Våre TPU-er er på vei til verdensrommet!  Inspirert av vår historie med måneskudd, fra kvantedatabehandling til autonom kjøring, utforsker Project Suncatcher hvordan vi en dag kan bygge skalerbare ML-databehandlingssystemer i verdensrommet, og utnytte mer av solens kraft (som slipper ut mer kraft enn 100 billioner ganger menneskehetens totale elektrisitetsproduksjon). Som ethvert måneskudd kommer det til å kreve at vi løser mange komplekse tekniske utfordringer. Tidlig forskning viser at våre Trillium-generasjons TPU-er (våre tensorbehandlingsenheter, spesialbygd for AI) overlevde uten skade når de ble testet i en partikkelakselerator for å simulere strålingsnivåer i lav jordbane. Imidlertid gjenstår fortsatt betydelige utfordringer som termisk styring og pålitelighet av systemet i bane.  Mer testing og gjennombrudd vil være nødvendig når vi teller ned for å skyte opp to prototypesatellitter med @planet tidlig i 2027, vår neste milepæl av mange. Spent på at vi skal være en del av all innovasjonen som skjer i (dette) rommet!

the reason cursor and windsurf released models optimized for speed is because it's way more doable than building an intelligence-pushing foundational model 1. take qwen3 and fine tune it via RL on your harness 2. slap it on Cerebras (or optimized GPU) hardware 3. let that medium-smart, super-fast model cook for coding agent companies, if you want to bring something of value to market, building a new foundational model is orders of magnitude harder than fine-tuning an open model and optimizing inference. frankly, it's the efficient way to release something that approaches the pareto frontier and I like that coding agent companies are starting to participate. but don't mistake this for coding agents companies declaring "medium smart but fast > highly smart but slow"