Googleは、AIデータセンターを宇宙に設置する「Project Suncatcher」を発表した。これは、太陽光発電衛星群にTPU（Tensor Processing Unit）を搭載し、自由空間光通信（通称、宇宙レーザー）で接続することで、宇宙での機械学習コンピューティングを大規模に拡張しようという構想である。地球上でのエネルギー問題や、大気や夜間による太陽光発電の制約を克服するため、常に日光が当たる軌道（ドーン・ダスク太陽同期軌道）での運用を目指している。TPUは高い耐放射線性を持ち、宇宙レーザーは高速データ転送を可能にするなど、技術的な実現可能性は高いとされている。最大の課題は、打ち上げコストであり、採算ラインは1kgあたり200ドルと試算されている。Googleの試算では、SpaceXのStarshipが年間約180回の打ち上げを継続することで、2035年頃にこのコスト目標を達成し、プロジェクトが経済的に実行可能になる見込みである。この野心的なプロジェクトの早期マイルストーンとして、2027年初頭に最初のプロトタイプ衛星2基の打ち上げが予定されている。
Project Suncatcherの発表
誰もがこれを予想していなかったと、かなり断言して言えます。GoogleがProject Suncatcherを発表しました。ベイエリアでは「ムーンショット（moonshot）」という言葉をよく耳にしますが、文字通りに受け止めることは今までありませんでした。しかし、今回、このムーンショットプロジェクトであるSuncatcherは、文字通り、AIデータセンターを宇宙に設置するというものです。こちらがGoogleの発表です。
彼らは「宇宙ベースの拡張可能なAIインフラストラクチャシステムの設計を探求している」と述べています。そして、これは単なる夢物語や遠い未来のプロジェクトではありません。彼らが行ったデモンストレーションによると、驚くほど現実的であり、最初のプロトタイプが驚くほど近いうちに宇宙へ打ち上げられる予定です。
Project Suncatcherはムーンショットです。誰がこれを書いたのか見てみましょう。Travis Beals。彼はこれを書いたというだけで昇給すべきです。
Project Suncatcherは、いつの日か宇宙での機械学習コンピューティングを拡張するために、太陽光発電衛星コンステレーションにTPUと自由空間光通信リンクを装備する新しいフロンティアを探求するムーンショットです。彼らがここで何を言っているのか理解できますでしょうか。
彼らはこれらの衛星を打ち上げます。それらは太陽光発電衛星です。ですから、太陽からエネルギーを捉えますよね？サンキャッチャー（Sun catchers）です。そして、ボード上にはTPUが搭載されます。TPUとは何でしょうか？それはGoogleが使用するAIチップですよね。一方、NVIDIAはGPUを使用します。GPUはグラフィックス処理ユニットです。GoogleのTPUはテンソル処理ユニット（Tensor Processing Unit）です。
それらはAIチップです。AIモデルを訓練し、AIモデルで推論（inference）を実行することを可能にするものです。Googleは独自のTPUを持ち、NVIDIAは独自のGPUを持っています。そして、現在、他のいくつかのチップも開発されています。これらのチップには莫大な量の電力が必要です。実際、多くの人々が、これらのデータセンターが消費する電力の総量について懸念しています。
電力は無料ではありませんし、私たちには限りある供給能力しかありません。もし、莫大な量の電力を無料で生み出すことができる何かが外にあったなら。例えば、太陽のように。
さて、それが太陽光発電衛星コンステレーションです。コンステレーションというのは、それらがたくさんあるという意味です。そして、ご覧の通り、それらは編隊を組んで飛行しなければなりません。ただバラバラの方向に飛んでいるわけではありません。特定のフォーメーションを維持する必要があります。なぜ編隊を組む必要があるのでしょうか？
それは、この部分が理由です。自由空間光通信リンク（Free space optical links）。自由空間光通信リンクとは何でしょうか？彼らは、なぜこの用語を使わなかったのか分かりませんが、それは宇宙レーザーなのです。
技術的な課題と克服
これらのAIデータセンターに関して重要なことの一つは、様々なAIチップ間、つまり処理ユニット間のデータ転送が高速でなければならないということです。大容量の帯域幅が必要です。
