谷歌 Research 推出了 Suncatcher 项目，这是一个用于探索未来是否能在太空中利用搭载 TPU（Tensor Processing Unit）且由太阳能驱动的卫星星座来运行大规模人工智能计算的研究计划。这个项目属于一项早期研究，目标是构建能在地球轨道之外运行、利用轨道上持续太阳能的可扩展 AI 计算基础设施。
根据谷歌的说法，运行在太阳同步轨道的卫星几乎可以持续获取太阳能，效率可以比地面系统高出最多八倍。Suncatcher 项目的设计是设想由大量小型卫星组成的星座，彼此通过自由空间光通信连接。这些高速链路可将机器学习的计算任务分布到轨道上的多个 TPU 上，减少对地面数据中心的依赖，同时也降低环境影响。
一篇预印本论文《迈向可在太空运行、具高度可扩展性的未来 AI 基础设施体系设计》详细介绍了系统架构以及涉及的技术挑战，包括如何保持卫星之间的高速通信、如何管理卫星编队的轨道动力学，以及如何确保 TPU 硬件具备足够的抗辐射能力。实验室早期测试显示，单个光通信收发器组合就能实现最高 1.6 Tb/s 的光数据传输。
研究团队还使用 Hill-Clohessy-Wiltshire 方程模拟了多达 81 颗卫星在约 650 公里高度保持稳定编队的情况。模拟结果显示，这些相距仅数百米的小型集群，只需要很少的轨道维持动作就能保持稳定。
谷歌对 Trillium TPU v6e 进行的辐射测试表明，这款芯片能够承受预期在近地轨道五年任务中遇到的辐射水平。在远高于预期剂量的测试中，也只出现了轻微的性能异常。
谷歌的分析进一步指出，随着发射成本的下降，未来十年内部署基于太空的计算系统可能变得经济可行。如果当前趋势持续，到 2030 年代中期发射成本下降到每公斤 200 美元以下，那么轨道计算集群在能耗成本上将有可能与地面数据中心接近。
谷歌 CEO Sundar Pichai 评论说：
这一切之所以可能，全靠 SpaceX 在发射技术上的巨大突破！
Elon Musk 随后加入讨论并表示：
SpaceX 的团队真的太强了，到现在为止我们甚至都没用 AI，就连 Starship 也是。等用上了 AI，我都无法想象会出现怎么样的可能性。
下一步，谷歌计划与 Planet 合作，在 2027 年初发射两颗原型卫星。随着 Sundar Pichai 发布相关消息后，不少工程师和 AI 研究人员进一步讨论了这个项目对大规模算力和可持续基础设施的潜在影响。众人普遍认为，这类探索可能会重新定义未来 AI 系统训练的位置和方式。
Suncatcher 项目延续了谷歌在计算基础设施领域进行前沿实验的传统，例如量子计算和自动化系统。虽然这个项目仍处于早期研究阶段，但它探索了一种新的可能性——未来的 AI 计算也许能突破地球表面的限制，走向更加可扩展、更加节能的太空算力体系。
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