惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

U
Unit 42
K
Kaspersky official blog
L
LangChain Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
V
Visual Studio Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
美团技术团队
Vercel News
Vercel News
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
G
Google Developers Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
月光博客
月光博客
爱范儿
爱范儿
The Register - Security
The Register - Security
S
SegmentFault 最新的问题
M
MIT News - Artificial intelligence
F
Full Disclosure
Engineering at Meta
Engineering at Meta
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
A
About on SuperTechFans
WordPress大学
WordPress大学
D
Docker
Y
Y Combinator Blog
N
News and Events Feed by Topic
P
Proofpoint News Feed
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Recorded Future
Recorded Future
IT之家
IT之家
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Security Latest
Security Latest
Spread Privacy
Spread Privacy
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
F
Fortinet All Blogs
AWS News Blog
AWS News Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
P
Proofpoint News Feed
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
D
DataBreaches.Net
Recent Announcements
Recent Announcements
博客园 - Franky
Google DeepMind News
Google DeepMind News
小众软件
小众软件
B
Blog RSS Feed
I
InfoQ
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
云风的 BLOG
云风的 BLOG

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Дата-центры в космосе: как Google и SpaceX готовят новую инфраструктуру для ИИ
TrexSelectel · 2026-05-24 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели13K

Источник.

Источник.

Развитие искусственного интеллекта требует всё больше вычислительных ресурсов. Каждая новая модель обучается на больших объёмах данных и использует всё более мощную инфраструктуру. Чтобы обеспечить этот рост, компании строят новые дата-центры, потребляющие огромные объёмы электроэнергии и занимающие значительные площади. Это создаёт серьёзную нагрузку на энергосистемы, а строительство таких объектов всё чаще вызывает протесты местных жителей из-за высокого энергопотребления, расхода воды и шума.

На этом фоне всё больше внимания привлекают альтернативные способы размещения вычислительной инфраструктуры. Одной из самых необычных идей стало размещение дата-центров непосредственно на орбите. Именно такую возможность, по данным СМИ, сейчас обсуждают Google и SpaceX. Ещё недавно подобная концепция казалась чистой фантастикой, но сегодня она постепенно превращается в предмет реальных инженерных проектов. Давайте разбираться.

Переговоры двух гигантов

По данным The Wall Street Journal, Google ведёт переговоры со SpaceX о запуске оборудования для проекта Project Suncatcher. Речь идёт о доставке на орбиту спутников с чипами Tensor Processing Units — специализированными ускорителями, которые компания использует для задач машинного обучения. Одновременно Google обсуждает возможное сотрудничество и с другими операторами ракетных запусков, чтобы не зависеть от одного подрядчика. Окончательное соглашение пока не подписано, однако источники, знакомые с ходом переговоров, говорят о серьёзной заинтересованности обеих сторон.

SpaceX рассматривает орбитальные дата-центры как одно из перспективных направлений своего будущего бизнеса. Эта идея уже используется в подготовке к возможному IPO, при котором стоимость компании, по оценкам аналитиков, может достичь 1,75 триллиона долларов. Илон Маск неоднократно говорил, что космос со временем может стать удобной площадкой для размещения вычислительной инфраструктуры благодаря практически непрерывному доступу к солнечной энергии и отсутствию ограничений по земле и энергоснабжению. Для инвесторов это сигнал о том, что SpaceX делает ставку не только на ракеты и спутниковую связь, но и на развитие инфраструктуры для искусственного интеллекта.

Google и SpaceX сотрудничают уже несколько лет, их партнерство вовсе не новость. Ещё в 2015 году Alphabet вместе с инвестиционным фондом Fidelity вложила около 1 миллиарда долларов в SpaceX, из которых доля Alphabet составила примерно 900 миллионов. Это сотрудничество не означает автоматического заключения новых сделок, но наличие давних деловых отношений вполне может упростить переговоры. Ни Google, ни SpaceX официально не комментировали появившуюся информацию, однако сама новость уже вызвала активное обсуждение в технологическом сообществе.

Облачная инфраструктура для ваших проектов

Виртуальные машины в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске с оплатой по потреблению.

Подробнее →

Project Suncatcher: как Google видит вычисления в космосе

Google запустила Project Suncatcher в ноябре 2025 года как исследовательский проект с высокой степенью риска и потенциально большим эффектом. Его цель — создать сеть небольших спутников, каждый из которых будет оснащён чипами Tensor Processing Units и соединён с соседними аппаратами лазерными оптическими каналами. В результате должен появиться распределённый вычислительный кластер, способный работать как единая система.

Источник

Источник.

В ноябре 2025 года Google опубликовала препринт научной статьи, в котором подробно рассматриваются основные технические сложности проекта. Авторы анализируют орбитальную динамику, воздействие космической радиации на вычислительные чипы и организацию высокоскоростной лазерной связи между спутниками. Для создания экспериментальных аппаратов компания сотрудничает с Planet Labs. Запуск двух первых прототипов намечен на 2027 год, когда проект впервые будет проверен в реальных условиях на орбите.

В перспективе Google рассматривает орбитальные кластеры из нескольких десятков спутников, объединённых в локальные группы. Такая архитектура позволяет увеличивать вычислительные мощности поэтапно, добавляя новые аппараты по мере необходимости. Каждый спутник должен выполнять часть общей нагрузки, а распределение задач и обмен данными реализуют через лазерные каналы связи. Если один из узлов выйдет из строя, его функции смогут взять на себя остальные аппараты, что повысит устойчивость всей системы к отказам.

А что SpaceX?

