Google test AI-chips in de ruimte met Project Suncatcher

TL;DR

• Wat: Google lanceert op 1 oktober 2026 een prototype-satelliet met vier TPU-chips om te testen of AI-hardware in de ruimte kan draaien.
• Waarom relevant: als datacenters straks ook in een baan om de aarde draaien, verandert dat de beschikbaarheid én de kostenstructuur van AI-rekenkracht.
• Wat je ermee kunt: volg de ontwikkeling — als ruimte-datacenters haalbaar blijken, kan dat op termijn de prijs en schaalbaarheid van AI-diensten beïnvloeden waar jouw bedrijf gebruik van maakt.

Ik scrollde door mijn feed en stuitte op een aankondiging van Google die me even deed stilstaan. Het bedrijf stuurt op 1 oktober een satelliet de ruimte in met vier van zijn eigen AI-chips aan boord. Niet als stunt, maar als serieuze test voor wat ze "Project Suncatcher" noemen — een onderzoek naar de vraag of je datacenters in een baan om de aarde kunt plaatsen.

Wat is Project Suncatcher precies?

Project Suncatcher is een onderzoeksproject dat Google in november 2025 aankondigde. Het idee: een netwerk van zonne-energiegedreven satellieten, uitgerust met Google's eigen Tensor Processing Units (TPU's), die samen AI-berekeningen uitvoeren in de ruimte.

TPU's zijn chips die Google speciaal heeft ontworpen voor machine learning-taken — denk aan het trainen en draaien van AI-modellen zoals die achter Google's eigen Gemini zitten. Het zijn de werkpaarden van Google's datacenters op aarde, en nu wil het bedrijf testen of ze ook functioneren buiten de atmosfeer.

De eerste testsatelliet, met de naam MVP, is ongeveer zo groot als een koelkast. Hij draagt vier TPU's mee en wordt gevoed door zonnepanelen met een vermogen van ongeveer één kilowatt. De lancering staat gepland op SpaceX's Transporter-18 missie, vanaf Vandenberg Space Force Base in Californië. Google werkt hiervoor samen met Planet Labs, een bedrijf dat al ervaring heeft met het bouwen en lanceren van satellieten.

Waarom de ruimte?

Dit is het deel dat ik eerlijk gezegd het meest fascinerend vind. De reden om naar de ruimte te kijken is niet prestige — het is simpelweg energie.

De zon straalt meer energie uit dan honderd biljoen keer het totale elektriciteitsverbruik van de mensheid. Op aarde vangen we daar maar een fractie van op: wolken, de atmosfeer en de nacht zorgen ervoor dat zonnepanelen een groot deel van de tijd niet op volle kracht draaien. In een zogenaamde "zonsynchrone baan" op zo'n 650 kilometer hoogte vliegt een satelliet steeds over plekken waar het schemert — zonsopgang of zonsondergang — waardoor hij vrijwel continu zonlicht vangt.

Het resultaat: zonnepanelen in zo'n baan leveren volgens Google's eigen onderzoek tot acht keer meer energie per paneel dan op aarde. Kun je je voorstellen wat dat betekent voor de energierekening van AI? Want dat is precies het probleem waar de hele sector tegenaan loopt: AI-modellen trainen en draaien kost enorm veel stroom, en die rekening groeit elk jaar.

Overleven de chips het wel?

De ruimte is niet bepaald een vriendelijke omgeving voor elektronica. Straling, extreme temperatuurwisselingen, en de trillingen van een raketlancering — dat zijn serieuze uitdagingen.

Google heeft daar al onderzoek naar gedaan. Het bedrijf heeft zijn Trillium v6e TPU getest in een protonenbundel van 67 MeV — een manier om de stralingsomgeving in de ruimte na te bootsen. Wat bleek: de chips hielden het verrassend goed vol. Het geheugen was het meest gevoelige onderdeel, maar vertoonde pas onregelmatigheden bij een stralingsdosis van 2 krad, bijna drie keer zoveel als wat een chip in vijf jaar in een lage aardbaan zou opvangen (ongeveer 750 rad). Tot een dosis van 15 krad traden er geen harde fouten op.

