स्पेस-आधारित एआई: क्लाउड स्केल के लिए अगला फ्रंटियर

क्यों एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कक्षा में जा रहा है

As AI booms, several supply constraints have emerged. The first was GPUs, with specialized hardware moving from a niche gaming use to 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 अन्य सीमा मुख्य समस्या बन रही है: ऊर्जा आपूर्ति।

This is because AI data centers are now measured not so much by their computational power, but by their power consumption. This is why AI कंपनियां परमाणु शक्ति स्टेशन को पुनः शुरू करने के लिए दौड़ रही हैं, पहले SMR प्रोटोटाइप सुरक्षित कर रही हैं, or राज्य नियामक नई गैस-आधारित पावर प्लांट को तेज़ अनुमोदन प्रक्रिया में ले जा रहे हैं.

डेटा सेंटरों के लिए ऊर्जा खोजने की दौड़ तेज़ होने के साथ, नजरें एक अन्य विकल्प की ओर मुड़ रही हैं: स्पेस-आधारित एआई, जो “cloud computing” को एक पूरी नई भौतिक अर्थ देता है।

The possibility of an unlimited energy supply from orbital satellites is something we already analyzed extensively in “असीमित स्वच्छ ऊर्जा के लिए स्पेस-आधारित ऊर्जा समाधान.”

लेकिन इस अवधारणा को हमेशा कुछ हद तक सीमित किया जाता है क्योंकि सौर ऊर्जा को शक्ति में बदलना, इस बिजली को माइक्रोवेव में बदलकर पृथ्वी पर भेजना, और फिर उसे फिर से शक्ति में बदलना आवश्यक है।

This increases the complexity of the power satellites, requires more ground-based infrastructure, and overall reduces the efficiency of the procedure drastically, as each conversion into a different form of energy leads to losses. This could likely only work with very cheap orbital launches.

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—विशेषकर यदि अंतिम “product” को आसानी से पृथ्वी पर भेजा जा सके।

सिद्धांत रूप में, अंतरिक्ष में डेटा सेंटर आदर्श विकल्प हो सकते हैं: उन्हें बहुत सारी शक्ति की आवश्यकता होती है, लेकिन गणनाओं के परिणामों को पृथ्वी पर भेजना सरल है, नई बुनियादी ढाँचा नहीं चाहिए, और ऊर्जा हानि नहीं होती।

The idea is not just theoretical; for example, Alphabet/Google just announced “प्रोजेक्ट सनकैचर,” an orbital AI computation system prototype that we covered in “गूगल का प्रोजेक्ट सनकैचर और कक्षा एआई का उदय.”

तो, क्या यह काम कर सकता है, और क्यों यह एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने का अगला कदम हो सकता है?

दो प्रवृत्तियों का टकराव

स्थलीय शक्ति प्रतिबंध का समाधान

More energy than ever is needed to power human civilization, and the commercialization of LLMs has only increased the need for new power installations. So far, most newly installed power generation is solar energy.

स्रोत: ARK Invest

लेकिन यह स्थलीय ग्रिड के लिए समस्या पैदा करता है, क्योंकि सौर ऊर्जा केवल तब शक्ति उत्पन्न करती है जब सूरज चमकता है, जिससे बादल वाले दिनों, सर्दियों या शाम को उत्पादन कम हो जाता है। इसके विपरीत, एआई डेटा सेंटर जैसी शक्ति-गहन स्रोतों को निरंतर ऊर्जा आपूर्ति चाहिए, जिसमें पीक खपत अक्सर शाम और सर्दियों में होती है।

सिद्धांत रूप में, इसे सस्ते ऊर्जा भंडारण, जैसे यूटिलिटी-स्केल बैटरी पार्कों से हल किया जा सकता है। लेकिन व्यावहारिक रूप में, यह सौर ऊर्जा को एक हरे और सस्ते स्रोत के रूप में कई लाभों को रद्द कर देता है।

स्रोत: ARK Invest

ARK Invest का अनुमान है कि 2030 तक वैश्विक विद्युत मांग को पूरा करने के लिए शक्ति उत्पादन में पूंजी व्यय को लगभग 2 गुना बढ़ाकर ~$10 ट्रिलियन तक बढ़ाना होगा। इसमें स्थिर ऊर्जा भंडारण की तैनाती को 19 गुना बढ़ाना पड़ेगा।

