太空數據中心成AI必爭之地？馬斯克與貝佐斯互掐

人工智能（AI）的萬億級數據中心熱潮，正在催生一個全新的戰場：外太空。科技億萬富翁埃隆·馬斯克和傑夫·貝佐斯，在火箭和衛星領域的長期競爭之後，正將賽道延伸至軌道AI數據中心，試圖將龐大的計算基礎設施搬離地球。

12月10日，據《華爾街日報》援引知情人士報道，馬斯克旗下的SpaceX計劃使用升級版的“星鏈”（Starlink）衛星來承載AI計算負載，並將此技術作為其股份出售的一部分進行推介，該計劃可能使SpaceX公司估值達到8000億美元。與此同時，一位知情人士稱，貝佐斯的藍色起源（Blue Origin）也已組建一個團隊，就軌道AI數據中心所需的技術進行了超過一年的研發。

這場競賽的參與者遠不止這兩位巨頭。據報道，OpenAI的首席執行官Sam Altman也曾研究收購火箭運營商的可能性，以在太空部署AI計算能力。穀歌等科技巨頭同樣在積極布局。這一新興趨勢預示著AI和航天兩大行業的潛在交匯，其核心驅動力在於解決AI在地球上日益增長的能源消耗難題。

盡管支持者對利用太空無限太陽能的前景感到興奮，但將數據中心送入軌道麵臨著巨大的工程障礙和成本效益的拷問。懷疑論者認為，其技術風險被低估，短期內難以與地麵設施競爭。對於投資者而言，這既是充滿想象力的未來機遇，也伴隨著極高的不確定性。

地球“裝不下”AI雄心，太空成能源新解法

將數據中心送入太空的核心邏輯，是為了擺脫地球上的物理限製，尤其是AI模型訓練和推理所需的驚人電力。支持者設想，未來軌道上將布滿裝載AI芯片的衛星，它們利用源源不斷的太陽能運行，並將處理後的數據傳回地球。

“將資源密集型基礎設施移出地球的想法已存在多年，但這需要發射和衛星成本的下降。我們正在接近這個臨界點，”衛星運營商Planet Labs的首席執行官Will Marshall表示。

資深科技投資者Gavin Baker也認為，從第一性原理出發，太空數據中心在能源和冷卻方麵具有地麵設施無法比擬的優勢。在太空中，衛星可以獲得比地球表麵強度高30%、總量多達六倍的太陽能，且無需配備昂貴的儲能電池。同時，利用太空接近絕對零度的環境進行散熱，幾乎是“免費”的，這可以省去地麵數據中心最複雜、成本最高的冷卻係統之一。Baker判斷，太空數據中心可能成為未來三到四年最重要的技術突破之一。

巨頭競逐：馬斯克的“星艦”對決貝佐斯的“新格倫”

在這場太空競賽中，發射能力是決定成敗的關鍵。馬斯克和貝佐斯都在利用其航天公司的下一代重型運載火箭，為太空數據中心的宏大願景鋪路。

據知情人士透露，SpaceX的AI計算技術將被安裝在專為“星艦”（Starship）設計的升級版衛星上。“星艦”是SpaceX正在開發的巨型、可完全重複使用的火箭，旨在大幅降低發射成本。馬斯克上月在社交平台X上表示，“星艦”每年應能將約300吉瓦（GW）的太陽能AI衛星送入軌道，甚至可能達到500吉瓦。

另一邊，貝佐斯的Blue Origin今年在其研發多年的“新格倫”（New Glenn）火箭項目上取得了重大進展。這款部分可重複使用的火箭擁有巨大的整流罩，專為一次性將大量衛星送入軌道而設計。貝佐斯在10月的一次活動中表示，將數據中心轉移到軌道是合理的，並預測其成本將在20年或更短時間內超越地麵AI基礎設施。

“這最終要回歸到發射（能力）上，”衛星公司Muon Space的首席執行官Jonny Dyer表示。對於投資者而言，這意味著擁有可靠、低成本、大運力發射工具的公司，將在這場新興競賽中占據絕對優勢。

新玩家入場：Altman、穀歌亦有布局

除了馬斯克和貝佐斯，其他科技領袖也對軌道數據中心表現出濃厚興趣，試圖在這個潛在的巨大市場中分一杯羹。

據《華爾街日報》報道，OpenAI的首席執行官Sam Altman曾探討讓其公司接管一家火箭運營商，以利用其運載工具在太空部署AI計算能力。他認為，AI係統對算力的巨大需求最終可能需要龐大的電力，以至於太空成為更好的選擇。

與此同時，穀歌已與Planet Labs達成協議，計劃在2027年初向軌道部署兩顆攜帶穀歌AI芯片（張量處理單元）的測試衛星。穀歌將該項目形容為其“登月計劃”之一，凸顯了大規模部署衛星數據中心網絡的難度。據穀歌負責該項目的高管Travis Beals稱，假設使用100千瓦的衛星，需要10000顆衛星才能重現一個吉瓦級地麵數據中心的計算能力。

此外，前穀歌首席執行官、現已接管火箭公司Relativity Space的Eric Schmidt也曾談及軌道數據中心。IBM的紅帽軟件業務和Axiom Space公司已於今年8月發射了一個數據計算原型。Aetherflux、Starcloud等由風險投資支持的初創公司也在製定計劃，準備與大型企業展開競爭。

現實挑戰：成本、技術與規模化難題待解

盡管前景誘人，但太空數據中心從概念走向現實仍需跨越重重障礙。

首先是嚴峻的技術挑戰。在軌運行的AI芯片需要解決溫度管理、宇宙輻射防護以及如何將海量數據在沒有明顯延遲的情況下傳回地球等一係列問題。任何一個環節的疏漏都可能導致整個係統失效。

其次是成本與規模化。懷疑論者認為，支持者低估了技術風險，並懷疑天基數據中心在成本上能否與地麵設施競爭，尤其是在地麵電力和其他限製因素得到緩解的情況下。正如穀歌高管所指出的，要達到與地麵相當的規模，需要發射成千上萬顆衛星，這對目前的發射能力和成本控製提出了極高要求。

投資者Gavin Baker也指出，對於推理任務，太空數據中心的應用前景更為明確，但由於規模龐大，將AI模型的訓練任務完全遷移到太空可能需要更長時間。這條通往太空AI算力的道路，注定漫長而艱難。