AI算力的下一个战场，已经延伸到了太空

文 | 硅谷101你有没有想过：下一代的"算力工厂"，可能根本不在地球上？过去几年，AI把数据中心变成了新的"能源怪兽"。电力、散热、用水、选址，这些都成为了制约AI进化的关键瓶颈。于是，一个听起来似乎很科幻的想法，突然被拎到了台面上：那就是把数据中心搬到太空去。在太空建数据中心，听起来有点像是个骗投资人的 PPT？ 但实际上，一场关于"轨道算力"的圈地运动，已经拉开了帷幕。在刚刚闭幕的达沃斯论坛上，马斯克宣称在未来的2至3年内，太空就将成为部署AI数据中心成本最低的地方。紧接着当地时间2月2号，SpaceX宣布已收购人工智能公司xAI，而马斯克透露，二者完成合并后，SpaceX最重要的事情之一就是将推进部署太空数据中心。除了马斯克外，其他公司也在密切布置着太空数据中心。亚马逊创始人贝佐斯旗下的蓝色起源，在一年多前已经秘密组建了开发团队，用以打造轨道AI数据中心的专用卫星；谷歌也在近期发布了一项名为Suncatcher（捕光者）的太空数据中心计划，预计将在2027年把第一批"机架级算力"送入轨道；英伟达刚刚通过初创公司Starcloud将一颗搭载了H100 GPU的卫星送入了轨道，并且首次在太空中完成了Nano-GPT模型的训练，标志着太空算力建设已经进入到了实践验证阶段。所以今天的太空数据中心，似乎已经不是"要不要做"的问题，而是谁能先把它做成。为什么科技公司们宁愿忍受极高的发射成本，也要把服务器送上天？在万米高空的真空中，数据中心究竟该怎么建？当算力离开地球表面，真的能跑出更便宜、更高效的AI吗？01 为什么要把数据中心"送上天"？要理解为什么数据中心要上天，我们先得看看现在地面的日子有多难过。如果现在你问硅谷大佬们，AI进化的终极瓶颈是什么？ 他们大概率不会说是算法，也不是人才，甚至也不是芯片，而就是两个最基础的物理限制：电力和散热。在我们的之前一期关于"数据中心的真实账单"的内容中曾经细致拆解过，虽然供电和冷却设备加起来不足整个数据中心建设成本的10%，但却是数据中心现在真正被"卡脖子"的地方。地面数据中心的本质是一个吞电巨兽。 当前一个超大规模AI数据中心的持续用电规模，已经从过去的几十兆瓦（MW），跃升到数百兆瓦，甚至逼近1吉瓦（GW）。1吉瓦是什么概念？ 如果一个系统以1吉瓦的功率24小时、全年无休地运行，一年产生的电量大约是8.8太瓦（TW）时，基本相当于一座中等规模城市一整年的用电量。AI带来的问题不仅是消耗电力，更在于这些电力最终都会转化为热。以H100这类高端GPU为例， 单卡功耗已经接近700瓦，当成千上万张显卡组成集群时，散热就成了一项比计算本身更昂贵的系统工程。随着全球AI算力需求的指数级提升，传统的风冷技术已经很难满足高密度算力设备的散热需求，液冷变为了必需品。数据研究，一个大型数据中心，每消耗1千瓦时电力，往往需要1至2升淡水用于冷却。 这意味着一个百兆瓦级AI数据中心，每天就可能消耗上百万升水。 更麻烦的是，随着GPU功耗继续上升，冷却系统的效率提升已经明显放缓。但AI想要继续向前发展，还必须依赖大规模的能源消耗，AI巨头们为了获取电力是绞尽脑汁：收购改造发电厂，自建电网，抢购燃气轮机，研究核能……地面已然卷入了一场AI能源战争。在这样的背景下，需要寻找一个能源更充足、更稳定，且散热也能更高效的地方，答案就是太空。在大气层以外，太空为人类准备了三份地面永远无法提供的厚礼：第一份厚礼是能源。在地面，能源是一个复杂的系统问题，涉及到发电、输电、储能、调峰、碳排、土地等环节。哪怕是最理想的新能源体系，也绕不开天气变化和季节波动。但在太空的近地轨道上，太阳能的逻辑则完全不同：没有大气层的折射、没有云层的遮挡、更没有昼夜交替，只要电池板够大，理论上就能获得24小时不断电、几乎零成本的清洁能源。计算数据显示：在地球轨道上，太阳能的利用效率是地面的8到10倍。这意味着能源第一次变成了"连续变量"，而非"间歇资源"，这对于AI的发展极其关键。