参考までに申し上げますと、NVIDIAのBlackwellシステムは驚異的な転送速度を持っています。世界のインターネットトラフィックのピークは、約25テラビット/秒で記録されました。このBlackwellシステムは130テラビット/秒です。つまり、インターネット全体が一瞬で達成したピーク速度よりも何倍も速いのです。
ですから、大量のデータを転送できる必要があります。これらの、彼らが自由空間光通信リンクと呼んでいるもの、繰り返しますが、宇宙レーザーは、衛星間で高帯域幅の通信を実現します。なぜなら、彼らは宇宙の真空中にいるからです。
彼らが公表した論文の中で、必要な速度の種類と、それがどのように達成できるかについて話しています。一つ注目すべき問題は、帯域幅、つまり転送の総速度が距離と共に本当に低下するということです。これらの衛星が遠く離れるほど、それらの間でデータを転送する速度は遅くなります。
そのため、彼らは非常に精密な編隊で飛行しなければなりません。ちなみに、彼らはベンチスケールでのデモンストレーションを行いました。つまり、この技術の実現可能性を示すデモンストレーションです。
そして、ここで彼らは、市販のコンポーネント、つまり何か特殊な機器を製造する必要がない、市販のコンポーネントを使用することで、必要な帯域幅を達成したことを発見しました。これもまた、このアプローチの可能性を裏付けています。これで宇宙レーザーはクリアです。
しかし、あなたは疑問に思っているかもしれません。これは地球の話ですよね。なぜ地球上のどこかに設置しないのでしょうか？太陽の光線は確かに地球に届いています。なぜ、私たちは使われていない土地の一部を使って、これらのものを設置できないのでしょうか？
それにはいくつかの理由があります。一つは、これらの衛星が宇宙にあれば、より多くのエネルギーを取り込むことができるからです。地上にいる場合、太陽の光線はまず大気で反射され、湿度や雲、その他あらゆるものが地上に届くのを妨げます。
それに加えて、これは一部の方にとっては驚きかもしれませんが、時間の約半分、つまり半分は夜なのです。これは本当です。私が確認しました。
では、太陽が常に照らしている場所をご存知でしょうか？それは宇宙です。もう少し具体的に言うと、それはドーン・ダスク太陽同期低軌道という場所です。もしこの衛星コンステレーションがこのドーン・ダスク太陽同期低軌道に留まることができれば、ほぼ絶え間なく太陽光を受けることができるでしょう。
さて、これがなぜ重要なのでしょうか？もちろん、効率的であることは明らかですが、これにより重い搭載バッテリーの必要性が減少します。宇宙に物を送るのは費用がかかりますし、重いほど、宇宙に送るための費用が高くなります。そしてバッテリーは重いのです。バッテリーを必要としない、またはバッテリーへの依存を減らすことで、このプロジェクトの費用が大幅に削減されます。
衛星の安定性とTPUの耐放射線性
さて、ここでの主要な課題は何でしょうか？この計画はどれほど現実的なのでしょうか？
これらの大規模な機械学習のワークロードは、高帯域幅で低遅延の接続を持つ多数のアクセラレータ間でタスクを分散する必要があります。つまり、これらの衛星間には多くの接続が必要であり、地球上で構築されているデータセンター、つまりGeminiやAlphaFold、その他すべてのAIモデルをサポートしているような地球ベースのデータセンターに匹敵するためには、超高速で転送する必要があります。
それらは特定の帯域幅、特定の速度を必要とします。そして、私たちはこれについて話していますが、彼らは宇宙でそれを達成できる可能性が高いことを示しました。繰り返しますが、衛星が遠く離れるほど、速度が遅くなるという考え方があります。ですから、それらはかなり接近していなければなりません。
これらの衛星は、数キロメートル以下という非常に接近した編隊で飛行する必要があります。しかし、これは実現可能に見えています。
これら接近した編隊で飛行する全ての衛星をどのように制御するのでしょうか？彼らは、これがどれほど可能かを確認するために物理モデルを作成しました。彼らは軌道面で81機の衛星コンステレーション構成を使用しました。
クラスターの半径は1kmで、次に最も近い隣接衛星間の距離は100メートルから200メートルの間で振動します。そして彼らが示すことができたのは、これらの衛星をわずか数百メートル離して配置することで、望ましい太陽同期軌道内で安定したコンステレーションを維持するために必要な、控えめなステーションキーピング操作だけで済むだろうということです。
