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Eric2025
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Eric2025
09-25
画蛇添足,太空算力就是伪命题,散热完全没法做,也没有办法维修和更换设备,为了点太阳能这种到处都有的能源,完全没有性价比可言。很可能是骗投资人用的
谷歌“算力卫星”下周发射!搭乘SpaceX火箭 、每运行15分钟就要停机散热
Eric2025
02-05
真正从事传统技术行业不懂 AI 的才用 Figma,懂 AI 的不如用 Pencil
@秋刀鱼YM:
$Figma(FIG)$
真正从事Ai领域相关的,才知道Figma的潜力有多大,20-25区间持续大规模建仓。
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Web报道,<strong>英伟达支持的初创公司Starcloud已于去年11月将一颗搭载H100芯片的卫星送入轨道;SpaceX则计划最早于2027年底发射搭载英伟达芯片的首批Starmind AI卫星。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">不过,太空AI基础设施距离规模化应用仍存在明显障碍。当前低地球轨道已追踪到约44870个物体,其中大部分为碎片,650公里附近的轨道空间尤为拥挤。与此同时,发射成本、在轨工程以及卫星规模化制造能力,都将影响这一概念能否从技术实验真正走向商业基础设施。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>谷歌“算力卫星”下周发射!搭乘SpaceX火箭 、每运行15分钟就要停机散热</title>\n<style 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style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>/ <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>即将首次把自研AI芯片送入低地球轨道,探索将AI算力从地面数据中心延伸至太空。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>下周,一颗由谷歌与卫星成像公司Planet联合研制的实验卫星,将搭乘<a href=\"https://laohu8.com/S/SPCX\">SpaceX</a>的Transporter-18拼车任务发射升空。</strong>卫星搭载4颗谷歌自研Trillium TPU芯片,将在轨运行谷歌Gemini模型,并接收、回答来自地面的指令。</p><p style=\"text-align: left;\">这是谷歌“日晷捕手”(Project Suncatcher)项目的首次在轨测试。谷歌的长期目标,是在地球轨道上部署由多颗卫星组成的AI计算集群,以获得更充足的太阳能,并缓解地面数据中心面临的电力和土地约束。</p><p style=\"text-align: left;\">不过,这次任务仍属于早期技术验证。谷歌研究高级副总裁James Manyika表示,当前阶段重点是验证芯片和相关硬件能否经受发射、辐射和太空热环境,而非立即推出商业化系统。<strong>更现实的问题是,在太空运行AI芯片,目前连散热都尚未完全解决——卫星每次全功率运行约15分钟,就必须停机降温。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI算力为何瞄准太空?</h2><p style=\"text-align: left;\">推动谷歌探索太空数据中心的核心原因之一,是AI基础设施不断增长的能源需求。<strong>随着数据中心持续扩张,电力供应、土地和电网容量都面临越来越大的约束,而近地轨道能够获得更充足的太阳能,理论发电量最高可达到地面的8倍。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这一构想最早由谷歌副总裁Blaise Agüera y Arcas提出。三年前,他在一次讨论AI能源瓶颈的闭门会议上形成这一设想,随后向首席执行官Sundar Pichai和联合创始人Sergey Brin汇报,项目获得支持并启动。</p><p style=\"text-align: left;\">谷歌测算认为,<strong>随着火箭发射成本持续下降,到2030年代中期,在太空运行数据中心的综合成本有望接近地面数据中心。</strong>但要实现这一目标,首先必须解决芯片在轨运行的基本工程问题。</p><h2 style=\"text-align: left;\">芯片上天,先过三道关</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一关是发射冲击。</strong>火箭升空过程中,卫星需要承受约10倍重力加速度,内部芯片组件承受的冲击力甚至可能达到50至100倍重力加速度。