też kilka oczywistych problemów. Pierwszy to sam projekt infrastruktury. Orbitalne centrum danych nie byłoby odizolowanym komputerem znajdującym się gdzieś nad Ziemią, potrzebny byłby cały system. Zapytanie użytkownika trafiłoby najpierw do naziemnej infrastruktury. Następnie przez stację naziemną zostałoby przesłane do odpowiedniego satelity. Satelity mogłyby chociażby komunikować się ze sobą za pomocą optycznych łączy międzyorbitalnych wykorzystujących lasery. Dzięki temu żądanie mogłoby zostać przekazane do konkretnego GPU znajdującego się w innym punkcie konstelacji. Po wykonaniu obliczeń wynik wracałby przez sieć satelitarną i stację naziemną do użytkownika.
Taki model przypomina rozproszoną chmurę obliczeniową, z tą różnicą, że jej część znajdowałaby się na orbicie. Konieczne byłoby więc opracowanie zaawansowanych mechanizmów zarządzania zasobami, trasowania danych i przydzielania zadań poszczególnym satelitom. Istotnym elementem pozostaje również opóźnienie. Dla części zastosowań AI dodatkowa latencja może być akceptowalna, szczególnie jeśli obliczenia nie wymagają bardzo szybkiej wymiany danych pomiędzy wieloma GPU. Dla części byłoby to jednak nieakceptowalne.
Koszty też ograniczają
To jednak tak naprawdę rzeczy bardzo proste, a w gorszych przypadkach przynajmniej wykonalne do rozwiązania. Największym problemem pozostaje koszt wynoszenia sprzętu w przestrzeń kosmiczną. Obecne ceny startów są wciąż zbyt wysokie, aby klasyczne centra danych przenosić na orbitę w prosty sposób. Cały model biznesowy zależy więc w dużej mierze od dalszego obniżenia kosztów wynoszenia ładunków na orbitę.
Kluczową rolę może odegrać rozwój ciężkich, wielokrotnie używanych rakiet, szczególnie Starshipów, które jak na razie jako jedyne mają w tej kategorii wymierne sukcesy. Jeśli koszt wyniesienia kilograma sprzętu znacząco spadnie, ekonomia orbitalnych centrów danych może zacząć wyglądać inaczej. W przeciwnym razie nawet darmowa energia słoneczna i możliwość odprowadzania ciepła przez promieniowanie mogą nie wystarczyć, aby konkurować z infrastrukturą naziemną.
Problemem jest również sama produkcja satelitów. Konstelacja licząca tysiące lub dziesiątki tysięcy jednostek wymagałaby produkcji na skalę przemysłową. To również duża inwestycja, obarczona sporym ryzykiem i wieloma niepewnościami. A duzi gracze w obliczu wielu kryzysów na rynku nie są skorzy do podejmowania ryzykownych działań.
A co z trwałością w kosmosie?
Problemem jest również trwałość, a co za tym idzie, zwrot z wspomnianej inwestycji. Serwery znajdujące się na Ziemi można naprawić, wymienić lub rozbudować. W przypadku satelity sytuacja wygląda zupełnie inaczej. Sprzęt elektroniczny musi działać przez lata bez bezpośredniego dostępu człowieka. Jednocześnie jest narażony na promieniowanie kosmiczne, które może powodować błędy i uszkodzenia układów elektronicznych. Dochodzi do tego problem temperatury.
Próżnia nie chłodzi elektroniki w taki sposób jak powietrze lub ciecz. Ciepło może być odprowadzane przede wszystkim przez promieniowanie, co wymaga odpowiednio zaprojektowanych powierzchni radiatorów. Samo w sobie nie jest to olbrzymim problemem, ale wysokowydajne radiatory zaprojektowane do pracy w próżni będą zwyczajnie duże. A to zwiększa znowu koszt wyniesienia ich w kosmos.
W przypadku infrastruktury AI, która może zużywać ogromne ilości energii, jest to szczególnie istotne. Sama dostępność energii słonecznej nie rozwiązuje problemu. Trzeba jeszcze skutecznie zamienić ją na moc elektryczną, wykorzystać w układach obliczeniowych i odprowadzić powstałe ciepło. Teoretycznie, kosmos może to ułatwiać. Ale w praktyce problemy logistyczne mogą okazać się nie do przejścia.
Kto za to zapłaci?
Wygląda więc na to, że to finanse pozostają największą barierą dzielącą nas od kosmosu. Rozwój nowych technologii zazwyczaj odbywa się w ekosystemie, w którym obok kilku dużych i dobrze finansowanych firm działa wiele mniejszych przedsiębiorstw, start-upów oraz wyspecjalizowanych dostawców. Najwięksi gracze mogą finansować kosztowne projekty i budować podstawową infrastrukturę, podczas gdy mniejsze firmy testują alternatywne rozwiązania i szukają nisz, które w przyszłości mogą stać się częścią większego rynku.
Tak wyglądało to między innymi w przypadku chmury obliczeniowej, półprzewodników czy współczesnej infrastruktury AI. Orbitalne centra danych mogą mieć jednak znacznie wyższą barierę wejścia. Wymagają nie tylko opracowania samego sprzętu obliczeniowego, ale również satelitów, systemów zasilania i chłodzenia, łączności oraz dostępu do rakiet. Oznacza to konieczność poniesienia ogromnych nakładów jeszcze zanim pojawią się przychody z gotowej usługi.
Co istotne, problem z finansowaniem może dotyczyć nie tylko małych start-upów. Nawet największe firmy technologiczne musiałyby przeznaczyć na taki projekt środki porównywalne z inwestycjami w najbardziej kapitałochłonne elementy infrastruktury. Jeśli koszty wynoszenia sprzętu znacząco spadną, a technologie chłodzenia, komunikacji i odporności elektroniki osiągną odpowiedni poziom, niewielkie orbitalne centra danych mogą stać się realnym uzupełnieniem infrastruktury AI. Na razie pozostaje to jednak jednym z najbardziej ambitnych kierunków rozwoju centrów danych. I na ten moment raczej niewykonalnym.