स्रोत: ARK Invest

यह शक्ति ग्रिड में बड़े निवेश की भी आवश्यकता होगी, जिससे लागत और बढ़ेगी। कोई भी विकल्प जो बैटरी और ग्रिड लागत को छोड़ देता है, प्रतिस्पर्धी हो सकता है, भले ही उसके अपने अनोखे बुनियादी ढाँचा लागत हों, जैसे स्पेस-आधारित एआई डेटा सेंटरों का कक्षा लॉन्च।

स्टारशिप डिफ्लेशनरी साइकिल

It is no secret that SpaceX is the most successful space-focused company ever created. By unlocking reliable reusable launchers, the company has dramatically reduced the cost of lifting useful payloads to Earth’s orbit. Costs have declined by ~95%, from ~$15,600/kg to under ~$1,000/kg in the 17 years since 2008.

The new super-heavy launcher, Starship, will likely continue this trend and ultimately bring launch costs into the ~$100/kg range.

स्रोत: ARK Invest

What has not yet been fully understood is that this does not just make satellites or space missions cheaper; it radically changes what can be done in space.

When putting a kilo of material in space costs only $100, sending anything useful or light enough into orbit becomes economically viable. This is true for thin-film solar cells, which can be very light when they do not need to be protected by glass or rigid metal frames against terrestrial weather.

This is also true for materials that are highly profitable on a per-kilo basis, such as computer chips.

For example, a full GB300 NVL72 Rack/Cabinet from NVIDIA costs as much as $4M but weighs only around 1.8 metric tons (4,000 lbs). The cost of sending such material into orbit at $100/kg is only $180,000—almost a rounding error relative to the hardware cost.

Of course, the total price would be higher when taking into account supporting equipment (shielding, cooling, power generation, etc.), but it means that getting an AI computing system into orbit will not massively inflate its costs soon. It is likely that the turning point is around $500/kg of launch costs.

स्रोत: ARK Invest

As an extra bonus, the rise of orbital AI could further improve the economics of reusable rockets by creating a massive market to service. While finishing the Starlink constellation might require 11x the cumulative upmass lifted by SpaceX until 2025, 100 GW of AI compute would increase demand for orbital lift by another 60x. In turn, this volume will decrease launch costs further.

स्रोत: ARK Invest

क्यों कक्षा एआई में संरचनात्मक लाभ हैं

स्वाइप करके स्क्रॉल करें →

सौर के लिए उत्तम

Solar energy is abundant in space—up to 4x the output for the same nominal capacity, thanks to direct sunlight without atmospheric loss. In the right orbit, it is also much more reliable, shining 24/7 consistently.

यह स्थलीय सौर शक्ति द्वारा झेली गई सीमाओं को हटा देता है। सिद्धांत रूप में, यह सौर ऊर्जा उत्पादन का अंतिम रूप हो सकता है। हालांकि, इस शक्ति को पृथ्वी पर वापस लाने की कठिनाई के कारण, यह आर्थिक रूप से व्यवहार्य होने के लिए अत्यंत सस्ते लॉन्च लागत या कक्षा में निर्माण की आवश्यकता होगी।

वैकल्पिक रूप से, सरल कक्षा मिरर जो स्थलीय सौर फार्मों पर चमकते हैं, जैसा कि Reflect Orbital ने समर्थन किया है, प्रकाश-से-माइक्रोवेव रूपांतरण हानियों को छोड़ सकते हैं।

इसके विपरीत, यदि शक्ति को कक्षा में उपयोग किया जाता है, तो इन चरणों की कोई आवश्यकता नहीं होती। एक बार गणना समाप्त हो जाने पर, परिणामी डेटा को मानक टेलीकॉम विधियों का उपयोग करके पृथ्वी पर भेजा जा सकता है, जिसमें उपग्रह बैंडविड्थ तेजी से सुधार रही है।

प्राकृतिक कूलिंग

Another unique advantage of space-based AI data centers is cooling. When not exposed to the Sun’s radiation, space is extremely cold, standing at -148°F (-100°C) for a spacecraft in the shadow of the Earth or its own arrays.

