החלום של אילון מאסק על מרכזי נתונים בחלל נתקל בארבעה מכשולים

מניית ספייס X SpaceX 2.8%  אולי נהנית כיום מהתלהבות סביב פעילויות החלל, הבינה המלאכותית והתקשורת שלה, אבל אחד הפרויקטים השאפתניים ביותר של החברה נמצא דווקא מאות קילומטרים מעל פני כדור הארץ. החברה מתכננת להתחיל בסוף 2027 הדגמות של תשתית מחשוב בינה מלאכותית במסלול סביב כדור הארץ, במסגרת תוכנית להקים בעתיד מערך של מרכזי נתונים בחלל. לפי דיווח רויטרס, היעד המוקדם יותר הוא שלב הדגמה, בעוד שהפריסה המסחרית בהיקף משמעותי אמורה להגיע רק בהמשך. באוגוסט הודיעה ספייס X כי היא משתפת פעולה עם אנבידיה בתכנון מטען המחשוב של לווייני Starmind AI1, שיישאו מעבדי Rubin ומעבדי Vera של אנבידיה. החברה מתכננת לשגר את הלוויינים הראשונים כבר ב-2027.

הרעיון של ספייס X הוא להעביר חלק מעומס המחשוב של הבינה המלאכותית למסלול, באמצעות לוויינים המצוידים במערכות מחשוב ובפאנלים סולאריים. היתרון התיאורטי ברור: בחלל אין צורך בקרקע, והגישה לאנרגיית השמש רציפה יותר מאשר במערכות סולאריות על פני כדור הארץ. החברה אף הגישה לוועדת התקשורת הפדרלית בארה"ב (FCC) בקשה להקמת מערכת של עד מיליון לוויינים שישמשו כמרכזי נתונים במסלול.

לא מדובר בעוד לוויין סטארלינק

ספייס X כבר צברה ניסיון עצום בהפעלת מערכי לוויינים באמצעות סטארלינק, ובמקביל היא מרחיבה במהירות את פעילות תשתיות המחשוב שלה על פני כדור הארץ. אבל מרכז נתונים שמריץ מודלים של בינה מלאכותית הוא מערכת מורכבת בהרבה מלוויין תקשורת. הוא זקוק למעבדים מתקדמים, להספק חשמלי משמעותי, למערכת קירור, לתקשורת מהירה וליכולת להתמודד עם תקלות ושחיקה במשך שנים.

המערכת שספייס X מפתחת יחד עם אנבידיה ממחישה את הכיוון. לפי אנבידיה לוויין Starmind מהדור הראשון צפוי להשתמש בגרסה מותאמת של Vera Rubin NVL72 - מערכת המשלבת מעבדים ומעבדי GPU במבנה המיועד למחשוב AI בקנה מידה גדול. החברה מדגישה כי העברת מערכת כזו לחלל מחייבת התאמות בתחומי צריכת החשמל, ניהול החום, האמינות והאינטגרציה הפיזית.

המכשול הראשון: איך מקררים מחשב בחלל?

הבעיה הפיזיקלית הבסיסית ביותר היא החום. בכדור הארץ ניתן להשתמש באוויר, במים ובמערכות קירור נוזליות כדי להרחיק את החום שמייצרים המעבדים. בחלל אין אוויר שיכול להסיע את החום החוצה, ולכן החום חייב להיפלט בעיקר באמצעות קרינה תרמית.

המשמעות היא שמרכז נתונים בחלל זקוק לרדיאטורים גדולים שיפלטו את החום אל סביבת החלל. ככל שהספק המחשוב גדל, כך גדלה גם כמות החום שיש לפנות. ניתוחים הנדסיים מציינים כי פינוי של כמויות גדולות של חום ידרוש שטחי רדיאטורים משמעותיים, בנוסף לשטח שכבר נדרש לפאנלים הסולאריים. משרד האחריות הממשלתית של ארה"ב (GAO) הגדיר את הקירור כאחד המחסומים ההנדסיים המרכזיים למרכזי נתונים בחלל.

המכשול השני: הקרינה שמחוץ לכדור הארץ

מעבדים אלקטרוניים נאלצים להתמודד בחלל עם סביבת קרינה שונה לחלוטין מזו שעל פני כדור הארץ. חלקיקי קרינה יכולים לגרום לשגיאות בזיכרון וברכיבים אלקטרוניים, ובחשיפה ממושכת גם לפגוע ברכיבי המערכת.

לכן מערכות מחשוב המיועדות לחלל זקוקות להתאמות ולרמות אמינות גבוהות יותר מאשר שרתים רגילים במרכז נתונים. ככל שמדובר במערך גדול של לוויינים, הבעיה הופכת גם לשאלה כלכלית: מיגון, יתירות ותכנון לעמידות בפני תקלות מוסיפים משקל, מורכבות ועלויות. אנבידיה מציינת בעצמה כי מחשוב במסלול מציב דרישות שונות של אמינות וניהול תרמי לעומת מרכזי נתונים רגילים.

המכשול השלישי: השבבים מתיישנים לפני הלוויין

אחד האתגרים המעניינים ביותר הוא הפער בין קצב ההתפתחות של חומרת הבינה המלאכותית לבין אורך החיים הצפוי של תשתית חללית.

