Google: अंतरिक्ष में AI डेटा सेंटर धरती से 100 गुना महंगे

Google ने कहा है कि अंतरिक्ष की कक्षा में AI डेटा सेंटर बनाने की लागत धरती पर बनाने के मुकाबले 100 गुना तक हो सकती है। बड़ी टेक कंपनियां ऑर्बिटल कंप्यूटिंग की संभावना तलाश रही हैं, लेकिन यह भारी खर्च इस विचार की सबसे बड़ी बाधा बना हुआ है।

कंपनी में डेटा सेंटर ऊर्जा विभाग की प्रमुख अमांडा पीटरसन कोरियो के अनुसार, अंतरिक्ष की ओर जाने से पहले धरती पर उपलब्ध संसाधनों का पूरा उपयोग होना चाहिए। उन्होंने कहा कि अमेरिका के पास AI ढांचे के विस्तार के लिए जरूरी बिजली देने की क्षमता है, पर नई परियोजनाओं में सबसे बड़ी अड़चन मंजूरियों में देरी है।

Project Suncatcher का पहला परीक्षण

Google का शोध प्रोजेक्ट Project Suncatcher ऐसे उपग्रहों का नेटवर्क बनाना चाहता है, जिनमें AI प्रोसेसर और बिजली के लिए सौर पैनल लगे हों। इसका पहला उपग्रह, जो लगभग फ्रिज के आकार का है, 1 अक्टूबर को कक्षा में पहुंचा। मकसद यह परखना है कि Tensor Processing Unit (TPU) चिप विकिरण और अत्यधिक तापमान जैसी परिस्थितियों में काम कर पाती हैं या नहीं।

30 अक्टूबर को Google ने बताया कि उपग्रह ने “Hello World” नाम का पहला AI परीक्षण सफलतापूर्वक पूरा किया। इसमें Gemma 4 मॉडल से अंतरिक्ष में होने के अनुभव पर एक छोटी हाइकू कविता लिखवाई गई। अनुरोध उपग्रह पर लगे प्रोसेसरों ने संसाधित किया और नतीजा धरती पर भेजा गया।

उपग्रह में 4 TPU हैं और वह अधिकतम 1 किलोवाट बिजली पैदा कर सकता है। बिजली की खपत के कारण एक बार में केवल एक प्रोसेसर करीब 20 मिनट तक चल सकता है। Google की योजना 2027 में ऐसे दो उपग्रहों का परीक्षण करने की है, जो आपस में डेटा का आदान-प्रदान करेंगे।

अंतरिक्ष में बढ़ती होड़

दौड़ में अकेली Google नहीं है। एलन मस्क की SpaceX 2027 के अंत तक ऑर्बिटल कंप्यूटिंग सिस्टम का परीक्षण करने और 2028 में बड़े पैमाने पर तैनाती शुरू करने की तैयारी में है। जेफ बेजोस की Blue Origin ने Project Sunrise पेश किया है। चीन की CASC ने अगले पांच वर्षों में गीगावाट स्तर की अंतरिक्ष कंप्यूटिंग क्षमता का लक्ष्य रखा है, जबकि ADA Space ने Three-Body Computing Constellation के तहत उपग्रह प्रक्षेपित किए हैं।

साफ है कि AI की होड़ अब केवल चिप और मॉडल तक सीमित नहीं रही, बल्कि उन्हें चलाने के लिए नई जगह और ऊर्जा स्रोत खोजने तक पहुंच गई है। फिर भी लागत व्यावसायिक पैमाने पर इस तकनीक की राह में मुख्य रुकावट है।