グーグル初のAI衛星、SpaceXで打ち上げ

Googleが軌道上AI計算の実証実験に乗り出す。AI処理用のカスタムチップをSpaceXのロケットで打ち上げ、宇宙でAIモデルを実際に動かし、地上データセンターに代わりうるかを検証する取り組みが始まった。10月1日に予定されるSpaceX Transporter-18ミッションで、GoogleのProject Suncatcher計画における最初の衛星「MVP」が軌道へ向かう。

MVPはわずか冷蔵庫ほどの大きさながら、Googleがデータセンターでも使用しているTensorProcessingUnit（TPU）チップ4個を搭載する。約1キロワットの発電能力をもつ太陽電池でまかなわれる限定的な電力環境のなかで、GoogleはGeminiモデルを15分程度のバースト運用に限定し、その後はチップを停止して放熱器が熱を逃がす余裕をつくる設計にしている。チップは打ち上げ時の振動負荷や宇宙放射線に対する耐性も事前に検証済みだ。

GoogleとSpaceXの両社がこの分野で動いているのは興味深い。SpaceXは独自の軌道上計算プログラムとしてAI1衛星を開発中で、これはStarlink V3ハードウェアを基にした約70メートル規模の構造体で、150キロワット規模の計算能力をもつ設計。Elon Muskはテキサス州バストロップのGigasat工場でこれを大量生産し、2027年末までに年間1ギガワット規模の宇宙計算容量を実現する目標を掲げている。一方Googleは慎重で、軌道上データセンターが地上設備と競争できるのは打ち上げコストが1キログラムあたり200ドル以下に低下する2030年代半ば以降だと予想している。Suncatcherはプロジェクト段階の研究であり、実用化には相応の期間がみられている。

この動きが製造業に意味するところは、衛星そのものの需要拡大だけでない。宇宙での計算リソース運用が現実味を帯びれば、衛星の冷却・放熱システム、耐放射線部品、電源管理システムなど、従来の衛星技術では想定されてこなかった要求仕様が生まれる。TPUなどの高性能チップを宇宙環境で安定稼働させるための実装技術や検証プロセスも、既存の宇宙機器メーカーだけでなく、地上の半導体実装業者や熱設計技術者にまで関心が高まる可能性がある。また衛星製造の産業規模が急速に拡大するなかで、部品サプライチェーンのリードタイムや信頼性がプロジェクトの成否を左右する要因として、従来以上に重要度が高まることも予想される。

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