軌道人工智慧的經濟學如此殘酷的原因

Tim Fernholz

2026年2月12日星期四 上午3:15 GMT+9 讀取約10分鐘

在本文中：

STRI.PVT

XAAI.PVT

圖片來源：SpaceX

從某種意義上來說，這一切都是不可避免的。伊隆·馬斯克和他的團隊多年前就開始談論太空中的人工智慧——主要是在伊恩·班克斯的科幻系列中，描述一個遠未來的宇宙，智能太空船漫遊並控制銀河系。

現在，馬斯克看到了實現這一願景的機會。他的公司SpaceX已經申請監管許可，建造太陽能供電的軌道數據中心，分布在多達一百萬顆衛星中，能將多達100 GW的計算能力轉移出地球。據報導，他曾建議一些AI衛星將在月球上建造。

“在36個月或更短時間內，將AI放在太空中將是最便宜的選擇，”馬斯克上週在由Stripe聯合創始人約翰·科利森主持的播客中表示。

他並不孤單。據報導，xAI的計算負責人已經向Anthropic的對口人打賭，到2028年，全球計算的1%將在軌道上。谷歌（持有SpaceX大量股份）宣布了一個名為Project Suncatcher的太空AI項目，計劃在2027年推出原型車輛。由谷歌和Andreessen Horowitz支持的初創公司Starcloud，籌集了3400萬美元，並提交了其8萬顆衛星星座的計劃。甚至傑夫·貝索斯也表示這是未來。

但在炒作背後，實際要將數據中心送入太空需要什麼？

初步分析顯示，當前的地面數據中心仍比軌道上的更便宜。太空工程師Andrew McCalip建立了一個有用的比較計算器。他的基準結果顯示，一個1 GW的軌道數據中心可能花費424億美元——幾乎是地面等效的三倍，原因在於建造衛星和將其送入軌道的前期成本。

專家表示，要改變這一局面，將需要多個領域的技術開發、大量資本支出，以及在空間級元件供應鏈上的大量工作。這也取決於地面成本的上升，因為資源和供應鏈因需求增加而受到壓力。

設計與發射衛星

任何太空商業模式的關鍵驅動因素是將任何東西送上太空的成本。馬斯克的SpaceX已經在降低進入軌道的成本，但分析師認為，要實現軌道數據中心的現實，還需要更低的價格。換句話說，雖然AI數據中心似乎是SpaceX首次公開募股前的一個新業務線，但這個計劃依賴於完成公司歷時最久的未完成項目——星艦（Starship）。

文章繼續  

考慮到可重複使用的Falcon 9目前將成本降低到約每公斤3600美元。根據Project Suncatcher的白皮書，要實現空間數據中心的可行性，價格需要接近每公斤200美元，這是18倍的提升，預計在2030年代可以實現。以那個價格，今天Starlink衛星提供的能量將與地面數據中心具有成本競爭力。

預期SpaceX的下一代星艦（Starship）火箭將帶來這些改進——目前沒有其他在研的運載工具能提供同等的節省。然而，該車輛尚未投入運營，甚至尚未進入軌道；預計第三代星艦將在未來幾個月內進行首次發射。

即使星艦完全成功，假設它能立即為客戶提供更低的價格，也可能不符合實際。諮詢公司Rational Futures的經濟學家提出有力的論點，與Falcon 9一樣，SpaceX不會想收取比其最佳競爭對手更低的價格——否則公司就會放棄利潤。例如，Blue Origin的New Glenn火箭售價為7000萬美元，SpaceX不會以遠低於此的價格承擔星艦的外部客戶任務，這將高於空間數據中心建設者公開假設的數字。

“目前還沒有足夠的火箭來發射百萬顆衛星，所以我們還差得遠，”亞馬遜Web服務（AWS）CEO Matt Gorman在一次活動中表示。“考慮到今天將載荷送入太空的成本，這是非常巨大的，並不經濟。”

儘管如此，如果發射是所有太空業務的痛點，第二個挑戰則是生產成本。

“我們現在總是理所當然地認為，星艦的成本每公斤幾百美元，”McCalip告訴TechCrunch。“人們沒有考慮到，衛星的成本現在幾乎每公斤1000美元。”

衛星製造成本是這個價格的最大部分，但如果高功率衛星能以目前Starlink衛星的一半左右的成本製造，數字就開始合理了。SpaceX在建造Starlink——其創紀錄的通信網絡——時在衛星經濟學方面取得了巨大進展，並希望通過規模化來實現更多。大規模生產的成本節約是百萬衛星計劃的一個重要原因。

然而，用於這些任務的衛星必須足夠大，以滿足運行強大GPU的複雜需求，包括大型太陽能電池陣列、熱管理系統和激光通信鏈路，以接收和傳送數據。

Project Suncatcher於2025年發布的一份白皮書提供了一種比較地面與太空數據中心的方法，通過電力成本來衡量，電力是運行芯片的基本投入。在地面上，數據中心每年花費約570到3000美元用於每千瓦的電力，取決於當地電價和系統效率。SpaceX的Starlink衛星則由機載太陽能板供電，但獲取、發射和維護這些衛星的成本，使得能源成本達到每千瓦每年14,700美元。簡單來說，衛星及其組件在成本上還需大幅降低，才能與計量電價的電力競爭。