谷歌团队对卫星进行了全三轴剧烈振动测试,测试结束后固定螺丝均未发生松动。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二关是太空辐射。</strong>走出大气层保护后,宇宙射线和高能粒子可能穿透电子元件,引发计算错误。谷歌将Trillium TPU送至加州大学戴维斯分校的Crocker核实验室,利用质子束轰击芯片,在运行AI工作负载的同时模拟5年轨道任务的累计辐射剂量。测试显示,芯片能够承受这一剂量,出现计算错误后可通过系统重启恢复。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第三关也是目前最棘手的散热问题。</strong>真空环境中没有空气对流,芯片产生的热量只能依靠传导和辐射排出。谷歌设计了纯传导式散热结构,将热量传至金属层,再由辐射板向真空排热。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>但这一方案仍限制了芯片的持续运行能力:卫星每次只能全功率运行约15分钟,随后必须停机降温。</strong>对于需要持续处理AI任务的数据中心而言,这意味着热管理仍是规模化部署必须解决的关键环节。</p><h2 style=\"text-align: left;\">太空数据中心竞赛升温:谷歌计划2027年双星验证</h2><p style=\"text-align: left;\">此次发射的实验卫星体积约相当于一台家用冰箱,展开后的太阳能电池板仅提供约1千瓦电力,设计工作寿命为一年,最终将坠入大气层烧毁。<strong>相比完整的数据中心,它更像是一个用于验证关键技术的轨道测试平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">谷歌的长期设想,是部署由多颗卫星组成的计算集群。目前的构想是让81颗卫星在约650公里高度、1公里半径范围内编队飞行,并通过超高带宽的星间激光链路共享算力和数据。</p><p style=\"text-align: left;\">这对激光通信提出了新的要求。传统太空激光通信主要面向远距离数据传输,而谷歌设想的卫星需要在数公里距离内、高速相对运动的情况下保持精准对准。谷歌将这一难度比作“在高速运动中击中一枚移动的硬币”。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>相关技术的首次在轨测试计划于2027年进行,届时谷歌将同时发射两颗卫星,验证卫星之间的激光组网能力。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">谷歌并非唯一押注这一方向的公司。据The Next Web报道,<strong>英伟达支持的初创公司Starcloud已于去年11月将一颗搭载H100芯片的卫星送入轨道;SpaceX则计划最早于2027年底发射搭载英伟达芯片的首批Starmind AI卫星。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">不过,太空AI基础设施距离规模化应用仍存在明显障碍。当前低地球轨道已追踪到约44870个物体,其中大部分为碎片,650公里附近的轨道空间尤为拥挤。与此同时,发射成本、在轨工程以及卫星规模化制造能力,都将影响这一概念能否从技术实验真正走向商业基础设施。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ab3ba6424112df67dc0eac939331bc0e","relate_stocks":{"GGLS":"1倍做空GOOGL 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style=\"text-align: left;\"> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>/ <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>即将首次把自研AI芯片送入低地球轨道,探索将AI算力从地面数据中心延伸至太空。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>下周,一颗由谷歌与卫星成像公司Planet联合研制的实验卫星,将搭乘<a href=\"https://laohu8.com/S/SPCX\">SpaceX</a>的Transporter-18拼车任务发射升空。</strong>卫星搭载4颗谷歌自研Trillium TPU芯片,将在轨运行谷歌Gemini模型,并接收、回答来自地面的指令。</p><p style=\"text-align: left;\">这是谷歌“日晷捕手”(Project Suncatcher)项目的首次在轨测试。谷歌的长期目标,是在地球轨道上部署由多颗卫星组成的AI计算集群,以获得更充足的太阳能,并缓解地面数据中心面临的电力和土地约束。