因为AI的训练和推理，最关键的不是"便宜的电"，而是需要长期稳定、不会中断的功率输入。从更宏观的角度看，"太阳能"只是太空能源金矿的冰山一角。今天在太空里使用的"太阳能"，本质上只是太阳聚变反应的副产品。太阳本身是一个稳定运行了45亿年的天然核聚变反应堆，每一秒释放的能量，都远超整个人类社会所需要的总和。如今为了获取能源，很多投资者们都去研究制造小型聚变反应，马斯克对此表示这完全是多此一举，因为我们头顶上早就挂着一个免费的、不会熄火的终极能量源。第二份礼物是散热。在地面，需要用巨大的风扇和昂贵的液冷系统，但太空的散热则是完全不同的物理法则。AI运行会产生巨热，而太空背景温度仅为3开尔文（约 -270℃），只需将散热器背对太阳，就能获得高效的自然冷却。在真空环境中，热量不需要被"搬走"，而是可以以辐射的方式向深空释放。我们可以通过巨大的辐射散热板，直接把废热丢进宇宙，前微软能源战略经理Ethan Xu告诉我们，这意味着PUE（能源使用效率）可以无限逼近于1。Ethan XU前微软能源战略经理，前突破能源科研总监 太空中的温度是非常低的，而传统的数据中心，可能有接近4%的电力是用来给数据中心制冷的，而不是用来给算力供电的。所以在太空中，如果能够很好地利用太空温度接近绝对零度的这一环境，那么数据中心产生的废热，就可以通过辐射散热的方式直接排到深空当中。这样，数据中心的电力使用效率（PUE）就可以在理论上接近于1。也就是说，在给数据中心提供的这些电力当中，几乎所有的电力都是用来给算力供电的，而不是用来给制冷供电的。第三份礼物是极低延迟。光在真空中的传播速度比在光纤里快30%， 通过激光链路，太空数据中心可以绕过复杂的陆地网络和海底电缆，实现真正意义上的"全球算力秒达"。当算力节点开始部署在轨道上，它们就不再代表着"远离地球"，而是有可能在特定网络拓扑中，转化成更接近用户、更快的中继节点。所以太空同时满足了持续能源、极端散热、接近物理极限的通信条件这三个条件，正好也是AI算力当下最稀缺的三样东西。但是听起来如此完美的方案，在现实中却面临着一个巨大的入场券问题： 怎么才能把那些比钢琴还重、比瓷器还脆弱的服务器，塞进火箭，再精准地部署到轨道上呢？ 太空数据中心，究竟该怎么建？02 太空数据中心怎么建，当前的两种主要探索路径目前来看，全球的探索，已经逐渐收敛为两条主流路径： 一条是"在轨边缘计算"；另一条是"轨道云数据中心"，这两种探索，一个解决"现在的问题"，一个押注"未来的规模"。解决的是不同层级的问题，也代表着不同阶段的野心。关于这两种路径，最近浙江大学和新加坡南洋理工大学也在Nature上联合发布了最新研究，首次系统性地提出了完整的技术框架，我们也访问到了该论文的第一作者Ablimit Aili博士，来帮助我们理解两种路线究竟有什么区别、都怎么建。Chapter 2.1 在轨边缘计算首先来看在"轨边缘计算"模式，边缘数据中心并非一个完整的"云"，它的核心逻辑相对简单：不再把卫星采集到的所有数据都传回地面，而是把AI加速器直接送上已经在运行的卫星，让数据在太空中就被分析、筛选和压缩。适用于一些规模较小、更加专用的场景。Ablimit Aili浙江大学长三角智慧绿洲创新中心特聘研究员边缘数据中心，主要考虑的是单个卫星或者较小的卫星群，比如这些卫星群可能提供遥感服务或者成像服务。为了对它们进行升级，我们在升级时加上更好的算力，比如AI加速器，以此提升这些卫星的特殊计算能力（如图像处理能力），从而大大降低这些卫星需要传输给地面站的数据量。这会大幅降低服务的延迟时间，间接地也会降低地面数据中心需要处理的数据量。一个代表性成功案例是Starcloud与英伟达的合作。去年11月Starcloud成功将英伟达H100 GPU送入轨道，他们发射的Starcloud-1卫星，搭载了一颗H100级别的GPU，整套算力系统仅重60公斤，大小相当于一台小型冰箱。