Nova svemirska trka: Zašto giganti umjetne inteligencije ulažu u orbitalne podatkovne centre

Prošlog mjeseca Kina je najavila ambiciozan petogodišnji plan za postavljanje data centara koji bi plutali 800 km iznad Zemlje.

Ove sedmice američki milijarder Elon Musk predstavio je slične planove – intenzivno prikupljajući sredstva kako bi podržao ambicije SpaceX-a u pogledu orbitalnih data centara, uz nedavni spajanje i nadolazeću javnu ponudu dionica.

Analitičari su najnovije događaje protumačili kao strateški potez za izgradnju data centara u svemiru, gdje se infrastruktura AI-ja može skalirati bez ograničenja Zemlje.

Kako potražnja za AI brzo raste, kompanije poput SpaceX-a i Googlea utrkuju se da ubace računarsku infrastrukturu u orbitu. Premještanje energetski zahtjevne AI infrastrukture s Zemlje u orbitu obećava neograničenu solarnu energiju i hladnije uslove rada u vakuumu svemira.

Pritisak proizlazi iz jednostavnog problema: zemaljski data centri već rade pod ogromnim opterećenjem zbog nezasitne potrošnje energije koju traži AI.

Trening masivnih AI modela zahtijeva ogromne količine električne energije – dovoljno da napaja stotine hiljada domova godišnje. To primorava AI firme da se oslanjaju na velike data centre koji oduzimaju kapacitete elektroenergetske mreže, dok istovremeno troše velike količine vode za hlađenje.

Za potrošače u područjima blizu data centara, cijena električne energije porasla je za 267 posto u posljednjih pet godina.

Slično tome, u SAD-u prosječni data centar od 100 megavata troši oko dva miliona litara vode dnevno, što je ekvivalent dnevnoj potrošnji vode otprilike 6.500 domaćinstava.

Musk je javno govorio o data centrima u svemiru. Krajem 2025. na platformi X izjavio je da će SpaceX „raditi“ data centre u svemiru tako što će povećati kapacitete svoje sljedeće generacije Starlink V3 satelita, koji koriste visokobrzinske laserske veze za prijenos podataka.

Lansirani ogromnom raketom Starship, ti sateliti bi formirali konstelacije u svemiru i služili kao plutajući superračunari.

Musk zamišlja isporuku 100 gigavata snage u visoku orbitu unutar četiri do pet godina, s mogućnošću skaliranja na 100 teravata sa lunarne baze.

Planira ostvariti ovu ambiciju prikupljanjem 25 milijardi dolara kroz prodaju udjela u SpaceX-u u narednim mjesecima.

Osim Muska i SpaceX-a, Google također nastoji uspostaviti data centre u svemiru kroz Project Suncatcher, istraživačku inicijativu koja proučava satelitske mreže na solarnu energiju opremljene AI čipovima.

U sunce-sinhronim orbitama – putanjama koje satelite drže u gotovo stalnom sunčevom svjetlu – ove satelitske mreže mogu prikupljati energiju do osam puta učinkovitije nego solarni paneli na Zemlji, bez noćne tame ili oblaka.

Google planira lansirati dva prototipa satelita početkom 2027. Nazvavši to vrlo ambicioznim poduhvatom, izvršni direktor Googlea Sundar Pichai predviđa da će data centri u svemiru u roku od desetljeća postati uobičajeni kao današnji cloud serveri.

Dvanaestak drugih igrača, uključujući i developera ChatGPT-a, OpenAI, također ulaže u orbitalne data centre kako bi podržali svoj rast u eri AI.

Orbitirajući data centri donijeli bi velike koristi AI firmama. Svemir omogućava pasivno hlađenje jer se toplina izravno zrači u prazninu bez ventilatora ili vode. Isto tako, laseri prenose podatke između satelita brže nego optička vlakna na Zemlji.

Za AI firme to znači oslobađanje od zemaljskih ograničenja, omogućavajući brži trening AI modela koji su ključni za rast i inovacije.

Izazovi su brojni

Uprkos optimizmu velikih AI firmi, mnogi analitičari kažu da je put do orbitalnog AI-ja pun prepreka.

Jermaine Gutierrez, istraživački saradnik Evropskog instituta za svemirsku politiku (ESPI) u Austriji, za TRT World kaže da je upravljanje toplinom u svemiru „glavni izazov“ s kojim se očekuje da će se suočiti AI firme.

AI čipovi generišu intenzivnu toplinu. U vakuumu svemira izazov je puhanjem zraka smanjiti njihovu temperaturu.

Drugim riječima, data centri u svemiru će trebati snažne radijatore da tu toplinu odvedu od AI čipova.

„U orbiti morate odbaciti toplinu zračenjem“, kaže Gutierrez.

Pri gustoćama snage potrebnim za treniranje AI modela, zračenje te topline postaje problem „megastrukture“ koji se ne može riješiti većim hladnjakom, dodaje.

Timovi ESPI-ja su „intenzivno fokusirani“ na rješavanje izazova radijatora, navodi on.

