Rombasert AI: Neste grense for sky‑skala

Hvorfor AI‑infrastruktur flytter seg til bane

As AI‑boomen vokser, har flere forsyningsbegrensninger dukket opp. Den første var GPU‑er, med spesialisert maskinvare som gikk fra en nisje innen gaming til masseadopsjon i AI‑datasentre. Som et resultat har Nvidia (NVDA ), sektorrederen, vokst til å bli verdens største selskap.

Men en annen begrensning blir det viktigste problemet: energiforsyning.

Dette skyldes at AI‑datasentre nå måles mer etter deres strømforbruk enn etter beregningskraft. Derfor kjemper AI‑selskaper for å starte opp kjernekraftverk igjen, skaffer de første SMR‑prototypene, eller statlige regulatorer legger nye gassdrevne kraftverk på en hurtig godkjenningsbane.

Etter hvert som jakten på energi til datasentre intensiveres, vender blikket seg mot et annet alternativ: rombasert AI, som gir en helt ny fysisk betydning til «sky‑databehandling».

Muligheten for en 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 kraft, omdanne denne elektrisiteten til mikrobølger for å sende den ned til jorden, og deretter konvertere den tilbake til kraft.

Dette øker kompleksiteten til kraftsatellittene, krever mer bakkebasert infrastruktur, og reduserer samlet sett effektiviteten i prosessen kraftig, ettersom hver konvertering til en annen energiform medfører tap. Dette vil sannsynligvis kun fungere med svært billige oppskytinger til bane.

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

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

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

Så, kan det fungere, og hvorfor kan det være neste steg i byggingen av AI‑infrastruktur?

Kollisjonen mellom to trender

Løse den jordbaserte kraftbegrensningen

Mer energi enn noen gang er nødvendig for å drive 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 skaper et problem for jordbaserte nett, da solenergi kun produserer kraft når solen skinner, noe som gir lavere produksjon på overskyede dager, om vinteren eller om kvelden. I kontrast krever kraftkrevende kilder som AI‑datasentre en kontinuerlig energiforsyning, med toppforbruk ofte om kvelden og om vinteren.

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

Kilde: ARK Invest

ARK Invest anslår at kapitalutgifter til kraftproduksjon må øke med ~2× til ca. $10 billioner innen 2030 for å møte den globale etterspørselen etter elektrisitet. Av dette må utplassering av stasjonær energilagring skaleres med 19×.

Kilde: ARK Invest

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

Starship‑deflasjonssyklusen

Det er ingen hemmelighet at SpaceX er det mest suksessrike romfokuserte selskapet som noen gang er opprettet. Ved å muliggjøre pålitelige gjenbrukbare oppskytere har selskapet dramatisk redusert kostnadene for å løfte nyttige nyttelaster til jordens bane. Kostnadene har falt med ~95 %, fra ca. $15 600/kg til under $1 000/kg i de 17 årene siden 2008.

Den nye supertunge oppskyteren, Starship, vil sannsynligvis fortsette denne trenden og til slutt bringe oppskytingskostnadene ned til ca. $100/kg.

Kilde: ARK Invest

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

Når det kun koster $100 å sette ett kilo materiale i rommet, blir det økonomisk levedyktig å sende alt som er nyttig eller lett nok til bane. Dette gjelder tynnfilm‑solceller, som kan være svært lette når de ikke trenger beskyttelse av glass eller stive metallrammer mot jordens vær.

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

For eksempel koster et komplett GB300 NVL72 Rack/Skap fra NVIDIA så mye som $4 M, men veier bare rundt 1,8 tonn (4 000 lb). Kostnaden for å sende et slikt materiale til bane til $100/kg er kun $180 000 – nesten en avrundingsfeil i forhold til maskinvarekostnaden.

Selvfølgelig vil den totale prisen være høyere når man tar hensyn til støttende utstyr (skjerming, kjøling, kraftgenerering osv.), men det betyr at å få et AI‑beregningssystem i bane ikke vil øke kostnadene dramatisk med det første. Det er sannsynlig at vendepunktet er rundt $500/kg i oppskytingskostnader.

Kilde: ARK Invest

Som en ekstra bonus kan fremveksten av orbital AI ytterligere forbedre økonomien i gjenbrukbare raketter ved å skape et enormt marked for tjenesteyting. Mens ferdigstillingen av Starlink‑konstellasjonen kan kreve 11× den samlede oppmassen som SpaceX har løftet frem til 2025, vil 100 GW AI‑beregning øke etterspørselen etter orbital løft med ytterligere 60×. Til gjengjeld vil dette volumet senke oppskytingskostnadene ytterligere.