• הקונגרס נגד חשבון החשמל של הבינה המלאכותית: מי ישלם על מרכזי הנתונים?
• חברת הגנרטורים שמזנקת 33% במסחר המאוחר בעקבות הסכם עם אמזון

על פני כדור הארץ ניתן להחליף שרתים, מעבדים ומערכות תקשורת כאשר דור חדש של חומרה הופך לזמין. בחלל, החלפת רכיב היא משימה מסובכת בהרבה. אם לוויין שוגר עם מערכת מחשוב שהייתה מתקדמת מאוד בעת השיגור, אך בתוך כמה שנים הופכת לפחות תחרותית, לא ניתן פשוט להיכנס לחדר השרתים ולהחליף את המעבדים.

מחקר שפורסם בנושא מציין שמפעילי מרכזי נתונים בכדור הארץ נוהגים לרענן חומרה בערך אחת לשלוש עד חמש שנים, בעוד שבחלל שדרוג או החלפה של הציוד עשויים להיות יקרים ומורכבים בהרבה. זו בעיה משמעותית במיוחד בתחום ה-AI, שבו קצב ההתקדמות בחומרה גבוה.

המכשול הרביעי: איך מעבירים את המידע?

גם אם מצליחים לפתור את הקירור, הקרינה והחומרה, נותרת בעיית התקשורת. מרכז נתונים שמאמן או מפעיל מודלים של בינה מלאכותית צריך להעביר כמויות עצומות של מידע בין המשתמשים, השרתים ומערכות האחסון.

ספייס X מתכננת להסתמך במידה רבה על תקשורת אופטית בין לוויינים. במסמך שהגישה ל-FCC החברה מתארת שימוש בקישורי תקשורת אופטיים בין הלוויינים של מערכת מרכזי הנתונים ובין מערכות סטארלינק. היכולת ליצור רשת מהירה מספיק כדי לתמוך בעומסי עבודה כבדים של AI היא חלק מרכזי מהאתגר.

הבעיה אינה רק מהירות החיבור. כאשר מרכזי הנתונים מפוזרים על פני מאות או אלפי לוויינים, צריך גם לתאם ביניהם את עומסי העבודה, להעביר נתונים בין מערכות ולחבר את המערך לרשתות שעל פני כדור הארץ. משרד האחריות הממשלתית האמריקאי מציין כי יישומי AI עשויים לדרוש מערכות העברת נתונים מתקדמות במיוחד בין החלל לכדור הארץ ובין לוויינים שונים.

• טמפוס AI מזנקת 36% בשבוע - הכנסות של מאות מיליונים בדרך?
• ג'ימי דיימון מצטרף לוויכוח המתלהט על רגולציית AI: "אם תהיה רגולציה - שתהיה קלילה"

ומה לגבי החשמל?

דווקא בתחום האנרגיה יש לחלל יתרון פוטנציאלי. לוויינים יכולים להפיק חשמל מאור השמש ללא תלות בשטחי קרקע, בחיבור לרשת החשמל או במגבלות המקומיות שמכבידות כיום על הקמת מרכזי נתונים גדולים.

אבל גם כאן אין פתרון פשוט. מערכות מחשוב בהספקים גדולים זקוקות למערכים סולאריים עצומים, והפאנלים עצמם מוסיפים משקל ושטח. לפי GAO, מרכזי נתונים גדולים בחלל ידרשו מערכים סולאריים בהיקף שעדיין מציב אתגרים הנדסיים משמעותיים, לצד הרדיאטורים הדרושים לסילוק החום.

בנוסף, ככל שמספר הלוויינים גדל, עולה שאלת התחזוקה והפסולת בחלל. מערכת של עד מיליון לוויינים אינה דומה לקונסטלציה מסחרית רגילה, והפעלתה תדרוש התמודדות עם תנועת לוויינים, התנגשויות, החלפת לוויינים ישנים ושיגורים בקצב חסר תקדים. ה-FCC קבע כי הבקשה של ספייס X למערכת מרכזי הנתונים כוללת עד מיליון לוויינים, בגבהים של 500 עד 2,000 ק"מ.

סוף 2027 הוא רק הצעד הראשון

היעד של ספייס X לסוף 2027 אינו בהכרח אומר שמרכז נתונים מסחרי ענק יתחיל לפעול אז. מדובר בשלב הדגמה של הטכנולוגיה, שנועד לבחון האם ניתן להפעיל מחשוב AI מתקדם במסלול. לפי דיווחים, החברה רואה ב-2028 ואילך את השלב שבו ניתן יהיה להרחיב את המערכת.

הפער בין לוויין מחשוב ראשון לבין רשת של מרכזי נתונים בחלל הוא עצום. ספייס X כבר הוכיחה יכולת לבנות ולשגר לוויינים בקנה מידה גדול, ובמקביל היא בונה תשתית מחשוב AI בהיקפים הולכים וגדלים על פני כדור הארץ. אך המעבר למחשוב במסלול מוסיף סדרה חדשה של בעיות - החל מפינוי חום וקרינה ועד רענון שבבים, תקשורת, תחזוקה וניהול תשתית של אלפי או מיליוני לוויינים.

אם ספייס X אכן תצליח להתגבר על המכשולים הללו, היא עשויה לפתוח קטגוריה חדשה בתעשיית תשתיות ה-AI. אבל נכון לעכשיו, המרחק בין הדגמה ראשונה בסוף 2027 לבין מרכז נתונים חללי בהיקף מסחרי גדול הוא עדיין משמעותי, והטכנולוגיה תצטרך להוכיח את עצמה קודם כל בתנאי אמת במסלול.