馬斯克的 SpaceX–xAI 合併計劃將軌道數據中心置於 AI 基礎設施競賽的核心

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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管閱讀

一個超越地球的合併提議

伊隆·馬斯克提出的SpaceX與人工智慧公司xAI的合併方案引起關注，不僅僅是企業重組。此舉可能推動馬斯克將計算基礎設施放置在軌道上的雄心，這一概念將使部分人工智慧產業的硬體基地從地球轉移。

路透社於週四首次報導該合併提議，指出此交易可能強化馬斯克在與Alphabet的Google、Meta、OpenAI等競爭者爭奪日益複雜AI系統計算能力的地位。

軌道數據中心的想法仍處於實驗階段。儘管如此，地面電網壓力日益增加，建設超大規模設施的成本上升，以及對AI處理需求的激增，已使太空計算從科幻變成嚴肅的規劃議題。

如果SpaceX與xAI合併運作，將結合發射能力、衛星網絡與AI模型開發於一身。這種整合可能讓馬斯克在測試與部署太空計算系統方面擁有罕見優勢。

太空數據中心的模樣

軌道數據中心將依賴配備計算硬體的衛星網絡，主要由太陽能供電。工程師設想數百個單元在低地球軌道或更高軌道協同運作，形成分散式計算集群，能執行AI工作負載。

支持者認為太空具有兩大技術優勢。持續獲取太陽能降低對地面電力市場的依賴。太空中的自然散熱也能大幅減少傳統數據中心運營成本中的冷卻負擔。

如xAI的Grok或OpenAI的ChatGPT等AI系統需要巨大的處理能力。隨著模型規模與複雜度不斷增加，需求亦持續上升。地球上的設施已受到電網供應、冷卻水資源與區域規劃的限制。

太空計算提供另一條路徑。它避免土地使用衝突，並允許基礎設施在不與城市資源競爭的情況下運作。

然而，該概念仍處於早期階段。工程師指出多項障礙，包括輻射損害硬體、軌道碎片風險、有限的維修選項與高昂的發射成本。每顆衛星都需防護宇宙射線與微流星。維修將依賴機器人服務或替換發射，而非現場技術人員。

德意志銀行分析師預計，2027或2028年前後將進行小規模的軌道計算測試。若早期部署證明可靠且成本可控，較大型的衛星集群可能在2030年代才會出現。

馬斯克推動此想法的原因

SpaceX已經運營著最大規模的商用衛星星座——Starlink衛星網絡。數千顆衛星環繞地球，並由一套較低成本且頻率較高的發射系統支援。

這一發射能力賦予SpaceX結構性優勢。若軌道計算成為可行，SpaceX可在不依賴第三方發射商的情況下部署硬體。公司亦能透過Starlink的通信網絡整合數據傳輸。

馬斯克曾公開表示，太空提供了AI計算的最低長期成本，因為太空中太陽能豐富且冷卻需求較少。在達沃斯世界經濟論壇的演講中，他表示，軌道設施在幾年內可能變得經濟上具有吸引力。這反映出他認為，能源供應而非晶片供應，將是下一階段AI擴展的關鍵。

熟悉SpaceX規劃的消息人士透露，該公司正考慮首次公開募股（IPO），估值可能超過一兆美元。募得資金或用於開發軌道計算衛星及相關基礎設施。

與xAI的合併提議將使SpaceX的發射與衛星能力與內部AI開發商相結合，後者需要大量計算資源。

競爭者也在朝同一方向努力

馬斯克並非唯一探索太空計算的企業。

傑夫·貝索斯的Blue Origin一直在研發太空數據中心技術。 貝索斯表示，未來大型軌道設施能利用不間斷的太陽能與直接向太空散熱，最終超越地面中心。他的時間表較長，預計在一到二十年內實現重大成本優勢。

Nvidia支持的Starcloud已經發射示範衛星Starcloud-1。該衛星搭載Nvidia H100芯片，為迄今為止最強大的AI處理器，並用於訓練與運行Google的開源Gemma模型，作為概念驗證。Starcloud計劃擴展成模組化集群，能提供相當於多個超大規模數據中心的計算輸出。

