कृत्रिम बुद्धिमत्ता
Google का प्रोजेक्ट सन्सकैचर और कक्षीय AI का उदय
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता को कक्षा में ले जाना
As AI booms, several supply constraints emerged. The first one was GPUs, with the specialized hardware moving from a niche gaming use to a mass adoption by AI data centers. As a result, Nvidia (NVDA ), the leader of the sector, has grown into the world’s largest company.
लेकिन एक और सीमा उभर रही है: ऊर्जा आपूर्ति।
AI डेटा सेंटर अब उनकी गणनात्मक शक्ति से अधिक उनकी ऊर्जा खपत से मापे जाते हैं। इसलिए AI कंपनियां परमाणु ऊर्जा स्टेशन को फिर से शुरू करने के लिए दौड़ रही हैं, पहले SMR प्रोटोटाइप को सुरक्षित कर रही हैं, या राज्य नियामक नई गैस-आधारित पावर प्लांट को तेज़ अनुमोदन प्रक्रिया में ले जा रहे हैं.
डेटा सेंटरों के लिए ऊर्जा खोजने की दौड़ के बीच, नजरें एक अन्य विकल्प की ओर मुड़ रही हैं: अंतरिक्ष-आधारित सौर ऊर्जा।
कक्षा में उपग्रहों से असीमित ऊर्जा आपूर्ति की संभावना कुछ ऐसा है जिसे हमने पहले ही “Space-Based Energy Solutions For Endless Clean Energy” में व्यापक रूप से विश्लेषण किया है।
लेकिन इस अवधारणा को हमेशा कुछ हद तक सीमित किया जाता है क्योंकि सौर ऊर्जा को बिजली में बदलना, फिर इस बिजली को माइक्रोवेव में बदलकर पृथ्वी पर भेजना, और फिर से इसे बिजली में बदलना आवश्यक होता है।
यह पावर सैटेलाइट्स की जटिलता बढ़ाता है, अधिक ग्राउंड-आधारित बुनियादी ढाँचा आवश्यक बनाता है, और कुल मिलाकर प्रक्रिया की दक्षता को बहुत घटा देता है, क्योंकि प्रत्येक ऊर्जा रूपांतरण में नुकसान होते हैं। इसलिए यह केवल बहुत सस्ते कक्षीय लॉन्च के साथ ही काम कर सकता है।
वैकल्पिक रूप से, यदि शक्ति को सीधे कक्षा में उपयोग किया जाए, तो यह बहुत अधिक कुशल होगा और आर्थिक रूप से जल्दी व्यावहारिक बन जाएगा। विशेष रूप से यदि अंतिम “उत्पाद” को आसानी से पृथ्वी पर वापस भेजा जा सके।
इसलिए सिद्धांत में, अंतरिक्ष में डेटा सेंटर आदर्श विकल्प हो सकते हैं: उन्हें बहुत अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है, लेकिन गणनाओं के परिणाम को पृथ्वी पर वापस भेजना सरल है और इसके लिए कोई नई बुनियादी ढाँचा आवश्यक नहीं है, तथा यह ऊर्जा नुकसान नहीं करता।
इस विचार पर आधारित होकर, Alphabet (GOOG ) /Google ने अभी “Project Suncatcher” की घोषणा की है, जो एक कक्षीय AI कंप्यूटेशन सिस्टम की रूपरेखा प्रस्तुत करता है।
“Google के अन्य मूनशॉट्स जैसे स्वायत्त वाहन और क्वांटम कंप्यूटिंग से प्रेरित होकर, हमने इस भविष्य को एक दिन संभव बनाने के लिए आवश्यक बुनियादी कार्य शुरू कर दिया है।
हम यह खोज रहे हैं कि कैसे सौर-शक्तिप्राप्त उपग्रहों का एक आपस में जुड़ा नेटवर्क, हमारे टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) AI चिप्स से सुसज्जित, सूर्य की पूरी शक्ति को उपयोग कर सके।”
यह क्यों काम कर सकता है?