SpaceX в январе 2026 года подала в FCC заявку на создание орбитальной группировки до миллиона спутников, которые будут работать именно как дата-центр. Орбиты выбраны в диапазоне 500–2000 километров, с акцентом на солнечно-синхронные, где аппараты почти постоянно находятся на освещённой стороне. Компания собирается использовать весь накопленный опыт Starlink — лазерные межспутниковые связи, резервные радиоканалы и отработанные протоколы управления. Эти планы органично вписываются в общую стратегию снижения стоимости запусков с помощью Starship.

Источник

Источник.

В отличие от Google, SpaceX сразу делает ставку на массовое развёртывание. По их видению, через несколько лет такие системы смогут предлагать вычислительные мощности по цене, сопоставимой с наземными решениями. Это уже не вспомогательная инфраструктура, а полноценное новое бизнес-направление. Размах заявки впечатляет даже на фоне существующих гигантских спутниковых созвездий и подчёркивает, насколько серьёзно компания относится к идее.

SpaceX накопила огромный опыт управления большими орбитальными группировками, и это даёт ей заметное преимущество. Инженеры сейчас работают над интеграцией вычислительных модулей в уже отработанные платформы, чтобы не начинать всё с нуля. Благодаря этому проект может быстрее перейти от чертежей к первым реальным запускам и получить дополнительный импульс развития.

Почему именно космос?

Одна из главных причин интереса к орбите — практически неограниченная солнечная энергия. В правильно выбранных солнечно-синхронных орбитах спутники получают свет почти беспрерывно. В отличие, к слову, от земных дата-центров, где приходится искать надёжные источники питания и строить дополнительные подстанции. В космосе энергия буквально бесплатная и постоянная — достаточно развернуть эффективные панели и правильно их сориентировать.

Второе важное преимущество связано с теплоотводом. В вакууме нет воздуха, поэтому привычная конвекция не работает: тепло от чипов нужно сначала передать на радиаторы через теплопроводящие элементы, а затем сбросить в пространство в виде инфракрасного излучения. Такая схема требует большой площади радиаторов, точного расчёта тепловых контуров и правильной ориентации аппарата, чтобы панели не перегревались от Солнца.

Зато орбитальной системе не нужны градирни, насосные станции, контуры водяного охлаждения и расход воды на испарение, как в крупных наземных дата-центрах. Для спутников с заранее рассчитанной нагрузкой это может стать серьёзным преимуществом: тепловой режим можно проектировать под конкретные чипы, энергопотребление и орбиту, а не под климат, доступность воды и ограничения площадки на Земле.

Источник.

Источник.

Наконец, ключевым фактором остаётся стоимость вывода оборудования на орбиту. Сегодня именно запуски делают такие проекты чрезвычайно дорогими, однако ситуация может измениться по мере развития многоразовых ракет. В своём исследовании Google отмечает, что при снижении стоимости доставки примерно до 200 долларов за килограмм совокупные затраты на орбитальные вычислительные системы могут приблизиться к затратам на строительство и эксплуатацию крупных наземных дата-центров. В этом случае преимущества космоса — практически непрерывное солнечное энергоснабжение, отсутствие расходов на землю и меньшая зависимость от региональной энергетической инфраструктуры — начнут играть уже не теоретическую, а вполне практическую роль.

До практического внедрения таких систем ещё далеко. Основное препятствие — высокая стоимость разработки, производства и запуска спутников. Каждый аппарат должен включать не только вычислительные модули, но и солнечные панели, радиаторы, системы ориентации, связи и защиты от радиации. В отличие от обычного серверного оборудования, вся эта конструкция должна выдерживать вибрации при запуске, работать в вакууме и сохранять устойчивость к перепадам температур и воздействию заряженных частиц. Это увеличивает массу, усложняет проектирование и делает каждый вычислительный узел значительно дороже его наземного аналога.

Ещё одна большая проблема — задержки при передаче данных на Землю. Для задач, где нужна мгновенная реакция, latency может оказаться критическим и сильно ограничить применимость системы. Орбитальные дата-центры пока лучше подходят для пакетной обработки больших объёмов или тренировки моделей, когда результат не требуется здесь и сейчас. Но даже в этом случае организация стабильной и быстрой связи между спутниками и наземными станциями требует колоссальной инженерной работы.

Не стоит забывать и о техническом обслуживании. Если на Земле вышедший из строя сервер просто меняют, то в космосе это крайне дорогая и сложная операция, по крайней мере сейчас. Срок службы оборудования ограничен, а замена целого спутника означает новый запуск со всеми сопутствующими расходами. Все эти факторы пока что оставляют орбитальные дата-центры в категории экспериментальных решений, хотя прогресс в смежных технологиях постепенно может изменить ситуацию.

Что в итоге?

Пока речь идёт лишь о первых прототипах. Google планирует вывести на орбиту два экспериментальных спутника в 2027 году, чтобы проверить работу вычислительных модулей, лазерной связи и систем теплоотвода в реальных условиях. SpaceX, со своей стороны, прорабатывает гораздо более масштабную архитектуру и оценивает её экономическую эффективность. Если испытания подтвердят расчёты, а стоимость запусков продолжит снижаться, то уже в середине следующего десятилетия на орбите могут появиться первые рабочие вычислительные кластеры.

Интересно, что похожие идеи обсуждают не только Google и SpaceX. Ранее аналогичные концепции появлялись у Amazon и у небольших стартапов вроде Starcloud, которые уже провели первые тесты чипов в космосе. Это говорит о том, что тренд не случайный — он напрямую отражает реальные ограничения земной инфраструктуры и желание найти обходные пути.

В конечном итоге развитие таких проектов может заметно повлиять на всю индустрию искусственного интеллекта. Если орбитальные дата-центры станут реальностью, компании получат возможность масштабировать модели без оглядки на многие привычные земные ограничения. А как вы считаете, стоит ли овчинка выделки или это все фантазии? Пишите в комментариях.