Google也在透過Project Suncatcher開發自己的軌道計算概念。 該計畫旨在將配備Tensor Processing Units的太陽能衛星連接成AI雲網絡。Google預計在2027年左右與Planet Labs合作推出初始原型。

中國宣布計劃打造所謂的“太空雲”。 中國航天科技集團承諾在未來五年內建設千兆瓦級的軌道計算基礎設施，作為國家發展計畫的一部分。

這些活動顯示，AI基礎設施的競爭已超越國界與傳統數據中心中心。

能源壓力推動轉型

AI的快速成長帶來新的能源挑戰。大型語言模型在訓練與部署階段都需大量電力。超大規模數據中心的耗電量相當於小型城市。

許多地區的電網容量已經緊張。公用事業公司面臨延遲批准新連接的問題。水資源短缺影響冷卻系統。建設成本也在持續上升。

太空計算提供了不同的能源解決方案。太空中的太陽能穩定且不受大氣干擾或夜間循環影響。衛星可以調整面板角度以最大化曝光，產生穩定電力，無需化石燃料。

這種能源優勢是推動太空計算興趣的重要原因。追求長期AI容量的公司，不僅要考慮晶片與網絡，也要重視電力供應的穩定性。

風險依然很高

軌道數據中心的技術風險仍然很大。

太空中的輻射會比地球上更快損壞電子設備。加裝防護層會增加衛星重量，提升發射成本。軌道碎片持續累積，增加碰撞風險。修復任務複雜且昂貴。

通信延遲也是一大挑戰。即使是低地球軌道系統，信號延遲仍可能影響某些需要即時反應的工作負載。

經濟可行性取決於發射成本、衛星壽命與維修效率。任何相較於地面數據中心的成本優勢，都需在規模化與最小化更換週期的前提下實現。

這些因素解釋了為何分析師預計將進行逐步測試，而非立即商業部署。

SpaceX與xAI聯盟的變化

這次合併將硬體部署與軟體需求連結起來。

xAI開發需要持續存取計算資源的大型AI模型。SpaceX掌握發射能力與衛星網絡。合併後，馬斯克可以在封閉環境中測試軌道計算，從衛星部署到AI工作負載執行。

這種整合減少了不同公司間的協調延遲，也簡化了混合系統的實驗，結合地面與太空計算。

這種策略類似大型科技公司採用的垂直整合方式。擁有基礎設施、軟體平台與分銷渠道，能更快推動實驗系統。

金融科技的角度

雖然軌道AI計算主要聚焦於基礎設施，但也影響更廣泛的金融科技生態系統。支付網絡、交易平台與金融分析工具越來越依賴AI進行詐騙偵測、風險建模與交易監控。

若太空計算能降低長期處理成本，金融公司或能獲得更便宜的大規模AI資源。這可能影響金融科技平台在合規自動化與資料處理方面的策略。

這種影響不會立即顯現，而會隨著軌道容量商業化逐步展開。

AI競爭的市場影響

AI競賽如今依賴三大因素：先進晶片的取得、穩定的能源供應與可擴展的基礎設施。

晶片製造商持續擴大產能。能源限制仍待解決。基礎設施擴展面臨監管與地理限制。

軌道數據中心代表一種突破這些限制的嘗試。成功將改變企業未來十年的AI擴展策略。

馬斯克的策略結合了現有的發射優勢與日益增長的AI需求。競爭者也透過合作與研發追趕。

這將催生一種超越地球設施的新型競爭格局。

未來展望

SpaceX與xAI的合併提議仍在審查中，尚未公布正式完成時間表。

多家企業的早期軌道計算測試預計在本世紀末前後出現。這些實驗將決定衛星系統是否能提供穩定的性能與成本控制。

目前，馬斯克的計畫彰顯了一個更廣泛的思維轉變。AI基礎設施不再局限於數據中心牆內，而是擴展到空域、軌道甚至更遠的空間。

掌握可靠計算能力的公司將擁有戰略優勢。太空是否會成為這一方程式的核心部分，仍未可知。未來幾年的測試將決定軌道數據中心是否能從概念走向實務。