GoogleがAlphaEvolveを発表した際、つまり、彼らがGeminiモデルを使って、数学やハードウェア設計の領域でいくつかの新しい発見をどのように生み出したかを示した際、彼らはそれをデータセンターの最適化にも使用しました。これらの大規模言語モデルが、これらのプロセスの多くをどのように最適化し、非常に新しい斬新な発見さえも生み出すことができるかを示したのです。
私が気づいたことの一つは、彼らが発表した結果が、論文を公開する約1年前の、やや古いモデルのものであったということです。私は、これらのAIモデルがバックグラウンドで他に何を企んでいるのか非常に興味がありました。そしてしばらくして、Googleがこれをリリースしました。私たちは、宇宙にAIデータセンターを建設するつもりだというのです。太陽光に向けて常に安定した編隊を保ち、宇宙レーザーを介してお互いに通信する衛星群です。
きっと全くの偶然でしょう。次に進みましょう。
さて、次の大きな課題はもちろん、これらのTPU、これらの非常に敏感なチップが、宇宙の放射線で焼かれてしまわないかということです。
ここでは、標準単位で総吸収放射線量を測定しています。基本的に、搭載されている最も敏感なコンポーネントは、この線量、累積線量2k radで故障し始めます。つまり2,000 radです。これは、予想される5年間のミッション線量である750 radの約3倍です。
ですから、もし5年間そこに設置するとしたら、750単位を吸収すると予想されますが、2,000単位になるまでトリップ（誤作動）し始めないのです。これは素晴らしいことです。繰り返しますが、これは実行可能に見えます。
彼らがここで述べている興味深いことの一つは、TPUが宇宙用途にしては驚くほど放射線に強い（radiation hard）ということです。
彼らはこれを15k rad、つまり15,000まで上げてみましたが、ハードウェアの故障は見られませんでした。これは何を意味するのでしょうか？これは、AIと宇宙は相性が良いということです。AIと宇宙は相性が良いのです。
経済的な実現性とSpaceXへの依存
唯一の問題は、いつものことですが、費用がかかりすぎるのではないかということです。これはどれほど実現可能なのでしょうか？現時点では、彼らは現実的だと言っていますよね？うまくいく可能性があると。
これらのTPUは非常に回復力があります。宇宙レーザーは十分な電力を転送できます。これらの衛星を24時間365日、太陽光線の中で焼き続けることができます。これは、あまりにも出来すぎた話に聞こえます。
次に彼らは、宇宙ですべてを構築する方が安価だと教えてくれるでしょうか？それは本当でしょうか？
いえ、そうではありません。しかし、それについて理解すべき点がいくつかあります。誰かこの計算を詳しく知りたい方がいれば、私はその論文を下にリンクしておきますが、ここでは簡単に説明します。
エネルギーのコストを、年間キロワットあたり何ドルか、として考えることができます。地球上に発電所を建設したと想像してください。現時点では、彼らの試算では、年間キロワットあたり約810ドルで電力を生成できます。
これが年間で計算されていることを理解することが重要です。つまり、必要なもの全てを得るために費やした総額のようなものが、このように算出されているわけです。出力、つまり単位あたりのコストがこれです。
では、そのすべてのお金を発電所に投入する代わりに、軌道上のこの衛星に投入したらどうなるでしょうか？
どの時点で、これが地上での発電所と同じコストになるでしょうか？電力の単位あたりのコストで。結局のところ、それはこれに尽きます。
それは、基本的に低軌道に物を送るのにかかる費用である、「キログラムあたりのドル」です。ですから、宇宙に物を送るのが安くなればなるほど、経済的に実現可能になります。なぜなら、ある時点で、地球上よりも単位あたりのエネルギーを安く生産できる可能性があるからです。これが腑に落ちれば幸いです。
では、このキログラムあたりのドル、つまり地球上で生産するのにかかるコストと同等になるためには、その価格はいくらである必要があるのでしょうか？その数字は1キログラムあたり200ドルです。1キログラムあたり200ドルです。
それが一種の損益分岐点です。1キログラムあたり200ドルであれば、地球上で建設するのと同じコストになります。ただし、その時点では、おそらく地球上には存在する継続的なコストなど、宇宙には存在しない多くのものがあるため、宇宙で建設することを選ぶでしょう。
