Google đưa chip AI lên quỹ đạo: phép thử đầu tiên cho trung tâm dữ liệu ngoài không gian

Lúc 14h32 (giờ miền Đông Mỹ) thứ Năm, 1/10/2026, một tên lửa Falcon 9 của SpaceX rời bệ phóng tại Căn cứ Lực lượng Không gian Vandenberg (California) trong chuyến bay ghép Transporter-18. Theo Space.com, chuyến bay mang 130 vệ tinh. Vệ tinh được chú ý nhất có kích thước cỡ chiếc tủ lạnh, tên là MVP. Đây là phần cứng bay đầu tiên của Project Suncatcher, chương trình nghiên cứu của Google về việc đặt hạ tầng tính toán cho machine learning ngoài không gian. Vài giờ sau, Google thông báo đã liên lạc được với vệ tinh và vệ tinh “hoạt động đúng như dự kiến”.

MVP rất nhỏ. Vệ tinh mang bốn TPU (Tensor Processing Unit, bộ tăng tốc AI do Google tự thiết kế cho hạ tầng cloud) thế hệ Trillium, chạy bằng tấm pin mặt trời công suất khoảng 1 kilowatt, xấp xỉ mức điện một chiếc PC chơi game dùng card đồ họa cao cấp tiêu thụ khi chạy nặng. Planet, công ty chuyên chụp ảnh Trái Đất từ vệ tinh, là đơn vị chế tạo. Gọi đây là “trung tâm dữ liệu trên quỹ đạo” thì quá xa. Đây là một thí nghiệm phần cứng, và Google cũng mô tả nó như vậy.

Vệ tinh sẽ làm gì

Theo NPR và Scientific American, bốn TPU sẽ chạy Gemma, model open-weights (công khai trọng số) của Google, để trả lời các truy vấn đơn giản, mỗi lần khoảng 15 phút, sau đó tắt để hạ nhiệt. Đây là chi tiết thật thà nhất trong toàn bộ thông báo. Dưới mặt đất, một cụm TPU thải nhiệt qua hệ thống làm mát bằng chất lỏng và cuối cùng ra không khí. Trong chân không không có không khí, nên cách duy nhất để thải nhiệt là bức xạ, nhờ ống dẫn nhiệt và tấm tản nhiệt. Thải 1 kilowatt nhiệt thì xử lý được. Thải hàng trăm kilowatt trên mỗi vệ tinh là một bài toán kỹ thuật khác hẳn.

Nhiệm vụ này nhằm trả lời ba câu hỏi:

Bức xạ: chip có tiếp tục tính đúng khi chịu tia vũ trụ và proton thật hay không, ngoài những gì máy gia tốc dưới đất mô phỏng được?
Tản nhiệt: thiết kế tản nhiệt thụ động hiệu quả đến đâu khi bộ tăng tốc chạy workload ML?
Sống sót sau khi phóng: phần cứng có còn nguyên vẹn sau chuyến bay lên quỹ đạo không? Trong thử nghiệm mặt đất, Google đã cho linh kiện chịu rung 50–100 g.

Quỹ đạo được chọn là quỹ đạo đồng bộ mặt trời kiểu bình minh – hoàng hôn (dawn-dusk sun-synchronous). Vệ tinh bay dọc đường ranh giới ngày – đêm nên tấm pin gần như không bao giờ bị che khuất, nhờ vậy gần như không cần mang theo pin lưu trữ nặng. Google cho biết tấm pin ở đó có thể tạo ra lượng điện gấp tới tám lần cùng tấm pin đặt dưới mặt đất. Nhiệm vụ dự kiến kéo dài khoảng một năm.

“Lần phóng đầu tiên này là để xem cái gì chạy được, điểm nào hỏng, rồi áp dụng những gì học được cho các nhiệm vụ sau,” Travis Beals, giám đốc cấp cao phụ trách Suncatcher tại Google, nói với NPR.

