SpaceX Илона Маска начала набор специалистов для реализации проекта по созданию орбитальных дата-центров. Компания намерена создать группировку из миллиона спутников, каждый из которых будет выдавать около 100 кВт вычислительной мощности на тонну массы, ежегодно прибавляя по 100 гигаватт для ИИ-вычислений.
Как сообщает Business Insider, о планах Маск объявил в служебной записке, посвященной приобретению его стартапа xAI компанией SpaceX. Он убежден в безальтернативности этого пути для дальнейшего масштабирования технологий. В разговоре с ведущим подкаста Дваркешем Пателем предприниматель заявил, что уже через 30 или 36 месяцев космос станет наиболее экономически привлекательным местом для размещения ИИ-инфраструктуры.
Патель возразил, что электроэнергия составляет лишь 10-15% общих расходов на эксплуатацию дата-центров, а обслуживание орбитальных объектов может свести экономию на нет. Маск ответил, что дело не в стоимости энергии, а в ее физической доступности. Он указал, что за пределами Китая выработка электричества практически не растет, что делает невозможным дальнейшее наращивание наземной инфраструктуры.
Масштаб проблемы подтверждают и цифры. По данным Министерства энергетики США, в 2023 году дата-центры потребляли около 4,4% всей электроэнергии страны. Крупные дата-центры уже потребляют электричество на уровне больших городов, а глобальные инвестиции в сектор оцениваются в триллионы долларов. За 2024 год глобальную долю дата-центров международное энергетическое агентство оценивает в 1,5% мирового потребления, при этом консалтинговая компания McKinsey, специализирующаяся на решении задач, связанных со стратегическим управлением, прогнозирует, что к 2030 году отрасли потребуется $6,7 трлн инвестиций. Перенос мощностей на орбиту позволит снизить нагрузку на локальные энергосети и высвободить земельные ресурсы, как считает Маск.
Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!