つまり、この価格がもっと高くても、宇宙で全てを構築することは理にかなっている可能性が高いということです。
しかし、高くなればなるほど、状況は悪くなります。1キログラムあたり300ドルであっても、まだ理にかなっているように聞こえます。人間一人当たりの電力価格は、地球上で得られる価格のちょうど2倍弱になりますが、それでも実現可能かもしれません。
ですから、大きな疑問は、目指すところが1キログラムあたり200ドルだとすると、私たちは今どこにいるのかということです。
答えは「はるかに高い」です。現在の価格帯は、1キログラムあたり1,500ドルから20,000ドルに及んでいます。
落ち込む前に、良いニュースがあります。これらの産業の多くでは、高い持続的な学習率が見られます。例えば、Googleの論文では、太陽光パネルとその産業、その産業の持続的な学習率と拡大について具体的に言及しています。
進歩は最初は遅く見えるかもしれませんが、一度軌道に乗ると、本当に爆発的に進みます。継続的な学習率、技術の改善、製造の改善などを前提とすれば、進歩は、最初はゆっくりかもしれませんが、その後、追求しないことがほとんど意味をなさない特定の閾値に達します。
コストが下がり、利用可能性が向上します。それは本当に多くの使いやすさを解き放ちます。私たちは、電気自動車で同様のことが起こるのを見ました。
ですから、私たちは太陽光パネル、電気自動車、そしてロケットのような一部の産業で一定の加速を見ています。私たちは、ロケットの成長が太陽光パネルや電気自動車と同じくらい良いことを願っています。
Googleの論文に戻りますと、彼らはSpaceXの打ち上げ価格データと、Falcon 1からFalcon Heavyまでに打ち上げられた総質量が20%の学習率を示していると述べています。これは、累積打ち上げ質量が倍になるごとに、1kgあたりの価格が20%下落することを意味します。
ですから、このレポートの中で、少なくとも私が判断する限り、これが実現するかどうかを真に要約していると思う一文があるとすれば、それはこれです。なぜなら、他のすべては実現可能に見えるからです。それは問題ありません。
私たちはただ、このキログラムあたりのドルという数字を200ドル未満にする必要があるだけなのです。
Elon Muskはもちろん、彼の航空宇宙会社であるSpaceX、そして彼の電気自動車会社であるTesla、さらにはTwitterとNeuralinkを所有しています。彼はまた、太陽光パネル会社であるSolar Cityも所有しています。
そして、だからこそ、この一文が非常に重要だと私は考えています。なぜなら、多くの数字、モデル、予測は、SpaceXが達成した結果に基づいているからです。
彼らはここで、もし学習率が維持されるならば、それには年間約180回のStarshipの打ち上げが必要になるでしょうが、その場合、打ち上げ価格は2035年頃までに1キログラムあたり200ドル未満に下落すると予想される、と述べています。
もちろん、米国であろうと他の場所であろうと、この宇宙競争を行い、最終的に私たちをその地点に到達させるかもしれない素晴らしい技術を開発している他の企業がないというわけではありません。
しかし、この予測はSpaceXの結果に基づいており、この全体が2035年頃までに実現可能になるという話なのです。それは、Elonと友人たちが彼らがしていることを継続することに基づいています。
もし私たちが、宇宙レーザーで互いに通信する宇宙のAIデータセンターの群れを望むなら、ここにGoogleによる論文があり、基本的に「ねえ、他のことはすべて解決したよ。あとはElonにロケットを生産し続けてもらい、彼の学習率を維持してもらう必要があるだけだ」と言っています。
彼らは続けて、これをキロあたりの価格に到達させることはSpaceXにとって大きな成果になるでしょうが、それはStarshipの掲げる打ち上げ目標よりもまだはるかに低い、と述べています。この打ち上げ率が70%削減されたとしても、同じ期間内に価格は1キロあたり300ドルに下落する可能性があり、それは依然としてこれらの大規模コンステレーションの実現可能性に大きな影響を与えるでしょう。
そして、これがGoogleが100年後も存続している理由です。彼らは、この種の野心的なプロジェクトが規模に達するために必要な長いリードタイムを考慮すると、予測される価格下落を見越して、早期のマイルストーンに着手することが戦略的に有益であると述べています。
