“宇宙コンピューティングという最後のフロンティアが到来した”と、Nvidia CEOのJensen Huang氏は述べた。これはNvidia GTCカンファレンス（3月開催）での発言だ。

実際、軌道上のデータセンターというアイデアはSFから本気の投資カテゴリへと移行している。Elon Musk氏のSpaceXはxAI（Musk氏も所有）を取得し、宇宙ベースのデータセンター群の計画を進めている。Googleも負けじと、PlanetとのパートナーシップでProject Suncatcherを発表し、GoogleのTensor Processing Unit（TPU）AIチップを搭載した2基の衛星を2027年初頭までに打ち上げる予定だ。スタートアップのStarcloudはすでに、軌道上データセンター向けの88,000基の衛星群に関する提案を連邦通信委員会に提出している。Starcloudの提出書類が示すように、これらの企業はいずれも数千基規模の衛星群を提案しており、それぞれが1ラックまたは複数のラックのAIグレードGPUを搭載し、衛星間を自由空間光通信で相互接続し、地球へはマイクロ波リンクで直接または他の衛星経由で通信する計画だ。

推進派は強調する。宇宙コンピューティングの利点として、豊富な太陽エネルギー、無料の冷却、地震・洪水・抗議活動といった地上の干渉からの解放を挙げる。しかし、宇宙コンピューティングの物理を冷静に検証すると、はるかに複雑な実態が浮かび上がる。

無料の冷却は最大の誤解かもしれない。宇宙は冷たいが、大気がないため、熱除去の最良のメカニズムである伝導と対流は使えない。唯一の選択肢は放射である。宇宙でチップの過熱を防ぐには、エネルギーを放散して放射するための大型で高価な表面積が必要になる。

太陽エネルギーは豊富だが、太陽に向かって完璧に整列を維持する機能的な太陽パネルで収集するのは、複雑な姿勢制御システムを必要とする困難な作業だ。その上、宇宙の宇宙線や他の発生源からの電離放射線が、太陽パネル、放射冷却器、チップ自体を劣化させるという特有の課題がある。宇宙での定期的な保守は困難なため、打ち上げ時点で冗長性を確保し、コスト見積もりには経年劣化を考慮する必要がある。

ABI Researchで航空宇宙アナリストを務める筆者が、地上データセンターと宇宙データセンターの総所有コストを大まかに比較したところ、宇宙でGPUを1年間打ち上げ・運用するコストは、地上データセンターの場合の少なくとも10倍以上になることがわかった。モデルは単純で、Nvidia H100サーバーラックを、Starcloudのパイロット打ち上げに似た宇宙船に、必要なサイズの太陽パネルとラジエーターとともに打ち上げることを想定した。SpaceXのStarshipを1kgあたり44米ドルという非常に楽観的な打ち上げコストで使用し、地上の電力コストを1kWhあたり0.20米ドルとした。これは簡易的な概算だが、現実を示唆している。

筆者らの見解では、ペイロードの打ち上げと宇宙耐性化のコストにより、電力確保に奔走する多くの地域のデータセンター事業者にもかかわらず、汎用的な宇宙ベースのデータセンターを今日の経済性で正当化するのは難しい。ただし、宇宙コンピューティングの大幅に高いコストが正当化されるニッチな用途は存在する。例として、地球観測衛星からのデータ前処理、極超音速ミサイルのリアルタイム検知・追跡、混雑が進む低軌道での能動的な衝突回避が挙げられる。ただし、これらであっても、基本的な物理法則への対応は依然として厳しい課題であり、技術的にも魅力的な挑戦となる。

宇宙における冷却の課題

冷却こそが、物理がSFと現実を分ける場所である。宇宙で利用可能な唯一の冷却方式である放射冷却を支配する方程式は、Stefan-Boltzmannの法則として知られる。放射できる電力は、ラジエーターの面積と温度の4乗に比例するというものだ。宇宙システム設計者にとって、この法則の意味合いは過酷である。軌道上では制御可能な変数は面積だけである。この制約により、宇宙冷却には幾何学的なペナルティ、すなわち「物理税」が課せられる。除去すべき電力が増えれば増えるほど、地球から持ち込むラジエーターの面積を大きくしなければならない。

宇宙で利用可能な唯一の冷却方式は放射であり、必要なラジエーター面積はStephan-Boltzmannの法則を用いて導出される。Nvidiaの人気GPUであるH100のように700ワットを消費する単一チップの場合、20℃に保つために必要な面積は3平方メートル弱であり、85℃で動作させる場合は1平方メートルまで減少する。ただし、ラジエーター表面は電離放射線にさらされるため放射率が低下し、5年後の宇宙滞在では必要な面積が約40％増加する。

