Skip to main content
ხელოვნური ინტელექტი11.2.20260 ნახვა

ორბიტალური ხელოვნური ინტელექტის ეკონომიკა: რატომ არის კოსმოსური მონაცემთა ცენტრების მშენებლობა ასეთი ძვირი და რთული?

გაიგეთ, რატომ გეგმავენ ილონ მასკი და Google მონაცემთა ცენტრების კოსმოსში გატანას და რა ეკონომიკური თუ ტექნიკური ბარიერების გადალახვა მოუწევთ მათ ამ ამბიციური მიზნისთვის.

ორბიტალური ხელოვნური ინტელექტის ეკონომიკა: რატომ არის კოსმოსური მონაცემთა ცენტრების მშენებლობა ასეთი ძვირი და რთული?

გარკვეული თვალსაზრისით, მოვლენების ასეთი განვითარება გარდაუვალი იყო. ილონ მასკი და მისი გარემოცვა წლებია საუბრობენ კოსმოსურ ხელოვნურ ინტელექტზე (AI), ძირითადად იენ ბენქსის სამეცნიერო ფანტასტიკის კონტექსტში, სადაც გონიერი კოსმოსური ხომალდები გალაქტიკას აკონტროლებენ. ახლა მასკი ამ ხედვის რეალიზების შესაძლებლობას ხედავს. მისმა კომპანიამ, SpaceX-მა, მარეგულირებელს უკვე სთხოვა ნებართვა მზის ენერგიაზე მომუშავე ორბიტალური მონაცემთა ცენტრების ასაშენებლად. პროექტი მილიონამდე სატელიტს მოიცავს, რომლებსაც დედამიწიდან 100 გიგავატი (GW) გამოთვლითი სიმძლავრის გატანა შეუძლიათ. გავრცელებული ინფორმაციით, მასკი ზოგიერთი AI სატელიტის მთვარეზე განთავსებასაც კი გეგმავს.

„36 თვეში ან უფრო მალე, კოსმოსი ხელოვნური ინტელექტის განსათავსებლად ყველაზე იაფი ადგილი გახდება“, — განაცხადა მასკმა გასულ კვირას ერთ-ერთ პოდკასტში. ის ამ მოსაზრებაში მარტო არ არის: xAI-ის გამოთვლითი მიმართულების ხელმძღვანელმა Anthropic-ის წარმომადგენელთან ნიძლავიც კი დადო, რომ 2028 წლისთვის გლობალური გამოთვლითი სიმძლავრის 1% ორბიტაზე იქნება. Google-მა, რომელიც SpaceX-ის მნიშვნელოვანი წილის მფლობელია, დააანონსა პროექტი Suncatcher, რომლის ფარგლებშიც პროტოტიპებს 2027 წელს გაუშვებს. სტარტაპმა Starcloud-მა კი, რომელმაც 34 მილიონი დოლარის ინვესტიცია მოიზიდა, 80,000 სატელიტისგან შემდგარი კონსტელაციის გეგმა წარადგინა. ჯეფ ბეზოსიც კი მიიჩნევს, რომ ეს მომავალია.

თუმცა, აჟიოტაჟის მიღმა დგას რეალობა: რა დასჭირდება მონაცემთა ცენტრების კოსმოსში გატანას? პირველადი ანალიზით, დღევანდელი მიწისზედა მონაცემთა ცენტრები ბევრად უფრო იაფია, ვიდრე ორბიტალური. კოსმოსური ინჟინრის, ენდრიუ მაკკალიპის მიერ შექმნილი კალკულატორი აჩვენებს, რომ 1 გიგავატიანი ორბიტალური მონაცემთა ცენტრი შესაძლოა 42.4 მილიარდი დოლარი დაჯდეს — რაც თითქმის სამჯერ აღემატება მიწისზედა ანალოგის ღირებულებას. ექსპერტების თქმით, ამ განტოლების შესაცვლელად საჭიროა ტექნოლოგიური გარღვევა რამდენიმე სფეროში, მასიური კაპიტალური დანახარჯები და კოსმოსური კლასის კომპონენტების მიწოდების ჯაჭვის სრული რეფორმირება.

სატელიტების დაპროექტება და გაშვება

ნებისმიერი კოსმოსური ბიზნესმოდელის მთავარი განმსაზღვრელი ფაქტორი ტვირთის ორბიტაზე გატანის ღირებულებაა. SpaceX უკვე ამცირებს ამ ხარჯებს, თუმცა ანალიტიკოსების აზრით, ორბიტალური მონაცემთა ცენტრების რენტაბელურობისთვის ფასების კიდევ უფრო დრამატული ვარდნაა საჭირო. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ეს გეგმა პირდაპირ არის დამოკიდებული SpaceX-ის ყველაზე ამბიციურ პროექტზე — Starship-ზე.