Những gì thử nghiệm mặt đất đã cho thấy

Suncatcher được công bố vào tháng 11/2025, kèm một bản preprint (nay đã đăng trên tạp chí Joule). Bài báo đáng đọc hơn cả sự kiện phóng, vì nó cho thấy Google nghĩ giới hạn thật sự nằm ở đâu.

Chịu bức xạ. Google bắn chùm proton 67 MeV vào TPU Trillium tại UC Davis. Bộ nhớ băng thông cao (HBM) bắt đầu có bất thường sau liều tích lũy khoảng 2 krad(Si). Mọi phần khác, kể cả các workload ML chạy trọn vẹn, vẫn hoạt động đúng tới liều cao nhất được thử là 15 krad(Si). Một nhiệm vụ 5 năm có che chắn ở quỹ đạo mục tiêu chỉ cần chịu khoảng 750 rad(Si), nên ngay cả bộ phận yếu nhất cũng còn dư khoảng 3 lần. HBM có phát sinh lỗi không sửa được, nhưng ở mức nhóm nghiên cứu đánh giá là có lẽ chấp nhận được cho inference (suy luận). Chữ “inference” rất quan trọng: không ai khẳng định tỷ lệ lỗi này chấp nhận được cho những đợt training kéo dài nhiều tuần.
Kết nối giữa các vệ tinh. Muốn chia một model ra nhiều vệ tinh thì cần đường truyền laser giữa chúng, mỗi đường cỡ 10 Tbps. Bản thử trên bàn thí nghiệm dùng linh kiện thương mại mới đạt 800 Gbps mỗi chiều (tổng 1,6 Tbps). Để quang học hoạt động được, các vệ tinh phải bay rất sát nhau. Thiết kế tham chiếu là 81 vệ tinh trong bán kính một kilômét, ở độ cao khoảng 650 km, một đội hình dày đặc hơn rất nhiều so với mọi chòm vệ tinh đang vận hành hiện nay.
Kinh tế. Bài báo lập luận rằng tính toán trên quỹ đạo sẽ gần cạnh tranh được với chi phí năng lượng của trung tâm dữ liệu mặt đất nếu giá phóng giảm xuống khoảng 200 USD/kg, mức mà bài báo dự báo có thể đạt vào giữa thập niên 2030.

MVP chưa kiểm tra phần kết nối laser. Đó là bước sau: bài đăng ngày 24/9 của Google đặt mục tiêu năm 2027 cho nhiệm vụ hai vệ tinh thử đường truyền laser với nhau.

Bài toán Starship

TechCrunch đã rút ra con số đáng chú ý nhất từ tài liệu của Google. Để đạt mục tiêu chi phí, cần đưa khoảng 370.000 tấn lên quỹ đạo trong mười năm. Với khoảng 200 tấn mỗi chuyến Starship, con số đó tương đương khoảng 1.800 lần phóng, tức 180 lần mỗi năm. (Tiêu đề ban đầu của TechCrunch ghi 1.600 và sau đó đã được đính chính.) Dự báo này còn giả định SpaceX tiếp tục giảm giá khoảng 20% mỗi năm như họ đã làm từ thời Falcon 1. Nói cách khác, kế hoạch tính toán ngoài không gian của Google phụ thuộc vào một loại tên lửa mà Google không kiểm soát, và vào một tần suất phóng chưa tên lửa nào tiến gần tới. Google là cổ đông lớn của SpaceX, điều đó giải thích vì sao họ dám nghĩ ở quy mô này, nhưng không làm quy mô ấy nhỏ đi.