डेटा सेंटरों और AI के लिए सौर ऊर्जा का उपयोग कठिन होने का एक मुख्य कारण यह है कि इन्हें निरंतर, विश्वसनीय ऊर्जा आपूर्ति चाहिए। जबकि ग्राउंड-आधारित सौर ऊर्जा अस्थायी होती है और रात में काम करना बंद कर देती है।
लेकिन सही कक्षा में स्थित सौर पैनल 24/7 बिना किसी रुकावट या शक्ति में उतार-चढ़ाव के उत्पादन कर सकते हैं। सूर्य के सीधे संपर्क से ये पैनल बहुत अधिक उत्पादक बनते हैं।
“सूर्य हमारे सौर मंडल का अंतिम ऊर्जा स्रोत है, जो मानवता की कुल विद्युत उत्पादन से 100 ट्रिलियन गुना अधिक शक्ति उत्सर्जित करता है।
सही कक्षा में, एक सौर पैनल पृथ्वी की तुलना में 8 गुना अधिक उत्पादक हो सकता है, और लगभग निरंतर शक्ति उत्पन्न करता है, जिससे बैटरियों की आवश्यकता कम हो जाती है।”
हालांकि, कुछ प्रमुख प्रौद्योगिकियों को विकसित और परीक्षण करने की आवश्यकता है ताकि कोई भी AI गणना कक्षा में काम कर सके।
कक्षीय AI की मुख्य चुनौतियां
कक्षीय AI के लिए उच्च-बैंडविड्थ अंतर-उपग्रह लिंक
आधुनिक डेटा सेंटर अत्यंत जटिल होते हैं, जो हजारों या यहाँ तक कि लाखों कंप्यूटिंग हार्डवेयर को जोड़ते हैं, जिनके लिए कनेक्टिविटी और विश्वसनीयता की बहुत उच्च आवश्यकताएँ होती हैं।
जैसे ही हमारी कक्षा में वस्तुओं को भेजने की क्षमता अभी भी अपेक्षाकृत छोटे वस्तुओं तक सीमित है, अंतरिक्ष में कोई भी पर्याप्त बड़ा डेटा सेंटर उपग्रहों के नेटवर्क से बना होगा जो एक-दूसरे से संवाद करेंगे।
वर्तमान अंतर-उपग्रह लिंक (ISL) तकनीक केवल 1–100 Gbps की डेटा दर प्रदान करती है, जो Google के कम-लेटेंसी ऑप्टिकल इंटर-चिप इंटरकनेक्ट (ICI) द्वारा AI डेटा सेंटरों में उपयोग किए जाने वाले प्रति चिप सैकड़ों गीगाबिट प्रति सेकंड से बहुत कम है।
इसके बजाय, Google ने व्यावसायिक रूप से उपलब्ध (COTS) डेंस वेवलेंथ डिवीजन मल्टिप्लेक्सिंग (DWDM) ट्रांससीवर तकनीक का उपयोग करने का प्रस्ताव रखा है।
यह प्रणाली प्रत्येक संकेत को इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रम के भीतर एक विशिष्ट, अद्वितीय तरंगदैर्ध्य (रंग) पर असाइन करके काम करती है। इस प्रकार, वही टेलीस्कोप एक साथ कई उपग्रहों से डेटा प्राप्त कर सकता है।
स्रोत: Google
जैसे ही दूरी बहुत छोटी हो जाती है (उदाहरण के लिए, 10 सेमी टेलीस्कोप के लिए लगभग 10 किमी), ऑफ-द-शेल्फ घटकों का उपयोग करके एक बेंच-स्केल डेमॉन्स्ट्रेटर ने सफलतापूर्वक 800 Gbps एकतरफ़ा (1.6 Tbps द्विपक्षीय) ट्रांसमिशन हासिल किया।
इसलिए सिद्धांत में, इस प्रकार की डेटा ट्रांसमिशन घनत्व के लिए ऑफ-द-शेल्फ तकनीक पहले से मौजूद है जो कक्षीय AI डेटा सेंटर उपग्रहों के बीच उपयोग की जा सकती है।
कक्षीय उपग्रह समूह
अधिकांश उपग्रह समूह आमतौर पर टकराव के जोखिम को सीमित करने और इष्टतम कक्षीय पथ बनाए रखने के लिए उपग्रहों के बीच बड़ी दूरी रखते हैं।