დღეისათვის მრავალჯერადი გამოყენების Falcon 9-ით ტვირთის გატანა დაახლოებით 3,600 დოლარი ჯდება კილოგრამზე. Project Suncatcher-ის გათვლებით, კოსმოსური მონაცემთა ცენტრების ეკონომიკური გამართლებულობისთვის ეს ფასი 200 დოლარამდე უნდა დაეცეს, რაც 18-ჯერადი გაუმჯობესებაა. მოსალოდნელია, რომ სწორედ Starship უზრუნველყოფს ამ მასშტაბის დაზოგვას, რადგან სხვა არცერთი დამუშავების პროცესში მყოფი ხომალდი მსგავს შედეგს არ გვპირდება.

თუმცა, ეკონომისტები აფრთხილებენ, რომ Starship-ის წარმატება ავტომატურად არ ნიშნავს დაბალ ფასებს მომხმარებლებისთვის. SpaceX, სავარაუდოდ, არ დააწესებს იმაზე ბევრად დაბალ ფასს, ვიდრე მისი უახლოესი კონკურენტი (მაგალითად, Blue Origin-ის New Glenn), რათა მოგება არ დაკარგოს. Amazon Web Services-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა, მეტ გორმანმა აღნიშნა, რომ ამჟამად კოსმოსში ტვირთის გატანის ღირებულება იმდენად მაღალია, რომ პროექტი უბრალოდ არაეკონომიკურია.

გაშვების გარდა, მეორე გამოწვევა წარმოების ხარჯებია. ამჟამად სატელიტების წარმოება კილოგრამზე თითქმის 1,000 დოლარი ჯდება. იმისათვის, რომ ციფრებმა აზრი შეიძინოს, მაღალი სიმძლავრის სატელიტების დამზადების ხარჯი განახევრდეს უნდა. SpaceX იმედოვნებს, რომ მილიონი სატელიტის მასობრივი წარმოება მასშტაბის ეკონომიის ხარჯზე ფასებს მნიშვნელოვნად დასწევს. თუმცა, ეს სატელიტები საკმარისად დიდი უნდა იყოს მძლავრი GPU-ების (გრაფიკული პროცესორების), მზის პანელების, თერმული მართვის სისტემებისა და ლაზერული კავშირის განსათავსებლად.

ენერგიის ხარჯების შედარება

მონაცემთა ცენტრების მუშაობისთვის მთავარი რესურსი ელექტროენერგიაა. მიწაზე მონაცემთა ცენტრები წელიწადში დაახლოებით 570-დან 3,000 დოლარამდე ხარჯავენ ერთ კილოვატ (kW) ენერგიაზე. SpaceX-ის სატელიტები ენერგიას მზის პანელებიდან იღებენ, თუმცა მათი აწყობის, გაშვებისა და შენახვის ხარჯების გათვალისწინებით, ენერგიის ფასი წელიწადში 14,700 დოლარს აღწევს ერთ კილოვატზე. შესაბამისად, კომპონენტები საგრძნობლად უნდა გაიაფდეს, რომ ისინი კონკურენტუნარიანი გახდნენ.

კოსმოსური გარემოს სირთულეები

ორბიტალური მონაცემთა ცენტრების მომხრეები ხშირად ამბობენ, რომ კოსმოსში გაგრილება „უფასოა“, თუმცა ეს ზედაპირული მიდგომაა. ატმოსფეროს გარეშე სითბოს გაფანტვა რეალურად უფრო რთულია. ინჟინრები იძულებულნი არიან გამოიყენონ გიგანტური რადიატორები სითბოს გამოსაყოფად, რაც სატელიტის მასასა და ზედაპირის ფართობს ზრდის.

გარდა ვაკუუმისა, AI სატელიტებს კოსმოსური რადიაციაც ემუქრება. კოსმოსური სხივები დროთა განმავლობაში აზიანებს ჩიპებს და იწვევს ე.წ. „ბიტის ამოტრიალების“ (bit flip) შეცდომებს, რაც მონაცემებს აფუჭებს. ჩიპების დაცვა შესაძლებელია სპეციალური გარსით ან რეზერვული სისტემებით, მაგრამ ეს ყველაფერი ზრდის ხომალდის წონას და ხარჯებს. Google-მა და SpaceX-მა უკვე დაიწყეს ნაწილაკების ამაჩქარებლების გამოყენება რადიაციის ეფექტების შესასწავლად.

