Rombasert AI: Den neste fronten for skybasert skala

Hvorfor AI-infrastruktur flytter til bane

Ettersom AI blomstrer, har flere forsyningsbegrensninger dukket opp. Den første var GPU-er, med spesialisert maskinvare som gikk fra et nisjebasert spillbruk til masseadopsjon av AI-datacenter. Som et resultat har Nvidia (NVDA ), lederen av sektoren, vokst til å bli verdens største selskap.

Men en annen begrensning blir nå hovedproblemet: energitilførsel.

Dette skyldes at AI-datacenter nå måles ikke så mye etter deres beregningskraft, men etter deres effektforsbruk. Dette er grunnen til at AI-selskaper skynder seg å gjenopplive kjernekraftverk, sikre de første SMR-prototyper, eller statlige myndigheter setter nye gassdrevne kraftverk på en raske spor for godkjenning.

Ettersom jakten på energi for datacenter intensiveres, vender øynene seg mot en annen mulighet: rombasert AI, som gir en helt ny fysisk betydning til “skybasert datalagring”.

Muligheten for en ubegrenset energitilførsel fra banesatellitter er noe vi allerede har analysert omfattende i “Rombasert energiløsninger for ubegrenset ren energi“.

Men dette konseptet er alltid noe begrenset av behovet for å konvertere solenergi til kraft, omgjøre denne strømmen til mikrobølger for å sende den tilbake til jorden, og deretter konvertere den tilbake til kraft.

Dette øker kompleksiteten av kraftsatellittene, krever mer bakkebasert infrastruktur, og reduserer generelt effektiviteten av prosedyren kraftig, ettersom hver omforming til en annen form for energi fører til tap. Dette kunne sannsynligvis bare fungere med svært billige baneskudd.

Alternativt, hvis kraften ble brukt direkte i bane, ville dette være mye mer effektivt og bli økonomisk lønnsomt tidligere – spesielt hvis den endelige “produkten” kan lett sendes tilbake til jorden.

I teorien kunne datacenter i rommet være det ideelle valget: de trenger mye kraft, men å sende resultater av beregningene tilbake til jorden er trivialt, krever ingen ny infrastruktur, og fører ikke til energitap.

Idéen er ikke bare teoretisk; for eksempel har Alphabet/Google nettopp annonsert “Prosjekt Suncatcher“, en orbital AI-beregningssystemprototype som vi dekket i “Googles Prosjekt Suncatcher og oppblomstringen av orbital AI“.

Så, kunne det fungere, og hvorfor kunne det være neste skritt i å bygge AI-infrastruktur?

Kollisjonen av to trender

Løsning av terrestrisk kraftbegrensning

Mer energi enn noen gang er nødvendig for å drive menneskelig sivilisasjon, og kommersialiseringen av LLM-er har bare økt behovet for nye kraftinstallasjoner. Så langt er det meste av ny installert kraft solenergi.

Kilde: ARK Invest

Men dette gir et problem for terrestriske nettverk, ettersom solenergi bare produserer kraft når solen skinner, resulterende i lavere produksjon under skyede dager, vinter eller om kvelden. I motsetning til dette krever kraftkrevende kilder som AI-datacenter en kontinuerlig krafttilførsel, med toppforbruk ofte om kvelden og om vinteren.

I teorien kan dette løses med billig energilagring, som utility-skala batteriparker. Men i praksis kan dette kansellere mange av fordelene med solenergi som en grønn og billigere kilde til energi.

Kilde: ARK Invest

ARK Invest estimerer at kapitalutgifter i kraftgenerering må skaleres ~2x til ~$10 billioner innen 2030 for å møte global elektrisitetsEtterspørsel. Av dette må utlegg på stasjonær energilagring skaleres 19x.

Kilde: ARK Invest

Dette vil også kreve massiv investering i kraftnettet, og legge til ytterligere kostnader. Enhver alternativ som hopper over batteri- og nettverkskostnader kan være konkurransedyktig, selv med sine egne unike infrastrukturkostnader, som orbital lansering av rombaserte AI-datacenter.

Starship-deflasjons_syklusen

Det er ingen hemmelighet at SpaceX er det mest suksessfulle romfokuserte selskapet noen gang skapt. Ved å låse opp pålitelige gjenbrukbare lanseringsraketter har selskapet dramatisk redusert kostnadene for å løfte nyttige laster til jordens bane. Kostnadene har sunket med ~95%, fra ~$15,600/kg til under ~$1,000/kg i løpet av de 17 årene siden 2008.

Den nye super-tunge lanseringsrakett, Starship, vil sannsynligvis fortsette denne trenden og til slutt bringe lanseringskostnadene inn i ~$100/kg-området.

Kilde: ARK Invest

Hva 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 å plassere et kilo materiale i rommet koster bare $100, blir å sende noe nyttig eller lett nok inn i bane økonomisk lønnsomt. Dette er sant for tynne solceller, som kan være svært lette når de ikke trenger å være beskyttet av glass eller stive metallrammer mot terrestrisk vær.