So với những gì đã có

Google không phải bên đầu tiên đưa bộ tăng tốc AI hiện đại lên quỹ đạo. Starcloud, một startup được Nvidia hậu thuẫn, đã phóng vệ tinh Starcloud-1 mang một GPU H100 vào tháng 11/2025. Họ đã train nanoGPT của Andrej Karpathy trên tác phẩm của Shakespeare ngay trên quỹ đạo và chạy inference với Gemma. Starcloud đi trước, nhưng Google là hyperscaler (nhà cung cấp cloud quy mô siêu lớn) đầu tiên đưa bộ tăng tốc đang dùng trong sản xuất của chính mình lên quỹ đạo, theo một thiết kế hướng tới các cụm vệ tinh nối với nhau bằng laser, và là bên đầu tiên công bố kèm dữ liệu bức xạ chi tiết từ thử nghiệm mặt đất. Một số startup khác như Satlyt cũng đang theo đuổi cùng hướng này.

Vì sao điều này quan trọng với ngành IT

Động lực nằm ở dưới mặt đất. Scientific American dẫn các dự báo cho rằng trung tâm dữ liệu có thể tiêu thụ khoảng 3% điện năng thế giới vào năm 2030, gần gấp đôi tỷ lệ hiện nay. Các khu training model tiên tiến nhất đã tiêu thụ gần 1 gigawatt mỗi nơi. Hiện nay, đấu nối lưới điện, giấy phép xây dựng và nước làm mát đang là những thứ kìm hãm việc mở rộng AI, hơn cả chip. Không gian hấp dẫn vì không có những ràng buộc đó: nắng gần như liên tục, không phải xếp hàng chờ đấu nối lưới, không cần nước.

Với lập trình viên, ý nghĩa trước mắt hẹp hơn nhiều. Nếu ý tưởng này thành công, những workload đầu tiên sẽ là inference và xử lý dữ liệu ngay trên quỹ đạo, ví dụ ảnh chụp Trái Đất, để không phải truyền dữ liệu thô về mặt đất. Alan George (Đại học Pittsburgh) chỉ ra nút thắt đường truyền xuống: “Chúng ta không có cách nào thuận tiện, dễ dàng để đưa dữ liệu đó về mặt đất.” Những workload cần độ trễ thấp, trao đổi dữ liệu liên tục hoặc training quy mô lớn còn rất xa. Viết phần mềm chịu được lỗi bộ nhớ do bức xạ cũng sẽ trở thành một bài toán hệ thống thực sự.

Những câu hỏi còn bỏ ngỏ

Mở rộng khả năng tản nhiệt. Chạy 15 phút một lần ở 1 kW mới là điểm xuất phát, chưa phải một thiết kế hoàn chỉnh. Khối lượng tấm tản nhiệt tăng theo công suất, mà tiền phóng được tính theo khối lượng.
Rác vũ trụ và bảo trì. 81 vệ tinh bay trong bán kính một kilômét là bài toán tránh va chạm mà chưa ai phải giải trong vận hành thực tế, và TPU hỏng thì không thể thay.
Tính chi phí cho đúng. Ngưỡng hòa vốn 200 USD/kg chỉ so chi phí năng lượng. Thay phần cứng sau mỗi 5 năm, xây thêm trạm mặt đất, và hiệu năng mất đi vì phần mềm chống lỗi bức xạ đều phải tính vào. Kerri Cahoy (MIT) tóm gọn: “Phóng đủ khối lượng để tạo ra lượng điện đó là chuyện cực lớn.”
Thế nào là thành công. Kết quả của MVP sẽ do Google tự công bố. Có kiểm chứng độc lập về tỷ lệ lỗi trên quỹ đạo thì dữ liệu sẽ có giá trị hơn nhiều.

Điều mà lần phóng MVP xác lập là khiêm tốn nhưng có thật: Google giờ đã thu được dữ liệu từ quỹ đạo thay vì chỉ suy ra từ chùm proton. Kết quả cuối cùng là những cụm AI trên quỹ đạo hay một ngõ cụt được ghi chép cẩn thận phụ thuộc vào tần suất phóng của Starship nhiều hơn là vào bốn con TPU kia.