この基準面積が実際どれほど大きいかを理解するため、Stefan-Boltzmannの法則を用いて、700ワットを消費する単一チップ（AIの定番であるH100 GPUチップなど）を一定の60℃（通常、GPUの寿命と安定性の最適値とされる）に保つために必要な熱除去面積をモデル化した。さらに、ラジエーターが深宇宙（背景温度3ケルビン）に完全に面していると仮定した。この計算によると、単一チップあたり1.4平方メートルのラジエーター表面が必要となる。

これを具体的に考えると、一般的なAIラックには約32基のGPU（4枚のH100サーバーボード）が搭載可能で、CPU、メモリ、ネットワーク機器を含めると消費電力は約40キロワットになる。このラックには2.5テラバイトのメモリが含まれ、2万以上の同時ユーザーにサービスを提供したり、オープンソースAIモデルであるLlama 3を16インスタンス同時に実行したりするのに十分な容量を持つ。しかし、真空環境でこの熱負荷を冷却するには、単一ラックに80平方メートルのラジエーターが必要となり、これはピックルボールコート程度の大きさになる。総電力100メガワットのデータセンターの場合、少なくとも2,500枚のこうしたラジエーターが必要となる。

そして、これは最良の場合である。低軌道環境自体に隠れた追加の問題がある。宇宙はラジエーターとそのコーティングを、紫外線と原子状酸素という化学的に過酷な混合物にさらす。これはクリーンルーム環境とは正反対だ。LEO衛星の典型的な寿命である5年間で、これらの要素はラジエーターの表面特性を劣化させ、熱を放出する能力を低下させる。

この劣化をモデルに組み込むと、ラジエーターが「新品」状態から「寿命末期」状態へと劣化するにつれ、物理はさらなるペナルティを要求することが明らかになる。GPUチップの60℃動作温度を維持するためには、チップあたりの必要表面積が約1.4平方メートルからほぼ2.0平方メートルに跳ね上がる。つまり、物理税は40％上昇する。したがって、少なくとも40％多くのラジエーター質量を打ち上げ、大気抵抗を増大させ、貴重な打ち上げ容積を犠牲にして、熱コーティングの劣化に耐えなければならない。この増加は打ち上げコストを大幅に押し上げ、宇宙ベースのデータセンターの経済性をさらに悪化させる。

宇宙におけるシリコンの課題

熱の問題を解決するのは戦いの半分に過ぎない。低軌道におけるもう一つの大きな課題は電離放射線であり、コンピューティングハードウェア自体に影響を与える。今日の衛星は通常、非常に信頼性が高いもののはるかに高価で、市販の既製品プロセッサに比べて性能が低い耐放射線プロセッサを使用している。

標準的な耐放射線チップには、現代の大規模言語モデル（LLM）を実行する処理能力がない。その結果、データセンターの打ち上げを目指す衛星運用者は、リスクを伴う妥協をせざるを得ない。つまり、地上向けのハードウェアを使用することになる。必要な計算密度を実現するため、軌道上データセンターは地上のサーバーファームで見られるのと同じNvidia H100やGoogle TPUを使用しなければならない。問題は、これらのチップが宇宙では「軟弱な」標的であることだ。高エネルギー粒子はメモリ内のビットを反転させたり、論理回路に「ラッチアップ」を引き起こして回路を破壊したりする可能性がある。

一つの選択肢は、厚い吸収パネルでコンピュータを放射線から遮蔽することだ。しかし、遮蔽材はすでに重い衛星に大幅な質量を追加することになる。もう一つの選択肢は、冗長性で放射線損傷を補うことだ。実際、エッジコンピューティングのアーキテクトは、ソフトウェア定義の耐障害性へと移行しつつあり、1台の完全耐性化コンピュータの代わりに、不完全な市販コンピュータのクラスタを飛行させ、その総コストを耐放射線モデルの10分の1から100分の1程度に抑えることを目指している。

この冗長アプローチは、最近月周回で宇宙飛行士を運んだArtemis IIをはじめ、SpaceXのフライトコンピュータ、国際宇宙ステーション向けのHewlett Packard Enterpriseエッジサーバーなど、多くの宇宙船で採用されている。同じ計算を3つ（またはそれ以上）の異なるノードで実行し、結果を比較することで、システムは破損したプロセッサを検知できる。ノードが故障した場合、「オーケストレータ」が他のノードがミッションを継続する間にそれを再起動する。この方法は耐障害性を確保する一方で、計算能力の一部が冗長性に割り当てられることになり、コストをさらに増加させる。