Dette er også sant for materialer som er svært lønnsomme per kilo, som datamaskin-chip.

For eksempel koster en full GB300 NVL72 Rack/Cabinet fra NVIDIA like mye som $4M, men veier bare rundt 1,8 metriske tonn (4,000 lbs). Kostnaden for å sende slik materiale inn i bane ved $100/kg er bare $180,000 – nesten en rundingfeil i forhold til maskinvarekostnadene.

Selvfølgelig ville den totale prisen være høyere når man tar hensyn til støtteutstyr (beskyttelse, avkjøling, kraftgenerering osv.), men det betyr at å få et AI-beregningssystem inn i bane ikke vil masseivt øke kostnadene snart. Det er sannsynlig at vendepunktet er rundt $500/kg lanseringskostnader.

Kilde: ARK Invest

Som en ekstra bonus kan oppblomstringen av orbital AI ytterligere forbedre økonomien for gjenbrukbare raketter ved å skape en massiv marked til å betjene. Mens fullføringen av Starlink-konstellasjonen kanskje krever 11x den kumulative oppmassen løftet av SpaceX frem til 2025, vil 100 GW AI-beregning øke etterspørselen etter orbital løft med en faktor 60x. Til slutt vil denne volumet senke lanseringskostnadene ytterligere.

Kilde: ARK Invest

Hvorfor orbital AI har strukturelle fordeler

Swipe to scroll →

Perfekt for solenergi

Solenergi er overflod i rommet – opptil 4x utgangen for samme nominelle kapasitet, takket være direkte sollys uten atmosfærisk tap. I riktig bane er det også mye mer pålitelig, skinner 24/7 jevnt.

Dette fjerner begrensningene som lider av bakkebasert solenergi. I teorien kan dette være den endelige formen for solenergiproduksjon. Men på grunn av vanskeligheten med å bringe denne kraften tilbake til jorden, vil det kreve ultrabillige lanseringskostnader eller produksjon i bane for å være økonomisk lønnsomt.

Alternativt kan enklere orbitale speil som skinner på bakkebaserte solenergianlegg, som fremmet av Reflect Orbital, kanske hoppe over lys-til-mikrobølgeomformingstap.

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

Naturlig avkjøling

En annen unik fordel med rombaserte AI-datacenter er avkjøling. Når de ikke er eksponert for solstråling, er rommet ekstremt kaldt, på -148°F (-100°C) for et romfartøy i skyggen av jorden eller sine egne array.

En betydelig del av terrestriske datacenters energiforbruk kommer fra avkjøling. Å plassere dem i Arktis eller even i stratosfæren har blitt foreslått, så rommet tilbyr en naturlig fordel. Dette vil sannsynligvis kreve massive passive avkjølingssystemer for å stråle vekk varme, men dette er teknisk mulig.

Ubiquitøs satellittintelligens

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

Kilde: ARK Invest

Dette har ført til en eksponentiell nedgang i satellittbåndbredde, falt nesten 100x mellom 2020-2024, med ytterligere gevinster forventet fra Starship-fly.

Kilde: ARK Invest

Telekommunikasjon i rommet blir så ubetydelig og billig at orbitale datacenter kan bruke eksisterende nettverk til å kommunisere med jorden uten å måtte bygge dedikert kapasitet. Videre kan et tett satellittnettverk føre til ekstra vedlikeholds-tjenester, som påfylling eller “trekking”, som vil øke levetiden til disse aktivene.

Separasjon av rom- og land-infrastruktur

Fordi orbitale AI-datacenter ikke kobles til det vanlige nettverket, vil de ikke påvirke kraftpriser på jorden. Hvis noe, vil den ekstra etterspørselen etter solteknologi hjelpe til å gjøre solenergi billigere globalt.

Videre trenger disse senterne ikke å vente på terrestriske nettverksoppgraderinger, som kan ta år. Prosessen unngår også bruken av land og verdifulle vannressurser, og forbedrer den totale økonomien.

Investering i orbital AI

Broadcom

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

Etter sammenslåingen av Broadcom og Avago i 2016 er selskapets aktiviteter delt mellom infrastrukturprogramvare og koblingsmaskinvare (trådløs, servere, AI-nettverk osv.).

Kilde: Broadcom

En annen voksende AI-relatert aktivitet er design og produksjon av XPUs, som kombinerer CPU, GPU og minne i en enkelt elektronisk enhet. Broadcom bruker sin erfaring med å produsere ASIC-er (Application-Specific Integrated Circuits) til å lage chip designet spesifikt for AI-beregning.

Kilde: Broadcom

Disse typer tette, energi-effektive beregningsenheter er en perfekt match for orbital AI, som krever en optimal balanse mellom ytelse og vekt. ASIC-er sin høyere energi-effektivitet er også en fordel, ettersom lavere effektforsbruk reduserer massen av solceller som trengs i bane.

Siste Broadcom (AVGO) aksje-nyheter og utvikling