लेकिन Google द्वारा Project Suncatcher के लिए प्रस्तावित डिजाइन को डेटा सेंटरों के समूह को एक-दूसरे के बहुत करीब रखना पड़ेगा। उदाहरण के लिए, 81 उपग्रहों का समूह 1 किमी त्रिज्या (3280 फ़ुट) के गोले में क्लस्टर किया जाएगा।
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कंपनी की गणनाएँ दर्शाती हैं कि ऐसा समूह स्थिर बनाया जा सकता है, यहाँ तक कि वायुमंडलीय ड्रैग, सौर विकिरण, शीतलन विकिरण, चंद्रमा का गुरुत्वाकर्षण, अन्य उपग्रह आदि जैसी बाधाओं के कारण असंपूर्ण कक्षीय स्थिरता को ध्यान में रखते हुए भी।
इसका अर्थ है कि यद्यपि यह नगण्य नहीं है, सही कक्षाओं से ड्रिफ्ट को पारंपरिक उपग्रह तकनीक के साथ प्रबंधनीय होना चाहिए।
“उदाहरण के रूप में वर्णित क्लस्टर के लिए, अक्ष-अनुपात को 2:1.0037 पर समायोजित करने से J2-ड्रिफ्ट को <3 m/s/वर्ष प्रति किमी अधिकतम दूरी से संदर्भ कक्षा तक कम किया जा सकता है।”
अध्ययन यह भी उल्लेख करता है कि ऐसे समूहों के आकार पर संभवतः एक ऊपरी सीमा है, क्योंकि किसी बिंदु पर उपग्रह एक-दूसरे के सूर्य प्रकाश संग्रह या अपशिष्ट गर्मी को निकालने में हस्तक्षेप करना शुरू कर देंगे।
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हार्डवेयर की विकिरण सहनशीलता
अधिकांश कंप्यूटिंग हार्डवेयर विकिरण के प्रति संवेदनशील होता है, जहाँ ब्रह्मांडीय और सौर विकिरण यादृच्छिक रूप से “1” को “0” में बदल सकते हैं, जिससे गणना में त्रुटि होती है।
Project Suncatcher के लिए, Google अपने स्वयं के TPUs (Tensor Processing Units) जिसका नाम Trillium है, का उपयोग करने की योजना बना रहा है।
उन्होंने Trillium की अंतरिक्ष विकिरण के प्रति प्रतिरोध का परीक्षण 67 MeV प्रोटॉन बीम के संपर्क में लाकर किया, जिसमें कुल आयनीकरण डोज़ (TID) और एकल घटना प्रभाव (SEEs) के प्रभावों का परीक्षण किया।
Trillium TPU के विभिन्न तत्वों में, हाई बैंडविड्थ मेमोरी (HBM) उपप्रणालियों ने TID के प्रति सबसे अधिक संवेदनशीलता दिखाई।
HBM सबसे अधिक SEE-संवेदनशील घटक था, जो मुख्यतः अपरिवर्तनीय ECC त्रुटियों (UECCs) के रूप में प्रकट हुआ।
(HBM) उपप्रणालियों ने केवल 2 krad(Si) के संचयी डोज़ के बाद ही अनियमितताएँ दिखाना शुरू किया, जो अपेक्षित (शिल्डेड) पाँच-वर्षीय मिशन से लगभग 3 गुना अधिक है। एकल चिप पर 15 krad(Si) तक के अधिकतम परीक्षण डोज़ तक TID के कारण कोई हार्ड फेल्योर नहीं हुआ।
समग्र रूप से, यह एक आश्चर्य था और यह संकेत देता है कि TPUs विकिरण के प्रति उल्लेखनीय रूप से प्रतिरोधी हैं और अंतरिक्ष-आधारित डेटा सेंटरों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त हैं।
आर्थिक व्यवहार्यता
इसलिए ऐसा लगता है कि मौजूदा प्रौद्योगिकियाँ, TPUs से लेकर उपग्रह संचार और कक्षीय गतिशीलता में महारत, पहले से ही अंतरिक्ष में डेटा सेंटर बनाने के लिए पर्याप्त हैं, बशर्ते सही डिजाइन चुना जाए।
