人工智能（AI）的万亿级数据中心热潮，正在催生一个全新的战场：外太空。科技亿万富翁埃隆·马斯克和杰夫·贝佐斯，在火箭和卫星领域的长期竞争之后，正将赛道延伸至轨道AI数据中心，试图将庞大的计算基础设施搬离地球。

12月10日，据《华尔街日报》援引知情人士报道，马斯克旗下的SpaceX计划使用升级版的“星链”（Starlink）卫星来承载AI计算负载，并将此技术作为其股份出售的一部分进行推介，该计划可能使SpaceX公司估值达到8000亿美元。与此同时，一位知情人士称，贝佐斯的蓝色起源（Blue Origin）也已组建一个团队，就轨道AI数据中心所需的技术进行了超过一年的研发。

这场竞赛的参与者远不止这两位巨头。据报道，OpenAI的首席执行官Sam Altman也曾研究收购火箭运营商的可能性，以在太空部署AI计算能力。谷歌等科技巨头同样在积极布局。这一新兴趋势预示着AI和航天两大行业的潜在交汇，其核心驱动力在于解决AI在地球上日益增长的能源消耗难题。

尽管支持者对利用太空无限太阳能的前景感到兴奋，但将数据中心送入轨道面临着巨大的工程障碍和成本效益的拷问。怀疑论者认为，其技术风险被低估，短期内难以与地面设施竞争。对于投资者而言，这既是充满想象力的未来机遇，也伴随着极高的不确定性。

地球“装不下”AI雄心，太空成能源新解法

将数据中心送入太空的核心逻辑，是为了摆脱地球上的物理限制，尤其是AI模型训练和推理所需的惊人电力。支持者设想，未来轨道上将布满装载AI芯片的卫星，它们利用源源不断的太阳能运行，并将处理后的数据传回地球。

“将资源密集型基础设施移出地球的想法已存在多年，但这需要发射和卫星成本的下降。我们正在接近这个临界点，”卫星运营商Planet Labs的首席执行官Will Marshall表示。

资深科技投资者Gavin Baker也认为，从第一性原理出发，太空数据中心在能源和冷却方面具有地面设施无法比拟的优势。在太空中，卫星可以获得比地球表面强度高30%、总量多达六倍的太阳能，且无需配备昂贵的储能电池。同时，利用太空接近绝对零度的环境进行散热，几乎是“免费”的，这可以省去地面数据中心最复杂、成本最高的冷却系统之一。Baker判断，太空数据中心可能成为未来三到四年最重要的技术突破之一。

巨头竞逐：马斯克的“星舰”对决贝佐斯的“新格伦”

在这场太空竞赛中，发射能力是决定成败的关键。马斯克和贝佐斯都在利用其航天公司的下一代重型运载火箭，为太空数据中心的宏大愿景铺路。

据知情人士透露，SpaceX的AI计算技术将被安装在专为“星舰”（Starship）设计的升级版卫星上。“星舰”是SpaceX正在开发的巨型、可完全重复使用的火箭，旨在大幅降低发射成本。马斯克上月在社交平台X上表示，“星舰”每年应能将约300吉瓦（GW）的太阳能AI卫星送入轨道，甚至可能达到500吉瓦。

另一边，贝佐斯的Blue Origin今年在其研发多年的“新格伦”（New Glenn）火箭项目上取得了重大进展。这款部分可重复使用的火箭拥有巨大的整流罩，专为一次性将大量卫星送入轨道而设计。贝佐斯在10月的一次活动中表示，将数据中心转移到轨道是合理的，并预测其成本将在20年或更短时间内超越地面AI基础设施。

“这最终要回归到发射（能力）上，”卫星公司Muon Space的首席执行官Jonny Dyer表示。对于投资者而言，这意味着拥有可靠、低成本、大运力发射工具的公司，将在这场新兴竞赛中占据绝对优势。

新玩家入场：Altman、谷歌亦有布局

除了马斯克和贝佐斯，其他科技领袖也对轨道数据中心表现出浓厚兴趣，试图在这个潜在的巨大市场中分一杯羹。

据《华尔街日报》报道，OpenAI的首席执行官Sam Altman曾探讨让其公司接管一家火箭运营商，以利用其运载工具在太空部署AI计算能力。他认为，AI系统对算力的巨大需求最终可能需要庞大的电力，以至于太空成为更好的选择。

与此同时，谷歌已与Planet Labs达成协议，计划在2027年初向轨道部署两颗携带谷歌AI芯片（张量处理单元）的测试卫星。谷歌将该项目形容为其“登月计划”之一，凸显了大规模部署卫星数据中心网络的难度。据谷歌负责该项目的高管Travis Beals称，假设使用100千瓦的卫星，需要10000颗卫星才能重现一个吉瓦级地面数据中心的计算能力。

此外，前谷歌首席执行官、现已接管火箭公司Relativity Space的Eric Schmidt也曾谈及轨道数据中心。IBM的红帽软件业务和Axiom Space公司已于今年8月发射了一个数据计算原型。Aetherflux、Starcloud等由风险投资支持的初创公司也在制定计划，准备与大型企业展开竞争。

现实挑战：成本、技术与规模化难题待解

尽管前景诱人，但太空数据中心从概念走向现实仍需跨越重重障碍。

首先是严峻的技术挑战。在轨运行的AI芯片需要解决温度管理、宇宙辐射防护以及如何将海量数据在没有明显延迟的情况下传回地球等一系列问题。任何一个环节的疏漏都可能导致整个系统失效。

其次是成本与规模化。怀疑论者认为，支持者低估了技术风险，并怀疑天基数据中心在成本上能否与地面设施竞争，尤其是在地面电力和其他限制因素得到缓解的情况下。正如谷歌高管所指出的，要达到与地面相当的规模，需要发射成千上万颗卫星，这对目前的发射能力和成本控制提出了极高要求。

投资者Gavin Baker也指出，对于推理任务，太空数据中心的应用前景更为明确，但由于规模庞大，将AI模型的训练任务完全迁移到太空可能需要更长时间。这条通往太空AI算力的道路，注定漫长而艰难。