स्थलीय डेटा सेंटरों की ऊर्जा खपत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा कूलिंग से आता है। उन्हें आर्कटिक या यहाँ तक कि स्ट्रैटोस्फीयर में स्थित करने का प्रस्ताव किया गया है, इसलिए अंतरिक्ष एक प्राकृतिक लाभ प्रदान करता है। यह संभवतः बड़े पैमाने पर निष्क्रिय कूलिंग सिस्टम की आवश्यकता होगी जो गर्मी को विकिरण के माध्यम से बाहर निकालें, लेकिन यह तकनीकी रूप से संभव है।

व्यापक उपग्रह इंटेलिजेंस

SpaceX and its broadband satellite network have completely changed the orbital landscape, with Starlink satellites making up roughly half of all satellites in orbit.

स्रोत: ARK Invest

इससे उपग्रह बैंडविड्थ लागत में घातीय कमी आई है, 2020-2024 के बीच लगभग 100 गुना घट गई, और स्टारशिप उड़ानों से आगे की बचत की उम्मीद है।

स्रोत: ARK Invest

अंतरिक्ष में टेलीकॉम इतना व्यापक और सस्ता हो रहा है कि कक्षा डेटा सेंटर पूर्व-स्थापित नेटवर्क का उपयोग करके पृथ्वी से संवाद कर सकते हैं, बिना समर्पित क्षमता बनाने की आवश्यकता के। इसके अलावा, एक घना उपग्रह नेटवर्क अतिरिक्त रखरखाव सेवाओं जैसे रिफ्यूलिंग या “टॉइंग” को जन्म दे सकता है, जो इन संपत्तियों की आयु को बढ़ाएगा।

स्पेस और लैंड इन्फ्रास्ट्रक्चर को अलग करना

क्योंकि कक्षा एआई डेटा सेंटर नियमित ग्रिड से नहीं जुड़े होते, वे पृथ्वी पर शक्ति कीमतों को प्रभावित नहीं करेंगे। यदि कुछ भी है, तो सौर प्रौद्योगिकी की अतिरिक्त मांग वैश्विक स्तर पर सौर ऊर्जा को सस्ता बनाने में मदद करेगी।

इसके अलावा, इन केंद्रों को स्थलीय ग्रिड अपग्रेड का इंतजार नहीं करना पड़ेगा, जो वर्षों ले सकता है। यह प्रक्रिया भूमि और मूल्यवान जल संसाधनों के उपयोग से भी बचती है, जिससे कुल आर्थिक स्थिति सुधरती है।

कक्षा एआई में निवेश

Broadcom

GPU निर्माताओं और एआई मॉडल डेवलपर्स के अलावा, डेटा सेंटरों के लिए कनेक्टिविटी और विशेष आईटी उपकरण बनाने वाली कंपनियां एआई बूम की प्रमुख जीतने वाली हैं। इस श्रेणी में एक प्रमुख कंपनी Broadcom है, जो डॉट-कॉम युग से जड़ें रखता एक टेक दिग्गज है।

2016 में Broadcom और Avago के विलय के बाद, कंपनी की गतिविधियां इन्फ्रास्ट्रक्चर सॉफ्टवेयर और कनेक्टिविटी हार्डवेयर (वायरलेस, सर्वर, एआई नेटवर्क आदि) के बीच विभाजित हो गई हैं।

स्रोत: Broadcom

एक और बढ़ती एआई-संबंधित गतिविधि XPU का डिजाइन और निर्माण है, जो CPU, GPU, और मेमोरी को एक ही इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस में मिलाता है। Broadcom अपनी ASIC (एप्लिकेशन-विशिष्ट इंटीग्रेटेड सर्किट) उत्पादन अनुभव का उपयोग करके एआई कंप्यूटिंग के लिए विशेष रूप से डिजाइन किए गए चिप्स बनाता है।

स्रोत: Broadcom

इन प्रकार की घनी, ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग इकाइयाँ कक्षा एआई के लिए एक उत्तम मेल हैं, जिन्हें प्रदर्शन और वजन के बीच संतुलन की आवश्यकता होती है। ASIC की उच्च ऊर्जा दक्षता भी एक लाभ है, क्योंकि कम शक्ति खपत कक्षा में आवश्यक सौर पैनलों के द्रव्यमान को घटाती है।

नवीनतम Broadcom (AVGO) स्टॉक समाचार और विकास