这颗卫星的任务并非"展示算力"， 而是直接接收来自合成孔径雷达（SAR）卫星群的数据，在轨道上完成实时处理，再把结果回传地球。截至目前，它在太空中完成了几个重要任务：一是成功调用了谷歌的开源模型Gemma，并向地球发出了"Hi地球人，你们好"的问候，仿佛一个地外智慧生命；二是使用莎士比亚全集训练由OpenAI创始成员Andrej Karpathy打造的NanoGPT，让模型能够以莎士比亚式的英语进行表达；三是实时读取传感器数据，进行实时情报分析，比如瞬间识别野火热信号等，并及时通知地面人员。Starcloud-1 的成功，也意味着太空中的算力第一次不再只是"辅助系统"，而开始直接参与计算本身。"在轨边缘计算"之所以成为太空数据中心建设第一条被跑通的路线，背后有着非常清晰的技术和商业逻辑。首先，在轨边缘计算的技术难度相对可控。所谓"可控"，并不指"把GPU送上天"这件事很容易，而是因为它所做的，是对既有技术的延伸，而非一次系统级重构：1.在硬件层面，这条路线并没有发明新的计算架构，使用的仍然是成熟的数据中心级AI加速器，只是将它们重新封装以适配太空环境。2.在系统层面， 在轨边缘计算不追求复杂的算力调度和多节点协同。一颗卫星对应一类特定任务（如遥感图像处理、气象、灾害监测、军事侦察等），因此它更像是一台"任务专用的算力设备"，而非一个分布式云系统。由于这些任务本身就高度确定，这意味着算法、算力规模、功耗及散热，都可以在发射前被充分设计和验证，而不是到了轨道上才"临场发挥"。，即便某一颗算力卫星出现问题，其影响也是局部的、可隔离的，不会像云数据中心那样牵一发动全身。其次，在应用层面，它的商业模式非常清晰。通过在轨计算，能够显著减少下行带宽压力、降低通信能耗并显著缩短决策延迟，为各类任务进行服务，因此，这不仅仅是"未来算力"的故事，更是立刻可量化的效率和收益。Aili博士在访问中还表示，"在轨边缘计算"更重要的意义在于，这条路线正在帮助完成一件关键的事情：验证算力能否在太空中长期、稳定、可靠地运行，从而为未来真正建设轨道云数据中心打下基础。这是非常重要的第一步，因为需要验证几个关键点：其中最重要的是这个GPU在太空中的算力表现。因为太空环境和地面环境有着很大的区别，最大的区别在于太空中存在大量高能粒子，这对计算设备的影响非常大。首先，他们需要知道这个GPU能不能提供预期的算力；其次，他们也想验证GPU能不能承受这些粒子的辐射，以及能否提供几年甚至十年以上的服务。不过，因为"在轨边缘计算"主要服务于特定任务，所以它也有着非常清晰的天花板。它更适合图像识别、目标检测、事件筛选，而非通用的大规模计算。此外，从物理角度来看，因为受制于卫星体积、供电和散热，它也不可能无限堆叠GPU， 更谈不上训练超大模型。所以，"在轨边缘计算"更多的是一种对太空数据中心的验证和尝试。Chapter 2.2 轨道云数据中心相比之下，轨道云数据中心的目标则更为直接、大胆，那就是在太空中构建一个真正意义上的云计算基础设施。这条路线不再局限于某一类特定任务，而是试图在轨道上构建一个包含多算力节点、具备高速星间通信能力，且受统一调度与编排的系统，最终目标是让太空中算力能像地面云一样，实现灵活调用、分配与扩展。目前最成体系的轨道云设想之一，来自谷歌内部的Suncatcher Projec（"捕光者"计划），它的核心思路是：在轨道上部署相对固定位置的算力平台，通过持续稳定的太阳能供电，为地面的数据中心提供算力补充。在这个设想中，太空算力并非独立运行的"外星系统"，而是被纳入现有云计算体系，成为地面云的一部分。它不追求全球移动覆盖或承担用户直连通信，主要任务是为地面数据中心分担算力压力。简单来说， 你可以把它理解为悬挂在太空中的"超大规模算力机架"。浙江大学长三角智慧绿洲创新中心特聘研究员 在他们发表的文章中，几十颗卫星形成一个集群。它不是覆盖整个地区，而是一个

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