งานวิจัยจาก HN:AI วันที่ 15 กรกฎาคม 2026 วิเคราะห์ความเป็นไปได้ของศูนย์ข้อมูล AI ในวงโคจรโลกต่ำ (LEO) พบว่าแม้จะมีศักยภาพในงาน inference แต่ไม่เหมาะกับการฝึก LLM ระดับสูง เนื่องจากข้อจำกัดหลักคือต้นทุนการเปิดตัวสูง ความเร็วเครือข่ายต่ำกว่า และปัญหาการสัมผัสรังสีในอวกาศ งานวิจัยเปรียบเทียบระบบ LEO กับศูนย์ข้อมูลบนพื้นในด้านต้นทุน กำเนิดพลังงาน การระบายความร้อน รวมถึงประสิทธิภาพเครือข่าย โดยเน้นการเปลี่ยนจากเครือข่าย Clos บนพื้นไปสู่เครือข่าย Mesh ในอวกาศที่ใช้ลิงก์เลเซอร์ระหว่างดาวเทียม แม้เลเซอร์จะเพิ่มความเร็วในการสื่อสาร แต่ยังไม่เพียงพอสำหรับงานฝึก LLM ที่ต้องการทรัพยากรมหาศาล งานวิจัยยังชี้ว่า LEO อาจมีศักยภาพในงาน inference ที่ต้องการทรัพยากรน้อยกว่า
AISpace-Based ComputingLEOLLMData CentersNetwork Limitations
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว