Elon MuskやJeff Bezosのようなテックリーダーらが、AIの膨大な計算ニーズを賄うため軌道上にデータセンターを打ち上げることを提案しているが、専門家は深刻な障害を指摘している。広大な太陽光パネルや冷却問題から放射線リスクまで、宇宙でのこうした施設建設はまだ遠い。Googleの2027年プロトタイプなどのプロジェクトは初期の関心を示すが、本格生産規模の実用化は遠い。
ChatGPTのような生成AIの需要急増により、ギガワット級の電力を必要とする巨大データセンターの必要性が高まっている。これは数百万世帯の消費に匹敵する。地上では、これらの施設は天然ガスなどの持続不可能なエネルギー源にますます依存しており、再エネは必要な規模と信頼性を提供するのに苦戦している。
これに対処するため、Elon MuskやJeff Bezosのような人物が、低軌道に軌道データセンターを設置するというアイデアを提案。太陽光パネルで常時陽光を活用し、中断のない電力を得る。Bezosは自社のBlue Originを通じて、ギガワット規模の施設が10〜20年以内に登場すると予測している。
GoogleはProject Suncatcherでより具体的な取り組みを進め、2027年にTPU AIチップ搭載の2基のプロトタイプ衛星を打ち上げる計画だ。一方、Nvidia支援のStarcloudは今年、H100グラフィックス処理ユニット1基を宇宙に展開したが、これはOpenAIが使用しているとされる100万基の同チップに比べれば見劣りする。
専門家は短期的な実現可能性に懐疑的だ。ペンシルベニア大学のBenjamin Lee氏は「学術研究の観点から、[宇宙データセンター]は生産レベルに全く達していない」と述べる。主要な障害は巨大な物理的フットプリントだ。AIの電力需要は数平方キロメートルの太陽光パネルを要し、宇宙の真空での冷却は地球の蒸発法なしに熱を放射するだけに頼る。Lee氏は「エネルギー用と冷却用にそれぞれ独立して数平方キロメートルの面積が使われる」と指摘。Starcloudは5000メガワットセンターを16平方キロメートルに広げると想定しており、国際宇宙ステーションの太陽光アレイの400倍の面積だ。
追加の課題として、高エネルギー放射線が計算エラーを引き起こし、再起動やエラー訂正を要し、地上システム比で「パフォーマンス割引」を生む。数千基の衛星調整には大気干渉で複雑化する精密レーザー通信が必要だ。
アリゾナ大学のKrishna Muralidharan氏はこれらを克服可能と見る。「問題ではなく課題だ」とし、熱を電力に変換する熱電デバイスなどの革新を挙げる。「いつ実現するかの問題で、実現しないわけではない」。
将来を見据え、AIの計算需要が頭打ちになっても——トレーニング要件がピークを迎える初期兆候があるように——、宇宙データセンターは月探査や地球観測に役立つ可能性があるとMuralidharan氏。