要約すると、私たちはこの計画を宇宙に打ち上げるために必要なもののほとんど全てを持っています。
私たちが必要とする最後のもの、そしておそらく、あなたがそれをどう見るかにもよりますが、私たちが将来を予測するならば、2030年代半ばまでに経済的な実現性が達成すべき数値に達すると信じています。なぜなら、その価格帯では、宇宙ベースのデータセンターを打ち上げて運用するコストが、地球上でそれを運用するエネルギーコストとほぼ同等になる可能性があるからです。
新たな可能性と未来
もちろん、他にもいくつかの重要な工学的課題がありますが、重要なのは、それが実現可能に見えるということです。それはエネルギー生産を大幅に改善する可能性があります。私たちがエネルギーを必要とするものの多くは、必ずしも地球上にある必要はありません。
そしてGoogleは、2027年初頭までに最初のプロトタイプ、つまり実際のプロトタイプを宇宙に打ち上げようとしています。
彼らはPlanetと提携し、2機のプロトタイプ衛星を打ち上げます。これは、モデルとTPUハードウェアが宇宙でどのように動作するかをテストし、様々な分散MLタスクのための衛星間光通信リンク、つまり宇宙レーザーの使用を検証するでしょう。
そして、本当に興味深いのはここです。私たちが宇宙でこれらのものを構築するとき、考えてみれば、私たちの技術のほぼすべて、私たちが発明し、最適化し、改善したすべては、ある一つの視点から、ある一つのレンズを通して見られて作られました。それは地球上で機能しなければならないということでした。
私たちの工場やエネルギー生産施設、研究所のいずれも、「これを行う最善の方法は何だろうか？」という問いかけで作られたわけではありません。それは、「地球の表面上や地球の大気圏内のどこかに配置される」という文脈、そしてそれに伴うすべての制約の中で、「これを行う最善の方法は何だろうか？」という問いかけで作られたのです。
地球上のどこにも、拡散されたり、大気や雲、湿度によって遮られたりすることのない、24時間365日の太陽光が得られる場所はありません。大規模な真空を作り出すのは困難です。
私たちが何かを解明しようという動機を持つとき、それはしばしば何らかの新しいブレイクスルーやデバイスによって推進されます。ここでは、例えば、現代のスマートフォンが挙げられています。複雑なSystem on Chip技術の開発は、現代のスマートフォンによって動機づけられ、可能になりました。
宇宙で物を構築することは、現在の問題の多くを解決するだけでなく、私たちがこれまでに持っていなかった全く新しいソリューションと洞察を可能にする可能性が非常に高いのです。
興味深いことに、謝辞のセクションで一つの名前が目に飛び込んできました。それはBlae Aguero Arcusです。彼はもちろん、最近機械学習ポッドキャストに出演していました。
私は、彼が話していたことの中で最も魅力的だと感じたことのいくつかを取り上げた短いビデオを作成しました。彼が話していたことのいくつかに、私は完全に圧倒されました。私は彼らがGoogleで何に取り組んでいるのか推測しましたが、全く見当違いでした。どうやら彼らは、宇宙レーザーを備えた宇宙ベースの高度にスケーラブルなAIインフラストラクチャに取り組んでいるようです。
しかし、一つだけ私が正しかったことがあります。それは、彼の名前を再び聞くことになるだろうということです。そして、それがこれです。
もちろん、これに取り組んで発表したすべての人々に祝福を申し上げます。私たちは皆、これが次にどこへ向かうのか、非常に楽しみにしています。
SpaceXとGoogleが学習率を継続し、2030年代半ばまでに、または少なくともその頃までに、これらのものを1キロあたり200ドル未満で低軌道に投入できるようにすることを願っています。
それがElon Muskにとってあまりにも野心的な目標でないこと、彼がそれに威圧されていないことを願っています。数日前、Elon Muskは「おそらく、私たちの目的は、知覚のある太陽の精神を作ることだ」と投稿しました。
ええ、私たちは大丈夫でしょう。未来は明るいです。私の名前はWes Rothです。次のビデオでお会いしましょう。すべて意図的な洒落です。
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