太空環境並不輕鬆

軌道數據中心的支持者常說，熱管理在太空中是“免費”的，但這是一個過於簡化的說法。沒有大氣層，散熱反而更困難。

“你依賴非常大的散熱器，才能將熱量散發到太空的黑暗中，這需要大量的表面積和質量來管理，”Planet Labs的高管Mike Safyan說，他們正在為Google Suncatcher建造原型衛星，預計在2027年發射。“這被認為是主要的挑戰之一，尤其是長期來看。”

除了真空的太空環境，AI衛星還需要應對宇宙輻射。宇宙射線會逐漸損壞芯片，也可能引起“位元翻轉”錯誤，導致數據損壞。芯片可以用屏蔽材料保護，使用抗輻射元件，或與冗餘錯誤檢查串聯，但這些方案都涉及昂貴的質量折衷。谷歌曾用粒子束測試其Tensor處理器（專為機器學習設計的芯片）受到輻射的影響。SpaceX的高管在社交媒體上表示，公司已獲得一台粒子加速器，用於此類測試。

另一個挑戰來自太陽能電池板本身。該項目的邏輯是能量套利：在太空中安裝太陽能板，其效率比地球上高出五到八倍，如果處於合適的軌道，幾乎可以在90%的時間內看到太陽，從而提高效率。電力是芯片的主要燃料，因此更多的能量意味著更便宜的數據中心。但即使是太陽能電池板，在太空中也更為複雜。

用於太空的稀土元素製成的太空級太陽能電池板堅固耐用，但成本過高。由矽製成的太陽能電池板則較便宜，並在太空中越來越普遍——Starlink和Amazon Kuiper都在使用它們——但由於太空輻射，它們的退化速度更快。這將限制AI衛星的壽命約五年，意味著它們必須更快地實現投資回報。

不過，一些分析師認為，這並不是什麼大問題，因為新一代芯片的推出速度很快。“五六年後，每千瓦時的成本已經不再產生回報，因為它們已經不是最先進的了，”Starcloud的CEO Philip Johnston告訴TechCrunch。

Solestial公司的一位高管Danny Field表示，行業將軌道數據中心視為增長的關鍵推動力。他正與多家公司討論潛在的數據中心項目，並說“任何有足夠夢想的企業都至少在考慮這個方向。”作為一名長期的航天器設計工程師，他並不否認這些模型面臨的挑戰。

“你總是可以將物理規律推廣到更大的規模，”Field說。“我很期待看到這些公司如何達到經濟合理、商業模式可行的程度。”

空間數據中心如何融入？

關於這些數據中心，有一個未解的問題：我們將如何使用它們？它們是通用的，還是用於推理，還是用於訓練？根據現有的用例，它們可能並不完全可以與地面數據中心互換。

訓練新模型的一個關鍵挑戰是如何協同運作數千個GPU。大多數模型訓練不是分散式的，而是在個別數據中心完成。超大規模運算商正努力改變這一點，以增強模型的能力，但尚未實現。同樣，在太空中訓練也需要多個衛星上的GPU協調一致。

谷歌的Project Suncatcher團隊指出，該公司地面數據中心的TPU網絡的吞吐量達到每秒數百吉比特。而目前最快的衛星間通信鏈路（使用激光）僅能達到約100 Gbps。

這促使Suncatcher提出了一個有趣的架構：讓81顆衛星形成一個隊形，彼此足夠接近，以使用類似地面數據中心的收發器。當然，這也帶來挑戰：需要自主性來確保每個航天器保持在正確位置，即使需要避開軌道碎片或其他衛星。

不過，谷歌的研究也提醒：推理任務可以容忍軌道輻射環境，但需要更多研究來了解位元翻轉和其他錯誤對訓練工作的潛在影響。

推理任務不需要數千個GPU協同工作。可以用幾十個GPU，甚至在單個衛星上完成，這是一種最小可行產品，可能也是軌道數據中心業務的起點。

“訓練並不是在太空中做的理想選擇，”Johnston說。“我認為幾乎所有的推理工作都會在太空中完成，”他想像從客戶服務語音代理到ChatGPT查詢，都在軌道上計算。他說，他們公司的第一顆AI衛星已經在軌道上進行推理，並已開始產生收入。

儘管在公司FCC申請文件中細節有限，但SpaceX的軌道數據中心星座似乎預計每噸約100千瓦的計算能力，約是目前Starlink衛星的兩倍。這些衛星將相互連接，並利用Starlink網絡共享信息；申請文件聲稱Starlink的激光鏈路能實現拍比特級的吞吐量。

對於SpaceX來說，該公司最近收購的xAI（正在建設自己的地面數據中心）將使其在地面和軌道數據中心都能佔有一席之地，觀察哪個供應鏈更快適應。

這就是擁有可替代的浮點運算每秒（FLOPS）的好處——如果你能讓它運作。“FLOP就是FLOP，無論它在哪裡，”McCalip說。“[SpaceX]可以一直擴展，直到遇到許可或資本支出瓶頸，然後再轉向[他們的]太空部署。”

_有關SpaceX的敏感消息或機密文件嗎？請聯繫Tim Fernholz，郵箱：tim.fernholz@techcrunch。安全通訊請用Signal聯繫：tim_fernholz.21。

條款與隱私政策

隱私儀表板

更多資訊