</p><p style=\"text-align: left;\">不过,这次任务仍属于早期技术验证。谷歌研究高级副总裁James Manyika表示,当前阶段重点是验证芯片和相关硬件能否经受发射、辐射和太空热环境,而非立即推出商业化系统。<strong>更现实的问题是,在太空运行AI芯片,目前连散热都尚未完全解决——卫星每次全功率运行约15分钟,就必须停机降温。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI算力为何瞄准太空?</h2><p style=\"text-align: left;\">推动谷歌探索太空数据中心的核心原因之一,是AI基础设施不断增长的能源需求。<strong>随着数据中心持续扩张,电力供应、土地和电网容量都面临越来越大的约束,而近地轨道能够获得更充足的太阳能,理论发电量最高可达到地面的8倍。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这一构想最早由谷歌副总裁Blaise Agüera y Arcas提出。三年前,他在一次讨论AI能源瓶颈的闭门会议上形成这一设想,随后向首席执行官Sundar Pichai和联合创始人Sergey Brin汇报,项目获得支持并启动。</p><p style=\"text-align: left;\">谷歌测算认为,<strong>随着火箭发射成本持续下降,到2030年代中期,在太空运行数据中心的综合成本有望接近地面数据中心。</strong>但要实现这一目标,首先必须解决芯片在轨运行的基本工程问题。</p><h2 style=\"text-align: left;\">芯片上天,先过三道关</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一关是发射冲击。</strong>火箭升空过程中,卫星需要承受约10倍重力加速度,内部芯片组件承受的冲击力甚至可能达到50至100倍重力加速度。谷歌团队对卫星进行了全三轴剧烈振动测试,测试结束后固定螺丝均未发生松动。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二关是太空辐射。</strong>走出大气层保护后,宇宙射线和高能粒子可能穿透电子元件,引发计算错误。谷歌将Trillium TPU送至加州大学戴维斯分校的Crocker核实验室,利用质子束轰击芯片,在运行AI工作负载的同时模拟5年轨道任务的累计辐射剂量。测试显示,芯片能够承受这一剂量,出现计算错误后可通过系统重启恢复。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第三关也是目前最棘手的散热问题。</strong>真空环境中没有空气对流,芯片产生的热量只能依靠传导和辐射排出。谷歌设计了纯传导式散热结构,将热量传至金属层,再由辐射板向真空排热。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>但这一方案仍限制了芯片的持续运行能力:卫星每次只能全功率运行约15分钟,随后必须停机降温。</strong>对于需要持续处理AI任务的数据中心而言,这意味着热管理仍是规模化部署必须解决的关键环节。</p><h2 style=\"text-align: left;\">太空数据中心竞赛升温:谷歌计划2027年双星验证</h2><p style=\"text-align: left;\">此次发射的实验卫星体积约相当于一台家用冰箱,展开后的太阳能电池板仅提供约1千瓦电力,设计工作寿命为一年,最终将坠入大气层烧毁。<strong>相比完整的数据中心,它更像是一个用于验证关键技术的轨道测试平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">谷歌的长期设想,是部署由多颗卫星组成的计算集群。目前的构想是让81颗卫星在约650公里高度、1公里半径范围内编队飞行,并通过超高带宽的星间激光链路共享算力和数据。</p><p style=\"text-align: left;\">这对激光通信提出了新的要求。传统太空激光通信主要面向远距离数据传输,而谷歌设想的卫星需要在数公里距离内、高速相对运动的情况下保持精准对准。谷歌将这一难度比作“在高速运动中击中一枚移动的硬币”。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>相关技术的首次在轨测试计划于2027年进行,届时谷歌将同时发射两颗卫星,验证卫星之间的激光组网能力。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">谷歌并非唯一押注这一方向的公司。据The Next Web报道,<strong>英伟达支持的初创公司Starcloud已于去年11月将一颗搭载H100芯片的卫星送入轨道;SpaceX则计划最早于2027年底发射搭载英伟达芯片的首批Starmind AI卫星。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">不过,太空AI基础设施距离规模化应用仍存在明显障碍。