2025 年底，获得英伟达支持的 Starcloud 把第一颗搭载高性能芯片的卫星送入轨道，正式宣布“太空算力时代”开场。

随后，Google、Amazon 也纷纷加入。马斯克更是把 SpaceX 和 xAI 绑定在一起，准备打造一个由成千上万颗卫星组成的太空算力网络。

中国企业也在布局类似项目。

这场竞争的规模，已经远超普通的技术试验。

为什么非要把 AI 训练搬到太空？

原因其实很现实：地球已经快撑不住 AI 的能耗了。

随着大模型越做越大，算力需求呈指数级增长。仅美国，到 2030 年新增的用电需求中，有一半将来自数据中心。为了满足这些需求，需要建二十多座新的燃气电厂。

更麻烦的是，机房巨大、耗水惊人，许多社区已经开始反对。

在这种背景下，太空看起来像是完美的解决方案：那里没有土地限制，没有社区抗议，温度接近绝对零度，而且太阳能几乎无限。

理想很美好，现实却更“硬核”

虽然太空环境听起来适合机房，但真正操作起来问题不少。

首先，太空是真空，没有空气就没有对流散热。地面机房靠空气带走热量，而在太空里，所有热量都必须通过巨大的散热板辐射出去，这些结构的面积甚至可能和太阳能板一样大。

其次，芯片在太空中会遭遇持续不断的宇宙射线和太阳风轰击，导致计算错误。抗辐射芯片虽然存在，但性能远不如地面 GPU。

再加上太空与地面之间的数据传输速度极慢，只有光纤的千分之一。训练大模型需要海量数据，这个瓶颈很难绕过去。

发射成本与环境代价更是关键

马斯克甚至提出要做到“每小时一发火箭”，每次运 200 吨设备上天。

但每次发射都要消耗数百吨燃料，排放惊人。退役设备掉回地球，还会污染平流层或制造更多太空垃圾。

当这些因素叠加在一起，一个问题就变得耐人寻味：

一个靠太阳能运行的太空机房，真的比地面更环保吗？

是未来突破，还是资本故事？

从工程角度看，太空数据中心并非完全不可能，但要解决的难题和要付出的代价，都远比宣传中复杂得多。

科技巨头们描绘的“太空算力未来”，究竟是 AI 时代的下一步，还是一场精心包装的商业叙事，现在还没有明确答案。

但可以肯定的是，AI 的胃口越来越大，而地球的资源已经开始吃不消了。太空算力究竟是救命稻草，还是新的幻梦，未来几年会给出答案。