लेकिन बेशक, यह तभी मायने रखेगा जब ये डेटा सेंटर पृथ्वी-आधारित डेटा सेंटरों की तुलना में आर्थिक रूप से प्रतिस्पर्धी हों।
पृथ्वी उपयोग के लिए अंतरिक्ष-आधारित सौर ऊर्जा की पूर्व आर्थिक व्यवहार्यता विश्लेषण आमतौर पर $500/किग्रा को जियोस्टेशनरी ट्रांसफर ऑर्बिट (GTO) तक एक व्यवहार्यता सीमा मानते हैं, जो LEO (लो अर्थ ऑर्बिट) तक लगभग $200/किग्रा के बराबर है।
उस लक्ष्य तक पहुंचना काफी हद तक SpaceX (SPCX ) की उत्पादन को बढ़ाने की क्षमता और उसके सबसे बड़े रॉकेट, स्टारशिप, के पुनः लॉन्च शेड्यूल पर निर्भर करेगा।
यदि सीखने की दर बनी रहती है—जिसके लिए लगभग 180 स्टारशिप लॉन्च/वर्ष की आवश्यकता होगी—तो लॉन्च कीमतें ∼2035 तक < $200/किग्रा तक गिर सकती हैं।
उस मूल्य बिंदु पर, एक अंतरिक्ष-आधारित डेटा सेंटर को लॉन्च और संचालित करने की लागत लगभग समान पृथ्वी-आधारित डेटा सेंटर की रिपोर्टेड ऊर्जा लागत के प्रति किलोवाट/वर्ष के आधार पर तुलनीय हो सकती है।
समग्र रूप से, ऐसा लगता है कि कक्षा तक पहुंचने की लागत में काफी बड़ी कमी की आवश्यकता है। लेकिन यदि पिछले दशक की लागत प्रवृत्ति इस प्रौद्योगिकी में बनी रहती है, तो यह असंभावित नहीं है।
निष्कर्ष
कक्षीय डेटा सेंटर 2030-2035 से पहले वास्तविकता बनने की संभावना कम है, मुख्यतः क्योंकि पहले लॉन्च लागत को और घटाने की आवश्यकता है।
यह यह नहीं कह रहा है कि प्रयोग, परीक्षण और प्रोटोटाइप इस विचार को उससे पहले आगे नहीं बढ़ाएंगे, जैसा कि Google Project Suncatcher ने दर्शाया है।
संभव है कि अन्य प्रमुख AI कंपनियां जैसे Microsoft (MSFT ), OpenAI, Meta (META ), या Alibaba (BABA ) भी इस विचार का अपना संस्करण परीक्षण करेंगी।
इस क्षेत्र में दो कंपनियां, जो जल्दी आगे बढ़ सकती हैं, वे हैं SpaceX, क्योंकि एलोन मस्क xAI के भी मालिक हैं, और Amazon (AMZN ), क्योंकि जेफ बेज़ोस अपने स्वयं के अंतरिक्ष कंपनी, ब्लू ओरिजिन के साथ SpaceX के ठीक पीछे हैं।
कक्षीय AI डेटा सेंटरों में निवेश
Planet Labs
Alphabet के अलावा, अंतरिक्ष-आधारित डेटा सेंटरों के विचार पर केंद्रित निवेश Planet Labs होगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह वह साझेदार होगा जिसे Google ने Project Suncatcher के लिए तकनीक का परीक्षण करने हेतु चुना है।
हमारा अगला कदम Planet के साथ साझेदारी में एक लर्निंग मिशन है, जिसमें 2027 की शुरुआत तक दो प्रोटोटाइप उपग्रह लॉन्च किए जाएंगे जो कक्षा में हमारे हार्डवेयर का परीक्षण करेंगे, जिससे अंतरिक्ष में बड़े पैमाने पर कंप्यूटेशन के भविष्य के युग की नींव रखी जाएगी।
Planet Labs वर्तमान में पृथ्वी-निरीक्षण उपग्रहों पर केंद्रित है। कंपनी के पास लगभग 200 पृथ्वी इमेजिंग उपग्रहों का बेड़ा है, जो इतिहास में सबसे बड़ा है, जो दैनिक रूप से पूरी पृथ्वी की भूमि सतह की छवि बनाता है।