Kilde: ARK Invest

Hvorfor orbital AI har strukturelle fordeler

Sveip for å bla →

Perfekt for solenergi

Solarenergi er rikelig i rommet – opptil 4× utslipp for samme nominelle kapasitet, takket være direkte sollys uten atmosfæriske tap. I riktig bane er den også mye mer pålitelig, og skinner jevnt 24/7.

Dette fjerner begrensningene som landbasert solkraft lider av. I teorien kan dette være den endelige formen for solenergiproduksjon. Imidlertid, på grunn av vanskeligheten med å bringe den kraften tilbake til jorden, vil det kreve ultra‑billige oppskytingskostnader eller produksjon i bane for å være økonomisk levedyktig.

Alternativt kan enklere orbitalspeil som skinner på landbaserte solfarmer, som fremmet av Reflect Orbital, hoppe over tapene ved lys‑til‑mikrobølge‑konvertering.

I kontrast, hvis kraften brukes i bane, er ingen av disse trinnene nødvendige. Når beregningen er ferdig, kan de resulterende dataene sendes tilbake til jorden ved hjelp av standard telekommunikasjonsmetoder, med satellittbåndbredde som forbedres raskt.

Naturlig kjøling

En annen unik fordel med rombaserte AI‑datasentre er kjøling. Når de ikke er utsatt for solens stråling, er rommet ekstremt kaldt, med -148 °F (-100 °C) for et romfartøy i jordens eller sine egne panelers skygge.

En betydelig del av energiforbruket i jordbaserte datasentre kommer fra kjøling. Å plassere dem i Arktis eller selv stratosfæren har blitt foreslått, så rommet gir en naturlig fordel. Dette vil sannsynligvis kreve massive passive kjølesystemer for å stråle bort varme, men dette er teknisk gjennomførbart.

Allestedsnærværende satellittintelligens

SpaceX og deres bredbåndssatellittnettverk har fullstendig endret det orbitale landskapet, med Starlink‑satellitter som utgjør omtrent halvparten av alle satellitter i bane.

Kilde: ARK Invest

Dette har forårsaket en eksponentiell nedgang i kostnadene for satellittbåndbredde, som har falt nesten 100× mellom 2020‑2024, 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 satellittnett føre til ekstra vedlikeholdstjenester, som drivstoffpåfylling eller «tauing», som vil øke levetiden til disse eiendelene.

Separere rom‑ og landinfrastruktur

Fordi orbitale AI‑datasentre ikke kobles til det vanlige nettet, vil de ikke påvirke strømprisene på jorden. Tvert imot vil den ekstra etterspørselen etter solteknologi bidra til å gjøre solenergi billigere globalt.

Videre vil disse sentrene ikke trenge å vente på jordbaserte nettoppgraderinger, som kan ta år. Prosessen unngår også bruk av land og verdifulle vannressurser, noe som forbedrer den samlede økonomien.

Investere i orbital AI

Broadcom

I tillegg til GPU‑produsenter og AI‑modellutviklere er selskaper som produserer tilkoblings‑ og spesialisert IT‑utstyr for datasentre store vinnere av AI‑boomen. Et viktig selskap i denne kategorien er Broadcom, en teknologigigant med røtter tilbake til dot‑com‑æraen.

Etter fusjonen mellom Broadcom og Avago i 2016 er selskapets aktiviteter delt mellom infrastruktur‑programvare og tilkoblings‑maskinvare (trådløst, servere, AI‑nettverk osv.).

Kilde: Broadcom

En annen voksende AI‑relatert aktivitet er design og produksjon av XPU‑er, som kombinerer CPU, GPU og minne i én enkelt elektronisk enhet. Broadcom utnytter sin erfaring med å produsere ASIC‑er (Application‑Specific Integrated Circuits) for å lage brikker som er spesielt designet for AI‑beregning.

Kilde: Broadcom

Denne typen tette, energieffektive beregningsenheter er en perfekt match for orbital AI, som krever en optimal balanse mellom ytelse og vekt. ASIC‑enes høyere energieffektivitet er også en fordel, da lavere strømforbruk reduserer massen av solpaneler som trengs i bane.

Siste Broadcom (AVGO) aksjenyheter og utviklinger