В 2026-2028 годах ИИ, вероятно, будет обучен всем оцифрованным знаниям человечества и достигнет уровня развития человека. Для этого потребуется от 1 до 10 млн графических чипов (GPU) и энергия мощностью 2,5-25 ГВт. Однако, для перехода к Сверхинтеллекту, который предполагает рекурсивное самоулучшение, обучение в режиме реального времени и взаимодействие с реальным миром через сенсоры, по оценкам экспертов, как-минимум, необходима одновременная работа 50 млн. чипов, для которых потребуется энергомощность 125 ГВт, сравнимая с Испанией.
В 2024 году с доклада Сэма Альтмана стартовал "Новый Манхэттенский проект", под которым в США понимается массовое строительство кластеров GPU, которое, по мнению главы OpenAI, позволит выиграть гонку за Сверхинтеллект. Однако, в ходе строительства дата-центров в США бигтехи столкнулись с протестами местных жителей и экоактивистов из-за вредных выбросов газотурбинных электростанций и дефицита воды, к которому приводит охлаждение чипов. В итоге оказалось, что на Земле осталось совсем немного мест, подходящих для обучения ИИ до Сверхинтеллекта. Самые оптимальные по сочетанию факторов: возможность увеличения энергомощностей на 125 ГВт + холодный климат (бесплатное охлаждение чипов) + отсутствие населения + приемлемая логистика - это Гренландия и Тибет. Однако, ключевая проблема заключается в сроках строительства одновременно 7-10 новых гидроэлектростанций, чтобы обеспечить такую мощность. И с этой задачей, очевидно, быстрее справится Китай, который возводит аналогичные объекты за рекордные 5,5 лет, благодаря опыту, огромным ресурсам, централизованному планированию, круглосуточной работе и передовым технологиям.
Поэтому в США пришли к выводу, что параллельно со строительством дата-центров на Земле необходимо предусмотреть план Б с переносом ИИ-вычислений в космос. Во-первых, 1 кВт·ч солнечной энергии на низкой околоземной солнечно-синхронной орбите стоит в 22 раза дешевле, чем средняя оптовая стоимость 1 кВт·ч на поверхности нашей планеты. Во-вторых, сигнал в вакууме передается на 35% быстрее, чем по оптиковолокну, соответственно нет необходимости объединять все спутники в одну большую группировку. В третьих, экстремально низкие температуры космоса на околоземной орбите (-150°C) можно использовать для пассивного охлаждения GPU через радиаторы, усиливающие инфракрасное излучение.
Однако, "узким горлышком" в плане переноса 125-ГВтных вычислений в космос является вопрос, как вывести 312 500 тонн на околоземную орбиту за короткий срок. Самый грузоподъемный на сегодня в мире ракетоноситель SLS (Space Launch System) от Boeing может поднять на орбиту до 95 тонн. Но его запуск стоит около 3 млрд. долларов. Самую низкую стоимость (97 млн. долларов) предлагает SpaceX, но грузоподъемность ракетоносителей Falcon 9 и Falcon Heavy не превышает 30 тонн. Однако, c 2018 года SpaceX работает над проектом полностью возвращаемых на Землю ускорителя и космического корабля Starship. С 2023 года проведено 12 успешных экспериментальных запусков. В 2026 году начнутся тестовые запуски Starship V3 грузоподъемностью 300 тонн. Постепенно планируется увеличить количество запусков до 3-4 в день, а стоимость запуска снизить до 5 млн. долларов.
Таким образом, чтобы развернуть группировку AI-спутников на 125 ГВт в космосе необходимо 1042 запуска Starship V3. В 2026 году ожидается всего 2 запуска в месяц. Предположительно, что в 2027 году количество запусков увеличится до 100, в 2028 - до 365 и в 2029 году - 1000+. Соответственно, достижение Сверхинтеллекта в космосе может произойти уже в 2029 году, то есть на 1,5 года раньше завершения строительства дата-центров и электростанций в Гренландии или Тибете. Таким образом, xAi (разработчик ИИ Grok) и Spacex X Илона Маска имеют высокие шансы первыми достигнуть уровня Сверхинтеллекта. И самое удивительное, что в этом случае Сверхразум будет находиться на небесах.