ये छवियां उच्च-रिज़ॉल्यूशन की हैं और हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा (दृश्यमान + इन्फ्रारेड और यूवी प्रकाश) शामिल करती हैं, जिससे वे जियोडेसि, कृषि, बीमा, वित्त, और सरकारों (सैन्य अनुप्रयोग सहित) के लिए उपयोगी बनती हैं।
इनका उपयोग निगरानी, आपदा प्रतिक्रिया (जंगल की आग, बवंडर आदि), रक्षा एवं खुफिया, बुनियादी ढाँचे का मानचित्रण, मीथेन उत्सर्जन का पता लगाने आदि के लिए किया जा सकता है।
स्रोत: Planet Labs
कंपनी पारदर्शी मूल्य निर्धारण प्रदान करती है, जिसमें विभिन्न सब्सक्रिप्शन विश्व के कवर किए गए क्षेत्रों और मांगे गए सतह के वर्ग किलोमीटर की संख्या पर निर्भर होते हैं। राजस्व का 90% आवर्ती है और वार्षिक या बहु-वर्षीय अनुबंधों से आता है।
स्रोत: Planet Labs
Planet Labs ने 2025 वित्तीय वर्ष में $245 मिलियन का राजस्व दर्ज किया, जो 2022 के $122 मिलियन से दोगुना है, और Q1 2026 में रिकॉर्ड राजस्व तथा Q4 2025 में समायोजित EBITDA पहली बार सकारात्मक हुआ।
राजस्व का सबसे बड़ा स्रोत उत्तर अमेरिकी क्षेत्र (45%) है, और रक्षा एवं खुफिया खंड राजस्व का आधे से अधिक हिस्सा बनाता है।
स्रोत: Planet Labs
डेटा के विश्वसनीय प्रदाता के रूप में, Planet Labs कुछ प्रवृत्तियों से लाभ उठा सकता है, चाहे अंतरिक्ष उद्योग कहीं भी जाए:
- यह छवियों को AI कंपनियों को लाइसेंस कर सकता है, या स्वयं अपने AI को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग कर सकता है, दोनों ही बेहतर रीयल-टाइम मॉनिटरिंग और नई अंतर्दृष्टियों के लिए।
- यह SpaceX, Relativity Space, और Rocket Labs जैसे लॉन्च प्रदाताओं के बीच मूल्य युद्ध से लाभान्वित होगा, जिससे उसके उपग्रह बेड़े के रखरखाव और प्रतिस्थापन की लागत कम होगी।
- यह उपग्रह निर्माण में पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं से लाभान्वित होगा, जिससे नए, अधिक सक्षम मॉडल सस्ते हो जाएंगे, जैसा कि उसने हाल ही में अपने ऑफ़रिंग में हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा जोड़ने के साथ प्रदर्शित किया।
- बड़े लॉन्च वाहनों से बड़े, अधिक सक्षम उपग्रहों की अवधारणा संभव होगी, जिनकी आयु संभावित रूप से बहुत लंबी होगी, क्योंकि यह मुख्यतः उस ईंधन की मात्रा पर निर्भर करता है जो उपग्रह रख सकता है और स्थिर कक्षा बनाए रखने के लिए उपयोग कर सकता है।
ऐसा प्रतीत होता है कि Google के साथ कक्षीय AI डेटा सेंटर बनाने और संचालित करने का अनुभव भी दो वर्षों से कम समय में जुड़ जाएगा।
समग्र रूप से, Planet Labs एक रोचक स्टॉक है जिसमें बढ़ती कक्षीय अर्थव्यवस्था में निवेश किया जा सकता है, साथ ही रॉकेट कंपनियों जैसे SpaceX (संभवतः 2026 में IPO) या Rocket Labs (RKLB ) के स्टॉक्स की स्पष्ट स्थिति के अलावा।