Ik vind dat opvallend. Deze chips zijn niet ontworpen voor de ruimte. Ze zijn gebouwd voor geklimatiseerde datacenters op aarde. Dat ze zonder aanpassingen al zo goed presteren onder straling, suggereert dat het idee minder vergezocht is dan het op het eerste gezicht lijkt.

De test op 1 oktober moet nu bewijzen of die laboratoriumresultaten zich vertalen naar de praktijk: overleven de TPU's de lancering, functioneren ze stabiel in een vacuüm, en kunnen ze daadwerkelijk berekeningen uitvoeren in een baan om de aarde?

De langetermijnvisie: clusters van 81 satellieten

Als de test slaagt, is dat pas het begin. Google's visie gaat veel verder dan één satelliet met vier chips. Het bedrijf heeft modellen doorgerekend voor clusters van 81 satellieten, die samen in een formatie van ongeveer één kilometer vliegen, met onderlinge afstanden van 100 tot 200 meter.

Die satellieten zouden met elkaar communiceren via laserverbindingen. Google claimt op de testbank al 800 Gbps bidirectionele transmissie te hebben aangetoond — oftewel 1,6 Tbps totaal via één zender-ontvangerpaar. Dat zijn snelheden die vergelijkbaar zijn met de verbindingen binnen een datacenter op aarde.

De economische analyse is misschien nog het meest opvallende. Google's onderzoekers stellen dat als de lanceerkosten dalen tot onder de 200 dollar per kilogram — iets wat met de huidige trend bij SpaceX en anderen plausibel is rond het midden van de jaren 2030 — de kosten van een datacenter in de ruimte "ruwweg vergelijkbaar" zouden kunnen zijn met de energiekosten van een equivalent datacenter op aarde.

Ik moet hierbij opmerken: dit zijn modellen en projecties, geen garanties. Er zit nog een lange weg tussen een testsatelliet en een operationeel netwerk van 81 stuks. Maar het feit dat de economie op papier niet absurd is, maakt het meer dan een gedachtenexperiment.

Wat betekent dit voor ondernemers?

Laat ik eerlijk zijn: als MKB-ondernemer ga je morgen geen AI-satelliet bestellen. Maar ik denk dat het wel relevant is om te begrijpen wat hier gebeurt, en waarom.

Het fundamentele probleem achter dit soort projecten is dat AI steeds meer rekenkracht en energie vraagt. Datacenters op aarde lopen tegen grenzen aan: beschikbare grond, netaansluitingen, koeling, en maatschappelijk draagvlak. Als een deel van die rekenkracht naar de ruimte verhuist, heeft dat op termijn gevolgen voor de beschikbaarheid en prijs van AI-diensten — dezelfde diensten die jij als ondernemer nu al gebruikt of binnenkort gaat gebruiken.

Stel dat je als ondernemer een AI-toepassing wilt schalen — bijvoorbeeld voor klantenservice, voorraadoptimalisatie of vertaalwerk. De kosten van die AI-diensten worden grotendeels bepaald door de kosten van de onderliggende rekenkracht. Als die rekenkracht goedkoper wordt doordat een deel ervan in de ruimte draait op gratis zonne-energie, dan merk je dat uiteindelijk in je factuur.

Dat is natuurlijk toekomstmuziek. Maar het patroon is herkenbaar: cloud computing leek twintig jaar geleden ook vergezocht voor het gemiddelde bedrijf, en nu draait vrijwel iedereen erop.

Voor mij is dit vooral een signaal dat de schaalvraag van AI zo groot wordt dat zelfs de ruimte als serieuze optie op tafel ligt. En dat zegt iets over hoe snel dit vakgebied zich ontwikkelt — ook voor wie er dagelijks mee werkt zonder ooit een satelliet aan te raken.