宇宙におけるエネルギーの課題

宇宙ベースのデータセンターの利点としてよく挙げられるのは、太陽からの無制限の無料クリーンエネルギーという見かけ上の利点だ。軌道上の太陽エネルギーは確かに豊富で、1平方メートルあたり1,361ワットである。もちろん、その無料エネルギーを利用するには、大型太陽パネルを軌道に打ち上げるという非常に高コストな作業が必要になる。また、これらの太陽パネルも放射線被ばくにより経年劣化し、通常、年間1〜3％の効率低下を被る。

太陽光アレイがAIクラスタを稼働させるために1MWの電力を収集するとしよう。物理法則により、衛星は最終的に1MWの廃熱を放射しなければならない。太陽光発電に必要な面積（約400W/m²）と熱を除去するために必要な面積（約450W/m²）がほぼ等しいため、発電のための1平方メートルごとに、ほぼ同等の冷却面積が新たに必要となる。ラジエーターは、単なる受動的な表面コーティングではなく、構造的に同等の存在でなければならない。

Elon Musk氏が最近ダボスで指摘したように、最も効率的なラジエーターは太陽に当たらないものである。宇宙船を太陽光パネルが太陽を向き、ラジエーターが深宇宙の真空を向くように姿勢制御すれば、両方の効率が劇的に向上する。しかし、落とし穴がある。パネル→太陽、ラジエーター→真空、アンテナ→地球という完璧な三方向の整列を維持するには、複雑で高トルクの姿勢制御システムが必要になる。つまり、この構成はペイロードと消費電力の増加を意味する。さらに、これらの制御システムは故障モードが多い複雑な部品であり、メンテナンスが困難な状況では最適とは言えない。

宇宙コンピューティングのキラーアプリケーション

敵対的な宇宙環境における衛星用大型ラジエーター展開というこれらの課題を考慮すると、そもそもなぜデータセンターを宇宙に構築するのか？

今日の経済性ではLLMの学習や推論を宇宙で行うことは見合わないように思われるが、宇宙コンピューティングには他にも非常に魅力的な用途がある。ここでは2つを紹介する。地球観測衛星からのダウンリンクボトルネックの解消と、混雑が進む低軌道での衝突防止機動の実現である。

最新の地球観測衛星はハイパースペクトルおよび合成開口レーダーセンサーを搭載し、戦場情報収集、禁制品を運ぶ世界の影の船団の追跡、ミリメートル単位の地震やインフラ破損の評価など、さまざまな重要な偵察任務に使用されている。これらのシステムは1日あたり数百テラバイトの生データを生成し、地球に送信しなければならない。しかし、データをダウンリンクするための無線周波数「パイプ」は混雑しており、地上インフラは膨大な生データ量を吸収できない。

宇宙内計算のもう一つの即時的かつミッションクリティカルな用途は、軌道環境の保護である。17,000基以上の衛星が軌道上にあり、その圧倒的多数が低軌道にあるため、これらの衛星間の衝突回避は極めて重要である。NASAの天体物理学者Donald Kessler氏が1978年に指摘したように、単一の宇宙衝突が連鎖反応を引き起こし、低軌道全体を使用不能にする可能性がある。

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SpaceXの最近の年次報告書によると、Starlinkコンステレーションは平均2分ごとに衝突回避機動を実行している。各機動はすでに機載AIシステムに依存しているが、処理の大部分は依然として地上で行う必要がある。

地球を取り囲む明るい点として描かれたStarlink衛星システムのレンダリング画像

SpaceXのStarlinkシステムは現在、低軌道に1万基以上の衛星を有しており、ここではそれぞれが色付きの点で示されている。

Satellitemap.space

低軌道の人口密度が高まるにつれ、衝突回避は従来の地上ループモデルを打破しなければならない。メガコンステレーション時代の宇宙では、OODA（観察・定位・決定・行動）ループを機上で行い、分析のターンアラウンドタイムを数分からミリ秒単位に短縮する必要がある。

問題は、衛星に標準搭載されているフライトコンピュータが、このレベルの処理に対応していないことだ。機動に必要な複雑な確率モデルは、現在、航法システムと連携して機上コンピュータで実装することはできない。明らかに、より強力なコンピュータが必要である。

