Rombasert AI: Den neste grensen for skyskalering

Hvorfor AI-infrastruktur flytter seg ut i bane

Etter hvert som AI-boomet har det dukket opp flere begrensninger i forsyningsmarkedet. Den første var GPU-er, der spesialisert maskinvare gikk fra å være en nisjebruk i spill til masseadopsjon i AI-datasentre. Som et resultat har Nvidia (NVDA ), lederen i sektoren, har vokst til å bli verdens største selskap.

Men en annen begrensning er i ferd med å bli hovedproblemet: energiforsyning.

Dette er fordi AI-datasentre nå måles ikke så mye etter beregningskraft, men etter strømforbruk. Det er derfor AI-selskaper kjemper for å starte kjernekraftverk på nytt, sikre de første SMR-prototypeneeller Statlige regulatorer setter nye gasskraftverk på hurtigspor for godkjenning.

Etter hvert som jaget etter energi til datasentre intensiveres, vendes øynene mot et annet alternativ: rombasert AI, noe som gir «skytjenester» en helt ny fysisk betydning.

Muligheten for ubegrenset energiforsyning fra satellitter i bane er noe vi allerede har analysert grundig i «Rombaserte energiløsninger for endeløs ren energi».

Men dette konseptet er alltid noe begrenset av behovet for å konvertere solenergi til strøm, gjøre denne elektrisiteten om til mikrobølger for å stråle den tilbake ned til jorden, og deretter konvertere den tilbake til strøm.

Dette øker kompleksiteten til kraftsatellittene, krever mer bakkebasert infrastruktur, og reduserer totalt sett effektiviteten til prosedyren drastisk, ettersom hver konvertering til en annen form for energi fører til tap. Dette kan sannsynligvis bare fungere med svært billige oppskytninger i orbitalfartøy.

Alternativt, hvis kraften ble brukt direkte i bane, ville dette være mye mer effektivt og bli økonomisk levedyktig raskere – spesielt hvis det endelige «produktet» enkelt kan sendes tilbake til jorden.

I teorien kan datasentre i rommet være det ideelle alternativet: de trenger mye strøm, men å sende resultatene av beregningene tilbake til jorden er trivielt, krever ingen ny infrastruktur og forårsaker ikke energitap.

Ideen er ikke bare teoretisk; for eksempel annonserte Alphabet/Google nettopp «Prosjekt Suncatcher«, en prototype av et orbitalt AI-beregningssystem som vi dekket i «Googles prosjekt Suncatcher og fremveksten av orbital AI».

Så, kan det fungere, og hvorfor kan det være det neste steget i å bygge AI-infrastruktur?

Kollisjonen mellom to trender

Løsning av begrensningen i jordbasert kraft

Mer energi enn noen gang er nødvendig for å drive den menneskelige sivilisasjonen, og kommersialiseringen av LLM-er har bare økt behovet for nye kraftinstallasjoner. Så langt er mesteparten av nyinstallert kraftproduksjon solenergi.

kilde: ARK Invest

Men dette er et problem for jordbaserte strømnett, ettersom solenergi bare produserer strøm når solen skinner, noe som resulterer i lavere produksjon på overskyede dager, vinter eller om kvelden. I motsetning til dette krever strømkrevende kilder som AI-datasentre en kontinuerlig tilførsel av energi, med toppforbruk ofte om kvelden og vinteren.

I teorien kan dette løses med billig energilagring, som batteriparker i stor skala. Men i praksis opphever dette mange av fordelene med solenergi som en grønn og billigere energikilde.

kilde: ARK Invest

ARK Invest anslår at kapitalutgiftene til kraftproduksjon må skaleres mellom ~2 og ~10 billioner dollar innen 2030 for å dekke den globale etterspørselen etter elektrisitet. Av dette må utplassering av stasjonær energilagring skaleres 19 ganger.

kilde: ARK Invest

Dette vil også kreve massive investeringer i strømnettet, noe som ytterligere øker kostnadene. Ethvert alternativ som hopper over batteri- og nettkostnader kan være konkurransedyktig, selv med sine egne unike infrastrukturkostnader, som for eksempel oppskyting av rombaserte AI-datasentre i orbitalplanet.

Starships deflasjonssyklus

Det er ingen hemmelighet at SpaceX er det mest suksessrike romfartsfokuserte selskapet som noensinne er opprettet. Ved å låse opp pålitelige gjenbrukbare bæreraketter har selskapet dramatisk redusert kostnadene ved å løfte nyttige nyttelaster til jordens bane. Kostnadene har sunket med ~95 %, fra ~15 600 dollar/kg til under ~1,000 dollar/kg i løpet av de 17 årene siden 2008.

Den nye supertunge raketten, Starship, vil sannsynligvis fortsette denne trenden og til slutt bringe oppskytningskostnadene opp i området rundt 100 dollar/kg.

kilde: ARK Invest

Det som ennå ikke er fullt ut forstått, er at dette ikke bare gjør satellitter eller romferder billigere; det endrer radikalt hva kan gjøres i verdensrommet.

Når det bare koster 100 dollar å sende et kilo materiale ut i rommet, blir det økonomisk levedyktig å sende noe nyttig eller lett nok opp i bane. Dette gjelder for tynnfilmssolceller, som kan være svært lette når de ikke trenger å beskyttes av glass eller stive metallrammer mot værforholdene på jorden.

Dette gjelder også for materialer som er svært lønnsomme per kilo, for eksempel databrikker.

