Google周四（11/4）提出全新的“太阳捕手”项目（Project Suncatcher），构想结合太阳能卫星、Google TPU、低轨卫星星座，以及自由空间光通信链路（Free-Space Optical Communication，FSO），期待未来能在太空中打造可扩展的AI运算基础设施。这是Google继自动驾驶汽车项目、量子计算机之后的下一项登月计划，再度挑战未知的科学与工程难题。
Google智能典范资深总监Travis Beals解释，太阳是太阳系中最强大的能源，其能量输出超过人类总发电量的100兆倍。在合适的轨道上，太阳能板效率可比地球高出8倍，且能近乎持续发电，大幅减少电池需求。因此，太空或许将成为扩展AI运算规模的最佳场所。
太阳捕手项目规划构建紧凑的太阳能卫星星座，卫星搭载Google TPU，并以FSO进行卫星间高速连接。该架构不仅具备巨大的规模化潜力，也能将对地表资源的消耗降至最低。
同一天Google也发布早期研究成果《Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design》，指出为了实现高带宽且低延迟的卫星间通信，卫星必须以近距方式编队飞行；论文以半径1公里、由81颗卫星构成的星团示范编队飞行的基本模型。
这些卫星预计部署在离地约650公里的太阳同步轨道（Sun-Synchronous Orbit, SSO），并采用晨昏轨道配置，使整个星座几乎全程停留在日照边界，得以长时间维持太阳能供电，大幅降低电池重量与需求。
目前Trillium TPU已完成辐射测试，在相当于五年任务生命周期的总电离剂量下仍未出现永久故障，并已完成位元反转错误的特性化；光通信部分则已实现双向共1.6Tbps的传输能力。
此外，发射成本是整体系统成本的关键因素。研究团队的学习曲线分析显示，到2030年代中期，近地轨道（LEO）发射成本可能下降至每公斤不超过200美元，使太空数据中心的成本有望逼近地面数据中心的能源等效成本。
太阳捕手项目后续仍面临散热、高带宽地面通信与轨道可靠性等工程挑战；下一阶段将与Planet合作，在2027年前发射两颗原型卫星，测试TPU在轨道上的表现，以及卫星间光链是否适用于分布式机器学习。未来若打造GW级星座，则可能需要全新卫星设计，将太阳能采集、运算与散热深度集成，推动太空运算的下一步发展。
