Google tester om AI-brikker kan fungere i verdensrommet

Googles første Project Suncatcher-satellitt nådde bane 1. oktober 2026 med SpaceX’ Transporter-18-oppdrag. Fartøyet, bygget i samarbeid med Planet og omtrent på størrelse med et kjøleskap, har fire Tensor Processing Units (TPU-er) om bord. Dette er Googles egne brikker for maskinlæring, og oppdraget skal undersøke hvordan de fungerer under reelle forhold i rommet. Det er en tidlig maskinvaretest – ikke et fullt utbygd datasenter i bane.18317

Hva skal satellitten teste?

Google vil finne ut mer enn om brikkene overlever selve oppskytingen. Selskapet sier at forsøket skal undersøke hvordan maskinvaren påvirkes av vibrasjoner, stråling og temperaturutfordringer.171

Satellitten får strøm fra solcellepaneler. De fire TPU-ene gir Google en mulighet til å teste maskinvare av samme type som selskapet bruker til AI-beregninger på jorda, men forsøket viser ikke at et større datasenter kan drives i bane.310

Varmehåndtering er en av de store tekniske utfordringene. I vakuum finnes det ikke luft som kan frakte varme bort på samme måte som i et vanlig luftkjølt system. Google omtaler kjøling som noe oppdraget skal undersøke, ikke som et problem selskapet allerede har bevist at det har løst.173 Kildene fastslår ikke hvilken konkret løsning for temperaturkontroll satellitten bruker, eller hvor godt den vil fungere over tid.

Fra én satellitt til et mulig nettverk

På lengre sikt ser Google for seg solcelledrevne satellitter med TPU-er, koblet sammen med optiske forbindelser med høy båndbredde. Slike laserforbindelser kan i prinsippet gjøre det mulig for flere satellitter å dele på beregningsarbeidet. Google beskriver dette som en retning for videre forskning; den første satellitten har ikke vist at et slikt nettverk eller et stort datasenter i rommet fungerer.17

Foreløpig er resultatet først og fremst en tidlig test i bane. Google opplyste at satellitten hadde nådd bane, at selskapet hadde fått kontakt med den, og at den fungerte som forventet etter oppskytingen. Det er en milepæl, men ikke dokumentasjon på at brikkene vil være pålitelige over lang tid eller at et nettverk av satellitter kan levere nyttige beregninger i stor skala.18

Spørsmålene som gjenstår

• Pålitelighet: Testen skal gi mer kunnskap om hvordan maskinvaren oppfører seg under stråling og andre forhold i rommet. At satellitten kom seg i bane, viser ikke hvor stabilt brikkene og resten av systemet vil fungere over lengre tid.117
• Strøm og varme: Solcellepanelene gir satellitten en strømkilde, men forsøket avgjør ikke om et større system kan skaffe nok strøm og samtidig håndtere varmen fra mer omfattende databehandling.317
• Økonomi: CNN skriver at det fortsatt er uklart om det vil lønne seg økonomisk å flytte datasentre ut i bane. Prototypen viser ikke at rombasert databehandling blir billigere enn datasentre på jorda.2
• Miljøregnskap: Solenergi i rommet sier ikke alene noe om den samlede miljøpåvirkningen. Produksjon av satellittene, oppskytinger, behov for erstatninger og mer utstyr i bane må også tas med i vurderingen. Denne første testen besvarer ikke spørsmålene om samlet miljøbelastning.1018

Google er ikke alene

Flere selskaper undersøker muligheten for databehandling i bane. NPR har tidligere omtalt Starcloud, som skjøt opp et romfartøy med en Nvidia H100-brikke og demonstrerte en versjon av Googles Gemini-AI fra rommet. Det er et separat prosjekt, og kildene gir ikke nok grunnlag til å sammenligne ytelse eller mulighet for oppskalering direkte.

Hovedspørsmålet for Project Suncatcher er derfor fortsatt åpent: Kan et lite satellittforsøk bli starten på pålitelig og økonomisk bærekraftig AI-databehandling i bane? Oppskytingen i oktober 2026 gir Google en mulighet til å studere maskinvaren under faktiske romforhold. Den viser ennå ikke om den større visjonen lar seg gjennomføre.