米国人の70%が、居住地域へのAIデータセンター建設に反対していると報じられている。これが宇宙空間を利用する代替案への関心を高めている。
宇宙空間に置くデータセンターの売り込みは説得力がある。打ち上げコストの低下、豊富な太陽エネルギー、電力網の待機列がないこと、そして区画規制をめぐる争いがないことが挙げられる。
しかし、宇宙空間での冷却は想像以上にはるかに難しい。そして、業界がまだ正面から向き合っていない最大の障壁は、この物理学かもしれない。
米国と欧州の各地で、データセンターへの地域住民の反対が高まっている。実際、米国人の70%が、居住地域へのAIデータセンター建設に反対していると報じられている。こうした反対の広がりが、宇宙空間に置くデータセンターが突如としてSFから、AI不動産戦略として位置づけ直されている理由の一端を説明している。
宇宙空間に特化したデータセンター企業Starcloudはすでに打ち上げを行っており、NVIDIA H100 GPUを搭載した衛星である。そして、現在広く聞かれる売り込みは、マスク氏とSpaceX、Google、Nvidia、そしてベゾス氏とBlue Originによるものだ。打ち上げコストの低下、豊富な太陽エネルギー、電力網の待機列がないこと、水をめぐる争いがないこと、そして区画委員会がないことは、魅力的に映る。
しかし、十分に注目されていない落とし穴がある。それが熱である。
宇宙空間に置くデータセンターで、なぜ冷却が問題になるのか。
AIは通常、チップ、モデル、電力の観点から語られる。しかし、チップが消費するほぼすべてのワットは廃熱となる。チップは過熱すると故障し始めるため、この熱を速やかに放散しなければならない。データセンターに対して人々が抗議している水の使用量の多くは、チップの冷却に使われている。そして水が利用できない場合は、空気を送り込むしかない。標準的なPCやノートパソコンにファンが付いているのはそのためである。
推進派は、宇宙空間では周囲温度が摂氏マイナス270度になるため、冷却がより容易になると主張している。直感的には納得できるが、実際はそれほど単純ではない。
真空の宇宙空間では、廃熱を逃がす媒体が存在しない。大気も水もない。唯一の放熱経路は赤外線放射であり、宇宙機は文字通り熱を発光させて逃がさなければならない。しかもその波長は極めて弱く、人の目には見えない。
数字は厳しい。Starcloud自身のホワイトペーパーによれば、約20°Cに保たれた両面式ラジエーターが放出できるのは、わずか約1平方メートルあたり633ワットにすぎない。これは地上でのAIチップの水冷と比べて1,000倍以上遅い。したがって、地上のハイパースケール・データセンターのギガワット規模より1,000倍小さい、わずか1メガワットの軌道データセンターでも、約1,600平方メートルのラジエーターが必要となる。これはアイスホッケーのリンク程度の面積にあたる。
よくある反論は次のようなものだ。衛星にはすでに巨大な太陽電池パネルがあるのだから、その裏側をラジエーターとして使えばよいのではないか。確かに魅力的だが、それは通用しない。太陽光発電アレイは太陽に向いてエネルギーを吸収する必要がある。一方、ラジエーターは太陽光への露出を最小限に抑え、冷たい宇宙空間を見渡せる角度が必要である。さらに重要なのは、熱をGPUからラジエーターの端まで運ばなければならないことだ。そのためには、より多くの熱をより遠くまで伝導させる厚いラジエーターが必要になるが、それは重量を増大させる。結局のところ、ロケットとチップは正反対のものを求めている。
宇宙空間に置くデータセンターの現実的な検証
国際宇宙ステーション（ISS）は、現実的な検証材料となる。ISSには独立した太陽電池パネル、アンモニア式熱制御ループ、回転式のラジエーター翼が備わっている。NASAの外部能動熱制御システムは、約7メトリックトンの重さのラジエーター翼を通じて70キロワットの廃熱を放出している。ISS型の設備を控えめな1メガワットのデータセンターに拡大すると、その質量は過酷なものとなる。ラジエーターだけで約100トンに達するのである。これに対し、1メガワット分の最先端のAI演算ラックの重量は約10トン程度である。これが経済的な瀬戸際である。ラジエーターだけで、演算ハードウェアの約10倍に近い重量になりかねない。打ち上げコストは質量に比例するため、冷却だけで、最初のトークンが生成される前から、桁違いの打ち上げコストの負担が生じる可能性がある。
エンジニアはチップをより高温で動作させ、ラジエーターを小型化できないだろうか。廃熱の放射量は、温度の4乗に比例して増加するため、確かに大きな助けになる。しかし、温度が上昇すると半導体のリーク電流とエラー率は指数関数的に増加するため、その悪影響はさらに大きい。イーロン・マスク氏は、ケルビン温度でチップ温度を20%引き上げ、ラジエーターの質量を半分に減らすことについて語ったことがある。これはチップ温度をさらに+50〜70°C引き上げることを意味し、今日のチップが耐えられる範囲を超える。将来のチップではこれが実現するかもしれない。しかし、低速な放射冷却を真に回避するために必要な数百度規模までチップの動作温度を上げることは、GPUについては現実的とは言えない。
実際の設計上のトレードオフには、さらに多くの制約を考慮する必要がある。冷却、GPU間のデータ移動、放射線耐性である。GPUを近接して配置すれば、チップ間の遅延と帯域幅に有利に働き、放射線遮蔽も共有できる。しかし、チップの熱は集中しており、大型のラジエーターまで長距離を運ばなければならず、放熱能力を制限する。逆に、GPUを放熱構造全体に分散させれば、冷却は容易になる。しかしその場合は、高帯域幅の相互接続と同期が難しくなり、各GPUが独自の放射線遮蔽を必要とするため、重量が増す。まさに千本の刃物で少しずつ切られるような状況である。
問題はそれだけにとどまらない。低軌道の衛星は約90分ごとに日照と日陰を繰り返すため、熱膨張と収縮の繰り返しが信頼性を損なう。さらに放射線や反応性イオンも負荷を加える。地上への情報伝送は、地上の光ファイバーと比べて帯域幅が小さい。保守はさらに厳しい。地上ではAIハードウェアは3〜5年ごとに更新される。軌道上では、故障したGPUや旧式化したGPUは、そのまま放置される可能性が高い。
宇宙空間に置くデータセンターは、実際にはどのような姿になるのか。
こうした課題によって、この壮大な挑戦への熱意が冷めることはおそらくないだろう。楽観論者は、AIの計算需要が今世紀末までにさらに100倍に増加すると予測しており、宇宙空間のデータセンターを実現することは、まさに黄金郷を見つけるようなものになるだろう。業界の切迫感も現実のものだ。電力、水、電力網の容量、そして地域社会の許可が不足しており、それが無謀な賭けを駆り立てるだろう。しかし、宇宙が無料で、太陽光が豊富で、宇宙が「寒い」というだけでは、軌道上のAIはうまく機能しない。エンジニアが奇跡を成し遂げ、現在存在するものを桁違いに超える、極めて軽量かつ高性能な熱管理・通信システムを構築して初めて機能するのである。
そして、まったく異なるアーキテクチャが求められるかもしれない。サーバーの倉庫を軌道に打ち上げるのではなく、モジュール式の演算群を構築するのである。多数の小型衛星が近接して飛行し、チップは冷却のためにラジエーターの近くに配置され、今日の能力をはるかに超える衛星間光通信によって通信する。軌道上AIが実用化されれば、未来のデータセンターはISSというよりも、翼を広げて冷却し、数百本のレーザーリンクで互いを見据えるる銀色のトンボの群れのような姿になるかもしれない。