For eksempel koster et komplett GB300 NVL72 rack/kabinett fra NVIDIA så mye som 4 millioner dollar, men veier bare rundt 1.8 tonn. Kostnaden for å sende slikt materiale i bane til 100 dollar/kg er bare 4,000 180,000 dollar – nesten en avrundingsfeil i forhold til maskinvarekostnaden.

Totalprisen ville selvsagt være høyere når man tar hensyn til støtteutstyr (skjerming, kjøling, kraftproduksjon osv.), men det betyr at det å få et AI-datasystem i bane ikke vil øke kostnadene voldsomt med det første. Det er sannsynlig at vendepunktet er rundt $500/kg av oppskytningskostnader.

kilde: ARK Invest

Som en ekstra bonus kan fremveksten av orbital AI ytterligere forbedre økonomien til gjenbrukbare raketter ved å skape et massivt marked å betjene. Selv om ferdigstillelsen av Starlink-konstellasjonen kan kreve 11 ganger den kumulative oppmassen som løftes av SpaceX frem til 2025, vil 100 GW med AI-databehandling øke etterspørselen etter orbital løftekraft med ytterligere 60 ganger. Dette volumet vil igjen redusere oppskytningskostnadene ytterligere.

kilde: ARK Invest

Hvorfor orbital AI har strukturelle fordeler

Sveip for å bla →

Perfekt for solenergi

Solenergi finnes i overflod i verdensrommet – opptil fire ganger så mye som den har for samme nominelle kapasitet, takket være direkte sollys uten atmosfærisk tap. I riktig bane er den også mye mer pålitelig, og skinner konstant døgnet rundt.

Dette fjerner begrensningene som landbasert solenergi har. I teorien kan dette være den endelige formen for solenergiproduksjon. På grunn av vanskeligheten med å bringe denne kraften tilbake til jorden, vil det imidlertid kreve ultra-billige oppskytningskostnader eller produksjon i bane for å være økonomisk levedyktig.

Alternativt, enklere orbitale speil som skinner på landbaserte solcelleparker, slik som forfektet av Reflektere Orbital, kan hoppe over tapene ved konvertering fra lys til mikrobølgeovn.

Hvis derimot strøm brukes i bane, er ingen av disse trinnene nødvendige. Når beregningen er fullført, kan de resulterende dataene sendes tilbake til jorden ved hjelp av standard telekommunikasjonsmetoder, og satellittens båndbredde forbedres raskt.

Naturlig avkjøling

En annen unik fordel med rombaserte AI-datasentre er kjøling. Når rommet ikke er utsatt for solstråling, er det ekstremt kaldt, og ligger på -100 °C for et romfartøy i skyggen av jorden eller sine egne romfartøy.

En betydelig del av energiforbruket til terrestriske datasentre kommer fra kjøling. Å plassere dem i Arktis eller til og med stratosfæren har blitt foreslått, så verdensrommet gir en naturlig fordel. Dette vil sannsynligvis kreve massive passive kjølesystemer for å utstråle varme, men dette er teknisk gjennomførbart.

Allestedsnærværende satellittintelligens

SpaceX og deres bredbåndssatellittnettverk har fullstendig endret orbitallandskapet, med Starlink-satellitter som utgjør omtrent halvparten av alle satellitter i bane.

kilde: ARK Invest

Dette har ført til en eksponentiell nedgang i kostnadene for satellittbåndbredde, som har falt nesten hundre ganger mellom 2020 og 2024, med ytterligere gevinster forventet fra Starship-flyvninger.

kilde: ARK Invest

Telekommunikasjon i rommet blir så allestedsnærværende og billig at orbitale datasentre kan bruke eksisterende nettverk for å kommunisere med jorden uten behov for å bygge dedikert kapasitet. Videre kan et tett satellittnettverk føre til ytterligere vedlikeholdstjenester, som drivstoffpåfylling eller «tauing», noe som vil øke levetiden til disse ressursene.

Separering av rom- og landinfrastruktur

Fordi AI-datasentre i orbital drift ikke er koblet til det vanlige strømnettet, vil de ikke påvirke strømprisene på jorden. Tvert imot vil den ekstra etterspørselen etter solteknologi bidra til å gjøre solenergi billigere globalt.

Dessuten slipper disse sentrene å vente på oppgraderinger av det jordbaserte strømnettet, noe som kan ta år. Prosessen unngår også bruk av land og verdifulle vannressurser, noe som forbedrer den generelle økonomien.

Investering i orbital AI

Broadcom

Foruten GPU-produsenter og AI-modellutviklere, er selskaper som produserer tilkoblingsmuligheter og spesialisert IT-utstyr for datasentre store vinnere av AI-boomen. Et stort selskap i denne kategorien er Broadcom, en teknologigigant med røtter tilbake til dot-com-æraen.

Etter fusjonen av Broadcom og Avago i 2016 er selskapets aktiviteter delt mellom infrastrukturprogramvare og tilkoblingsmaskinvare (trådløst, servere, AI-nettverk, etc.).

kilde: Broadcom

En annen voksende AI-relatert aktivitet er design og produksjon av XPU-er, som slår sammen CPU, GPU og minne til én elektronisk enhet. Broadcom bruker sin erfaring med å produsere ASIC-er (applikasjonsspesifikke integrerte kretser) til å lage brikker designet spesielt for AI-databehandling.

kilde: Broadcom

Denne typen tette, energieffektive databehandlingsenheter passer perfekt til orbital AI, som krever en optimalisert balanse mellom ytelse og vekt. ASIC-enes høyere energieffektivitet er også et pluss, ettersom lavere strømforbruk reduserer massen av solcellepaneler som trengs i bane.

Siste nyheter og utvikling for Broadcom (AVGO)-aksjer