კიდევ ერთი პრობლემა მზის პანელებია. კოსმოსში ისინი 5-8-ჯერ უფრო ეფექტურია, ვიდრე დედამიწაზე, მაგრამ რადიაციის გამო სილიკონის პანელები სწრაფად ფუჭდება. ეს AI სატელიტების სიცოცხლის ხანგრძლივობას დაახლოებით 5 წლამდე ზღუდავს. თუმცა, ზოგიერთი ანალიტიკოსი მიიჩნევს, რომ ეს დიდი პრობლემა არ არის, რადგან ჩიპების ახალი თაობები მაინც ყოველ რამდენიმე წელიწადში გამოდის და ძველი ტექნოლოგია მალე ხდება მოძველებული.

როგორ მოერგება კოსმოსური მონაცემთა ცენტრები საერთო სურათს?

მთავარი კითხვაა: რისთვის გამოვიყენებთ მათ? იქნება ეს ზოგადი დანიშნულების, მოდელების სწავლებისთვის (training) თუ დასკვნების გამოსატანად (inference)?

  • მოდელების სწავლება: ეს პროცესი ათასობით GPU-ს ერთდროულ მუშაობას მოითხოვს. კოსმოსში ამისთვის საჭიროა სატელიტებს შორის მონაცემთა გადაცემის უსწრაფესი სიჩქარე. Google-ის Project Suncatcher განიხილავს 81 სატელიტისგან შემდგარ ფორმაციას, რომლებიც ერთმანეთთან ახლოს იფრენენ, რათა მაღალი გამტარუნარიანობა უზრუნველყონ.
  • დასკვნების გამოტანა (Inference): ეს ამოცანა გაცილებით მარტივია და არ საჭიროებს ათასობით GPU-ს სინქრონულ მუშაობას. ის შეიძლება შესრულდეს რამდენიმე ათეული პროცესორით ერთ სატელიტზე. ექსპერტების აზრით, სწორედ ეს იქნება კოსმოსური AI ბიზნესის საწყისი წერტილი — ChatGPT-ის მსგავსი მოთხოვნების დამუშავება პირდაპირ ორბიტაზე.

SpaceX-ის მიერ xAI-ის შეძენა კომპანიას საშუალებას აძლევს დაიკავოს პოზიციები როგორც მიწისზედა, ისე ორბიტალურ ბაზარზე. როგორც ენდრიუ მაკკალიპი აღნიშნავს, გამოთვლითი ოპერაცია (FLOP) ყველგან ერთია, მნიშვნელობა არ აქვს სად შესრულდება ის. SpaceX-ს შეუძლია გაფართოვდეს დედამიწაზე მანამ, სანამ რესურსების ან ნებართვების დეფიციტს არ წააწყდება, შემდეგ კი დამატებითი სიმძლავრეები კოსმოსში გადაიტანოს.

წყარო: TechCrunch AI
გაზიარება:

მსგავსი სტატიები

როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი სტარტაპების ეკონომიკას: Microsoft-ის ვიცე-პრეზიდენტის ხედვა
ხელოვნური ინტელექტი

როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი სტარტაპების ეკონომიკას: Microsoft-ის ვიცე-პრეზიდენტის ხედვა

Microsoft-ის ვიცე-პრეზიდენტი ამანდა სილვერი განმარტავს, თუ როგორ ამცირებს აგენტური AI პროგრამული უზრუნველყოფის ოპერაციულ ხარჯებს და რატომ არის ეს სტარტაპებისთვის გარდამტეხი მომენტი.

11.2.2026
Threads-ის ახალი AI ფუნქცია „Dear Algo“ მომხმარებლებს საკუთარი არხის პერსონალიზაციის საშუალებას აძლევს
ხელოვნური ინტელექტი

Threads-ის ახალი AI ფუნქცია „Dear Algo“ მომხმარებლებს საკუთარი არხის პერსონალიზაციის საშუალებას აძლევს

Threads-მა წარადგინა AI ფუნქცია „Dear Algo“, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, საჯარო პოსტების მეშვეობით დროებით მართონ საკუთარი არხის შინაარსი და პრეფერენციები.

11.2.2026
xAI-ის დამფუძნებელი გუნდის ნახევარმა კომპანია დატოვა
ხელოვნური ინტელექტი

xAI-ის დამფუძნებელი გუნდის ნახევარმა კომპანია დატოვა

xAI-ის დამფუძნებელი გუნდის ნახევარმა, მათ შორის იუჰუაი ვუმ და ჯიმი ბამ, კომპანია დატოვა. კადრების გადინება ხდება IPO-ს მოლოდინისა და კონკურენციის ზრდის ფონზე.

11.2.2026