これこそが、コンピュートを宇宙へ移す真の経済的正当性である。すなわち、洞察生成を宇宙へ移すことだ。高性能コンピューティングをセンサーの隣に配置することで、軌道上でテラバイト規模のデータを処理し、関連データのみをリアルタイムでダウンリンクしたり、衛星衝突を回避するための計算をリアルタイムで行ったりすることが可能になる。

宇宙コンピューティングの未来

したがって、近い将来に何らかの形のコンピューティングが低軌道で避けられないと仮定した場合、熱はどのように扱われるのだろうか。産業界は現在、Stefan-Boltzmannの法則に対応するための主な解決策として、2つのクラスを試している。

一つの創造的な選択肢は、James Webb望遠鏡で使用されているような折り紙に着想を得たラジエーターを利用することだ。各社は、打ち上げ時に小さな立方体に折りたたみ、軌道上で巨大かつ軽量な熱翼に展開できる、柔軟で高熱伝導性の複合材ラジエーターを開発している。

もう一つの可能性は、液滴ラジエーターを利用することだ。この概念は、剛体ラジエーター構造を完全に排除し、代わりに冷却油の流れを真空の宇宙に直接噴射するものである。流体は開ループで流れ、ほぼ絶対零度の真空にさらされて放射表面積を最大化し、コレクターで回収されて船内にポンプで戻される。SFのように聞こえるが、熱負荷がメガワット級に達するにつれ、液滴冷却は、この指数関数的な現実の質量限界を回避する唯一の方法になるかもしれない。

筆者らの大まかな総所有コストモデルは、打ち上げコスト、チップコスト、消費電力など、現在の数値の楽観版を使用している。批評家は、将来の技術が効率、専用設計、コストのすべてで改善されると指摘するかもしれない。

確かに、技術は改善されるだろう。しかし、重要な要素は打ち上げコストだけではない。単位質量あたりの計算能力と電力経済性である。ラジエーターと太陽光アレイは衛星総質量の65〜70％を占める可能性があり、宇宙グレードの太陽光発電は地上の同等品より桁違いに高価である。

Chris Philpot

打ち上げコストが低下しても、発電と熱管理の質量・コスト負担は根本的な問題として残る。

現在の宇宙グレード太陽パネルはゲルマニウム基板に依存しており、その供給は中国に集中している。これらの基板の供給量を拡大するのは極めて困難だろう。耐放射線性ペロブスカイト太陽パネルや類似の代替品への移行は経済性を大きく変え得るが、その可能性は少なくとも5年先である。技術は安価になるが、電力と熱アーキテクチャのボトルネックは残る。

宇宙冷却の熱的現実を認識することは、衛星運用の見方を変えることを強いる。「打ち上げて忘れる」時代から「自律型ロジスティクス」の時代へ移行しつつある。熱モデルが示したように、宇宙の過酷な環境は着実にハードウェアを攻撃する。UV放射線は熱コーティングを劣化させ、宇宙線はシリコンを劣化させる。従来の衛星モデルでは、ラジエーターが劣化したりメモリが故障したりすると、衛星は宇宙ごみとなる。数百万ドル規模のデータセンターにとって、この廃棄モデルは壊滅的な打撃となり得る。

軌道コンピューティングの経済性を成立させるには、インフラを保守可能にし、それを打ち上げるロケットを再利用可能にする必要がある。軌道領域では、劣化したラジエーターパネルを交換したり、故障したサーバーをアップグレードしたりできる自動整備機が必要になる。このような点で、軌道上データセンターの未来は、新興の宇宙内経済のイノベーションに依存している。

宇宙ベースのコンピューティングの必要性は、誇大広告のサイクルというより、新たな宇宙経済を可能にする要素であるという、説得力のある主張がある。SpaceXが最近提出した、低軌道に最大100万基の衛星を配備するコンステレーションに関する規制当局への申請書類を見れば十分だ。その規模では、すべての生データを地球に送り返すことは物理的に不可能であり、ネットワーク自体がデータセンターにならなければならない。

しかし、この分野の勝者は、熱力学を最も巧みに取り入れたシステムアーキテクトと、軌道上のデータセンター運用という巨額のコストを負担できるだけの垂直統合を備えた企業によって決まる。結局、物理税は普遍的である。低軌道の真空における熱除去を管理する場合でも、バージニア州北部にあるハイパースケール施設の電力密度を管理する場合でも、制約となるのはシリコンではない。熱力学である。