Troškovi lansiranja predstavljaju još jedan sloj izazova za orbitalne data centre.

Gutierrez kaže da dok cijene lansiranja ne padnu na blizu 200 dolara po kilogramu, zahvaljujući ponovnoj upotrebi raketa poput Starshipa, pristupačnost lansiranja ostat će problem.

Ozan Ahmet Cetin, stručnjak za nove tehnologije i vanredni istraživački saradnik think-tanka SETA u Washingtonu, također smatra da je rasipanje topline „centralno ograničenje“ pri uspostavljanju orbitalnih data centara.

On navodi da proizvodnja energije zahtijeva ogromne solarne nizove i baterije kako bi se prevazišle orbitalne pomrčine, dok zračenje degradira elektroniku, prisiljavajući na dodatno oklopljavanje i softver tolerantniji na greške.

„Ti izazovi nisu nepremostivi, ali ih je zahtjevno riješiti istovremeno“, kaže Cetin za TRT World.

Što se tiče vremenskih okvira, obojica stručnjaka smiruju prevelik entuzijazam.

Gutierrez predviđa male demonstracije i prve usluge do 2027, poput edge computinga, odnosno obrade podataka direktno u orbiti kako bi se izbjegli spori zemaljski prijenosi.

Ali prave hiperskalne AI ustanove za treniranje bit će udaljene desetljećima, kaže on.

On opisuje faznu implementaciju: platforme ispod megavata krajem 2020-ih do početka 2030-ih za specijalizirane zadatke, desetine do stotine megavata do sredine 2030-ih ako cijene lansiranja padnu, i razmjeri gigavata tek u 2040-ima ili kasnije.

„Sve u svemu, gigavatski orbitalni data centri su još uvijek desetljećima daleko, čak i prije nego što uzmete u obzir politiku/finansije i industrijalizaciju,“ upozorava Gutierrez.

Cetin odjekuje tom mišlju, prognozirajući male orbitalne čvorove do kraja 2020-ih za nišne radne zadatke. Veće farme koje nalikuju zemaljskim ostaju malo vjerovatne u skoroj budućnosti, kaže on.

„Orbitalni data centri koji bi značajno nalikovali zemaljskim hiperskalnim AI objektima malo su vjerojatni u narednih pet godina,“ kaže on, jer se termalne, napajanje, sklapanje i tehnologije održavanja „ne razvijaju tako brzo zajedno“.

Projekcije vremenskih okvira slažu se s pogledima iz industrije.

Googleovi prototipi za 2027. su testovi, a ne pune implementacije, i stručnjaci, poput onih s Northeastern University, smatraju da su operativni data centri i dalje udaljeni godinama.

Nisu univerzalno ekološko rješenje

S ekološkog aspekta, orbitalni data centri obećavaju značajno olakšanje s obzirom na ogromne energetske potrebe konvencionalnih objekata na Zemlji.

Gutierrez ukazuje na tri „ventila za ublažavanje ekološkog pritiska": kontinuirana solarna energija izbjeći će opterećenje zemaljskih mreža, radijativno hlađenje eliminirat će upotrebu slatke vode, a orbitalna rješenja oslobodit će velike površine zemljišta za druge namjene.

Ipak, orbitalni data centri ne predstavljaju nikakvu univerzalnu ekološku panaceju.

Gutierrez upozorava na prenesene ekološke posljedice, poput emisija povezanih s proizvodnjom raketa, povećanog broja lansiranja i svemirskog otpada.

„Ako su zemaljski data centri već na čistoj energiji uz napredno hlađenje, marginalna korist premještanja računanja izvan planeta se smanjuje,“ kaže on.

Cetin primjećuje da iako orbitalni sistemi zaobilaze hlađenje koje intenzivno troši vodu i opterećenje mreža, oni uvode troškove kroz životni ciklus povezane s raketama i zamjenama.

Ističe zabrinutosti oko neklimatskih pitanja poput zagušenja orbite.

„Kao sveobuhvatna zamjena za zemaljsku AI infrastrukturu, njihova ekološka prednost ostaje neizvjesna,“ kaže on.

Gutierrez navodi niskotarifnu, velikog kapaciteta ponovnu iskoristivost, napredne radijatore i robotiku u orbiti za sklapanje i održavanje kao kritične faktore.

Gutierrez kaže da su potencijalne inovacije, poput Muskovih hvaljenih sklopivih radijatora, prenosive, ali se sporije šire zbog ciklusa testiranja, kontrola izvoza i izazova integracije.

Cetin se slaže, navodeći da je repliciranje u svemirskom sektoru „rijetko odmah“ zbog prepreka za trenutne tehnološke transfere u obliku prava intelektualnog vlasništva, kontrola izvoza i zrelosti lanca snabdijevanja.

Procjenjuje da dobro kapitalizirani igrači mogu oponašati dizajne za dvije do četiri godine, dok šira usvajanja mogu potrajati više od pet do deset godina.

„Kvalitet izvršenja i stručnost u integraciji ostaju dugoročne razlike koje prave konkurentsku prednost”, zaključuje on.