当前低地球轨道已追踪到约44870个物体,其中大部分为碎片,650公里附近的轨道空间尤为拥挤。与此同时,发射成本、在轨工程以及卫星规模化制造能力,都将影响这一概念能否从技术实验真正走向商业基础设施。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ab3ba6424112df67dc0eac939331bc0e","relate_stocks":{"GGLS":"1倍做空GOOGL 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Brin汇报,项目获得支持并启动。谷歌测算认为,随着火箭发射成本持续下降,到2030年代中期,在太空运行数据中心的综合成本有望接近地面数据中心。但要实现这一目标,首先必须解决芯片在轨运行的基本工程问题。芯片上天,先过三道关第一关是发射冲击。火箭升空过程中,卫星需要承受约10倍重力加速度,内部芯片组件承受的冲击力甚至可能达到50至100倍重力加速度。谷歌团队对卫星进行了全三轴剧烈振动测试,测试结束后固定螺丝均未发生松动。第二关是太空辐射。走出大气层保护后,宇宙射线和高能粒子可能穿透电子元件,引发计算错误。谷歌将Trillium TPU送至加州大学戴维斯分校的Crocker核实验室,利用质子束轰击芯片,在运行AI工作负载的同时模拟5年轨道任务的累计辐射剂量。测试显示,芯片能够承受这一剂量,出现计算错误后可通过系统重启恢复。第三关也是目前最棘手的散热问题。真空环境中没有空气对流,芯片产生的热量只能依靠传导和辐射排出。谷歌设计了纯传导式散热结构,将热量传至金属层,再由辐射板向真空排热。但这一方案仍限制了芯片的持续运行能力:卫星每次只能全功率运行约15分钟,随后必须停机降温。对于需要持续处理AI任务的数据中心而言,这意味着热管理仍是规模化部署必须解决的关键环节。太空数据中心竞赛升温:谷歌计划2027年双星验证此次发射的实验卫星体积约相当于一台家用冰箱,展开后的太阳能电池板仅提供约1千瓦电力,设计工作寿命为一年,最终将坠入大气层烧毁。相比完整的数据中心,它更像是一个用于验证关键技术的轨道测试平台。谷歌的长期设想,是部署由多颗卫星组成的计算集群。目前的构想是让81颗卫星在约650公里高度、1公里半径范围内编队飞行,并通过超高带宽的星间激光链路共享算力和数据。这对激光通信提出了新的要求。传统太空激光通信主要面向远距离数据传输,而谷歌设想的卫星需要在数公里距离内、高速相对运动的情况下保持精准对准。谷歌将这一难度比作“在高速运动中击中一枚移动的硬币”。相关技术的首次在轨测试计划于2027年进行,届时谷歌将同时发射两颗卫星,验证卫星之间的激光组网能力。谷歌并非唯一押注这一方向的公司。据The Next Web报道,英伟达支持的初创公司Starcloud已于去年11月将一颗搭载H100芯片的卫星送入轨道;SpaceX则计划最早于2027年底发射搭载英伟达芯片的首批Starmind AI卫星。不过,太空AI基础设施距离规模化应用仍存在明显障碍。当前低地球轨道已追踪到约44870个物体,其中大部分为碎片,650公里附近的轨道空间尤为拥挤。与此同时,发射成本、在轨工程以及卫星规模化制造能力,都将影响这一概念能否从技术实验真正走向商业基础设施。","news_type":1,"symbols_score_info":{"DSPC":0.6,"SPCF":0.6,"YSPC":0.6,"GOOY":0.6,"GOOW":0.6,"GOGL":0.6,"GOOX":0.6,"GOOP":0.6,"GOOGL":2.1,"SPCM":0.6,"SNK":0.6,"SPCU":0.6,"LOFF":0.6,"ELOL":0.6,"GOOL":0.6,"SPCQ":0.6,"SPAX":0.6,"SSPC":0.6,"SPCH":0.6,"SPCG":0.6,"GOOG":2.1,"GGLL":0.6,"SPAL":0.6,"GGLS":0.6,"SPCX":2.1,"LOFD":0.6,"GOU":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":128,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":529556027074040,"gmtCreate":1770307087171,"gmtModify":1770308804128,"author":{"id":"4198646850494562","authorId":"4198646850494562","name":"Eric2025","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4198646850494562","idStr":"4198646850494562"},"themes":[],"title":"","htmlText":"真正从事传统技术行业不懂 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