Google 測試在軌 AI 推論：四枚 TPU 暫只能輪流啟動
Google 的 Suncatcher 原型「太空資料中心」衛星已完成約三星期系統啟用測試，開始與地面通訊及執行機載 AI 模型。衛星載有四枚 Google TPU，並預載 Google DeepMind 的 Gemma 4；工程團隊首次發出 prompt 時，要求模型寫一首太空俳句，之後亦測試生成太空主題打油詩及回報衛星周邊軌道狀況。
不過，這次任務的重點不是 AI 寫詩，而是在軌推論硬件驗證。衛星最多可產生 1 kW 電力，但 TPU 耗電令它現時一次只可啟動一枚、約 20 分鐘。這個限制同時壓縮可執行工作量，也令本已複雜的天地通訊排程更難處理。
為何要把 AI 推論搬上軌道
Suncatcher 的長遠構想，是讓多枚彼此靠近飛行的衛星組成網絡，在軌道處理大型推論工作。若要把這個構想推進至可用規模，單一衛星運算並不足夠；衛星之間必須能高速交換資料，才有機會協調分散式工作負載。
從地面資料中心角度看，軌道運算吸引之處在於嘗試另覓 AI 算力擴張的基建路徑。不過，這並不代表能直接紓緩現時地面 AI server 的壓力：電力必須在太空取得和管理，運算結果仍要傳回地面，而維修、擴容及發射成本亦完全不同。現階段較合理的理解，是 Google 正驗證一套可能面向 2030 年代的基建選項，而非已建成可替代地面資料中心的方案。
散熱與輻射，才是晶片的實戰考題
Google 接下來會測試 TPU 在熱壓力和太空輻射環境下的表現。團隊已在地面的粒子加速器測試晶片，但真實軌道環境仍可能帶來「bit flip」：輻射令記憶體內儲存的數值改變，並可能在一般監察工具未察覺下損壞資料。
據報道所述，地面測試顯示，輻射對推論工作的影響預計較小，對訓練模型則可能更嚴重。這正好說明 Google 為何先聚焦推論：相對模型訓練，任務容錯與運算安排或較容易處理，但結論仍要等待在軌數據驗證。
下一步看高功率與光學星間連結
若今次機載 TPU 證明可行，Google 計劃在 2027 年發射兩枚採用較先進晶片的衛星，支援更高發電能力，並示範衛星間光學連結。這一步尤其重要，因為分散式運算是否成立，取決於衛星間傳輸能否足夠快、穩定，並能配合短暫的供電與運算窗口。
目前原型衛星據 Google 發言人稱運作正常，但距離由單枚衛星測試走到具規模的軌道運算網絡，仍受供電、散熱、抗輻射、通訊及發射能力共同制約。下一批衛星能否把更高功率和光學星間連結帶進實際任務，會是評估這條路線是否具商業可行性的較關鍵指標。
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