Souhrn
Analytik Nate Jones, který sbírá zprávy o umělé inteligenci, se mýlí v hodnocení vývoje AI datových center ve vesmíru. Už nyní je v orbitě GPU H100 od společnosti Starcloud a další firmy jako Google připravují vlastní testy. Primární výhodou není chlazení, ale rychlejší škálování na miliony či miliardy čipů.
Klíčové body
- Starcloud vypustila satelit s Nvidia H100 minulý měsíc na Falcon 9, ve spolupráci s Crusoe.
- Plán komerční verze pro říjen 2026, SpaceX modifikuje satelity V2 mini a V3 mini pro AI uzly.
- Google testoval TPU a HBM pod protonovým zářením, chyba pro inference je zvládnutelná, cíl 2027.
- Komunikace přes KU pásmo a laserové spojenia mezi satelity, nejen laserové přenosy dat na Zem.
- Hlavní výhoda: rychlejší výstavba a napájení velkých clusterů díky vesmírné infrastruktuře.
Podrobnosti
Článek kritizuje Nate Jonese za tvrzení, že návrh Elona Muska na orbitální AI výpočty je pouze debatní myšlenka bez reálných kroků. Ve skutečnosti Starcloud, startup zaměřený na výpočetní výkon ve vesmíru, již má v orbitě plně funkční Nvidia H100 GPU. Tento čip slouží pro trénink a inference modelů umělé inteligence a byl vypuštěn na SpaceX Falcon 9 rideshare misi minulý měsíc. Partnerem je Crusoe, firma specializující se na energeticky efektivní AI datová centra na Zemi, která teď expanduje do vesmíru.
SpaceX připravuje modifikace svých satelitů Starlink, konkrétně verzí V2 mini a V3 mini. Ty budou označeny jako vylepšení pro komunikaci, caching a AI uzly, což usnadní schválení FCC. Po krátkém testování přejdou do komerčního provozu s cílem říjen 2026. Komunikace s těmito AI satelity probíhá standardně přes KU pásmo nebo S/L/AWS frekvence, podobně jako u Starlinku. Pro intersatelitní přenosy se použijí lasery, případně připojení k existující Starlink síti bez nutnosti duplicitních antén.
Google mezitím provedl pozemní testy svých TPU (Tensor Processing Units, čipy pro AI výpočty) a HBM pamětí pod protonovým zářením simulujícím vesmírné podmínky. Experimenty prokázaly, že míra chyb je přijatelná pro inference modelů umělé inteligence, tedy pro běh hotových AI systémů. Firma plánuje spuštění prvních dvou testovacích satelitů v roce 2027 ve spolupráci s Planet Labs, poskytovatelem dat ze Zemského pozorování.
Proč je to důležité
Orbitální AI datová centra řeší klíčové limity pozemní infrastruktury: časově náročnou výstavbu a nedostatek energie pro clustery s miliony či miliardami čipů. Vesmír umožňuje rychlé nasazení solárním napájením a paralelní stavbou satelitů, což zkrátí nasazení velkých AI systémů z let na měsíce. Chlazení je vedlejší výhodou díky vakuu, ale ne primární. Pro průmysl to znamená novou éru škálovatelného AI výpočtu, kde SpaceX, Nvidia a Google urychlí vývoj AGI. Uživatelé pocítí nižší latenci inference přes laserové sítě a levnější cloudové služby. Tento vývoj ovlivní i kosmonautiku, protože AI uzly posílí autonomii satelitů pro navigaci a analýzu dat v reálném čase.
Zdroj: 📰 Next Big Future
