Космическая станция на орбите Земли, вид из космоса, футуристический дизайн.

МОЖНО ЛИ НА САМОМ ДЕЛЕ ВЫВЕСТИ ДАТА-ЦЕНТРЫ В КОСМОС. И ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО

deab2314a78ed7d3f68512bcda5e4edc

(А. Сутягин)

Наземные дата-центры уходят в прошлое — крупные технологические компании планируют вывести их на совершенно новый уровень, но для этого надо что-то менять, а не просто скупать оперативку, поднимая до небес цены на всю потребительскую электронику. Многие думают, что отличным решением будет вывод всей вычислительной инфраструктуры на орбиту. Звучит как научная фантастика, но именно эта идея сейчас привлекает огромные инвестиции и внимание. Разберемся, что стоит за концепцией космических дата-центров и насколько она реалистична.

ЧТО такое дата-центры и зачем они нужны ИИ

Дата-центр представляет собой большой склад, заполненный тысячами серверов, работающих круглосуточно. AI-компании вроде Anthropic, OpenAI и Google используют их для двух основных задач.

Первая — обучение моделей искусственного интеллекта. Это чрезвычайно ресурсоемкий процесс, требующий одновременной работы тысяч специализированных чипов (GPU) на протяжении недель или месяцев. Вторая — поддержка AI-сервисов в реальном времени. Когда миллионы пользователей одновременно общаются с чат-ботами, серверы обрабатывают запросы и генерируют ответы, что требует колоссальных вычислительных мощностей.

Эти объекты нуждаются в бесперебойном электропитании, сверхбыстром интернете и мощных системах охлаждения. Все это создает огромную нагрузку на электросеть и истощает местные ресурсы, включая запасы пресной воды.

ПОЧЕМУ вычислительные центры хотят вывести в космос

Идея космических дата-центров предлагает принципиально иной подход. На низкой околоземной орбите можно использовать неограниченную солнечную энергию и радиационное охлаждение, находясь в сотнях километров над поверхностью планеты.

Мощные серверы с GPU размещаются внутри спутников, которые движутся группами-созвездиями, передавая данные на землю и получая запросы. Примерно так по задумке выглядит работа серверов в космосе. Такая конфигурация теоретически позволяет масштабировать вычислительные ресурсы без ограничений, связанных с доступностью электроэнергии, земельных участков и водных ресурсов.

Несколько компаний уже активно работают над реализацией этой концепции. Google в партнерстве с Planet запускает проект Suncatcher — пару прототипов спутников планируется отправить в космос в следующем году. Стартап Aetherflux, изначально занимавшийся передачей солнечной энергии с орбиты, теперь намерен предоставить коммерческий доступ к узлу орбитального дата-центра в начале следующего года. Компания Starcloud при поддержке Nvidia уже отправила GPU-оборудование в космос в ноябре прошлого года и успешно обучила большую языковую модель на орбите.

ИЛОН Маск и серверы в космосе

Последним к гонке присоединилась SpaceX, которая планирует объединиться с AI-компанией xAI Илона Маска в сделке на 1,25 триллиона долларов для развития орбитальных дата-центров. По расчетам Маска вполне реальным является запуск 1 тераватта вычислительной мощности в год с Земли, и через три года генерация AI-ресурсов в космосе станет дешевле, чем на поверхности планеты.

Однако реализация этой концепции сталкивается с серьезными препятствиями. Орбитальные дата-центры должны будут маневрировать среди 6600 тонн космического мусора и более 14000 активных спутников, что потребует расхода топлива. Необходимо решить проблему отвода тепла, организовать периодическое обслуживание астронавтами, а также учесть влияние на работу астрономов и потенциальное увеличение светового загрязнения.

На данный момент ранние эксперименты позволяют накопить опыт и знания, но до реалистичного масштабирования космических вычислительных ресурсов еще далеко. При этом стоит задаться вопросом: действительно ли искусственный интеллект приносит человечеству ту пользу, которую обещают, и нужно ли постоянно наращивать инфраструктуру для него — будь то на Земле или далеко за пределами атмосферы. Но это уже тема для отдельного разговора.

Источник: vk.com

Источник: ai-news.ru

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Гейзер в Йеллоустоунском парке с цветной водой и паром на фоне леса и заката.
Портрет человека с длинными темными волосами на светлом фоне, лицо скрыто.
ideipro logotyp
ideipro logotyp
Календарь, взрыв, часы и мозг, символизирующие творческий процесс и управление временем.
Календарь, взрыв идей, мозг, часы, концепция тайм-менеджмента и креативности.
Лазеры для спектральной флуоресценции, взаимодействие с веществами и рыба, схема эксперимента.
Смартфон с логотипом HBO Max в руке на светлом фоне.
Спокойная река с зелеными водорослями и холмы под облачным небом.
Image Not Found
Портрет человека с длинными темными волосами на светлом фоне, лицо скрыто.

Неужели компания Neuralink сделала неправильную ставку?

В области интерфейсов «мозг-компьютер» происходит переход от управления курсором с помощью мысли к восстановлению речи. Элисса Велле, бывший научный сотрудник Tarbell AI Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту…

Апр 16, 2026
ideipro logotyp

Если финансы имеют значение: 5 формул для таблиц Р7 офис, которые точно пригодятся!

Если вы решили вести финансовые расчёты не в блокноте, а в современном редакторе таблиц, вот пять полезных формул. Они помогут принимать решения о покупке или продаже активов, контролировать расходы и доходы, анализировать семейный бюджет и многое другое.…

Апр 16, 2026
ideipro logotyp

Если финансы имеют значение: 5 формул для таблиц Р7 офис, которые точно пригодятся!

Если вы решили вести финансовые расчёты не в блокноте, а в современном редакторе таблиц, вот пять полезных формул. Они помогут принимать решения о покупке или продаже активов, контролировать расходы и доходы, анализировать семейный бюджет и многое другое.…

Апр 16, 2026
Календарь, взрыв, часы и мозг, символизирующие творческий процесс и управление временем.

Почему программы переобучения MLOps терпят неудачу — модели не забывают, их бьёт током.

Почему переобучение на основе календаря терпит неудачу в производственной среде и как практический подход к обнаружению сбоев может работать в реальных системах. Делиться Вкратце: Большинство моделей машинного обучения, используемых в производственных условиях, не демонстрируют плавного затухания —…

Апр 16, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых