太空数据中心：谷歌、马斯克和人工智能如何将计算能力推向地球之外

多年来，数据中心悄然发展，隐藏在工业围栏和毫不起眼的建筑之后。如今，它们正面临着切实的瓶颈。电网不堪重负，冷却用水稀缺，社区也开始抵制新建服务器集群。与此同时，人工智能模型规模越来越大，对资源的需求越来越高，维护起来也越来越困难。在这样的背景下，一个曾经听起来像是科幻小说的想法，如今却显得格外现实。如果地球的计算空间和能源都已捉襟见肘，那么或许下一个值得关注的地方就是轨道。.

为什么选择太空？地面数据中心真正的问题是什么？

数据中心最初的设计目的并非为了迎合大众，而是为了满足基本功能。但如今，它们却因为一些负面原因而备受关注。它们占用大量土地，给当地电网带来巨大压力，在某些地区，仅仅为了保持冷却就需要消耗数百万升水。再加上人工智能工作负载的不断扩展，系统缺陷就更加难以忽视。训练像Gemini或GPT这样的下一代模型不仅成本高昂，而且能源消耗量巨大，大多数城市当初的建设规模根本无法承受。.

一些县已经开始抵制。地方官员暂停发放新的许可证。社区正在质疑，几兆瓦的AI发展是否值得对其基础设施造成如此大的影响。这还没算上排放问题。即使使用可再生能源，地面数据中心也会对环境和物理环境造成影响。因此，将部分工作负载转移到轨道上的想法不仅听起来大胆，而且越来越像是既能实现持续增长又不至于突破地面资源极限的切实可行的方法。.

谷歌、马斯克与轨道计算军备竞赛

这不再仅仅是一波实验或登月计划。如今的局面更像是真正的基础设施竞赛的早期阶段——不是为了博取眼球，而是为了争夺控制权。随着地球上的数据中心遭遇电力、水、空间和政策等诸多限制，问题也随之转变。不再是我们能否在太空进行计算，而是谁将率先大规模实现这一目标，以及谁将按照自己的方式行事。.

不同的参与者采取不同的策略，但他们的共同目标很明确：将计算能力推向数据产生地附近，绕过地球的瓶颈，并在地面上构建下一代基础设施。.

谷歌和“阳光捕手计划”

谷歌以系统工程师的视角来对待这个项目——稳健、细致，并专注于验证。Suncatcher 项目是一项具有里程碑意义的研究计划，计划于 2027 年初发射两颗原型卫星（与 Planet Labs 合作），每颗卫星都将配备谷歌的 TPU 芯片（具体来说，测试使用的是 Trillium 架构的 TPU，早期原型卫星的 TPU 数量较少，例如，根据一些描述，每颗卫星只搭载四个 TPU）。这些卫星将在太阳同步轨道上运行，以最大限度地延长太阳能发电时间。.

该实验围绕三个核心目标展开：

• 测试标准人工智能芯片能否在高辐射和极端轨道条件下生存。
• 评估不依赖风扇或液冷回路的被动冷却系统
• 用于高带宽卫星间和卫星到地面通信的基于激光的网络试验

如果结果积极，谷歌未来无需从头开始重新设计其技术栈，即可在太空扩展计算节点。这为他们提供了一条利用他们已经非常熟悉的硬件构建模块化轨道基础设施的途径。.

埃隆·马斯克和星链计算轨迹

马斯克的策略虽然不太正式，但可能更具进取心。他尚未公布路线图，但方向已然明朗。星链目前已运营着一个庞大且不断发展的卫星星座。现在，它们主要用作中继。但马斯克曾公开暗示，未来的星链系统将能够处理更多任务：计算、过滤、压缩——所有这些都可以在轨道上完成。.

将星链打造成轨道边缘计算平台将带来战略优势：

• 无需将所有数据都传输到地球，即可对来自传感器、摄像头和系统的数据进行本地处理。
• 降低实时应用延迟，适用于灾害响应、环境监测和国防等领域。
• 轨道系统拥有更大的自主性，对地面持续联系的需求更少。
• 可扩展计算能力，随着每次星链发射而增长

与其他公司不同，SpaceX掌控着整个流程——从运载火箭、硬件、星座到迭代速度。这使他们拥有更大的灵活性，可以进行测试、部署和升级，而无需依赖外部资源。.

这场竞赛的本质不在于谁能拿出最好的演示，而在于谁能率先将轨道计算转化为可用的基础设施。谷歌着重优化可靠性和软件连续性，而马斯克则押注规模和垂直整合。最终的赢家或许将决定人工智能、边缘计算以及行星级数据流的未来运作方式——不仅在地球上，更在地球周围。.

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随着卫星成像范围的扩大和数据量的日益稳定，真正的挑战在于如何跟上分析的步伐。在更靠近轨道的位置进行数据处理可以减少延迟，并使人工智能驱动的监测更加灵敏。对于像我们这样的平台而言，这种转变可能是一种自然演进——将计算能力更靠近数据的源头。.

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辐射、冷却和发射成本：为什么这仍然是一项遥不可及的梦想

在太空中建造数据中心的想法从理论上讲很合理——太阳能取之不尽用之不竭，无需担心区域划分问题，也无需抽水冷却。但越是接近实际建造，情况就越复杂。问题就出在这里：

• 辐射会腐蚀硬件： 标准芯片并非为抵御宇宙射线或太阳风暴而设计。要么加装防护罩（但这会增加重量），要么重新设计以承受损伤——而现成的AI组件并非总能做到这一点。.
• 热量无处可去： 在地球上，冷却很简单。风扇、水循环、气流——这些都能奏效。但在轨道上，没有空气带走热量。这意味着需要建造大型散热器才能将温度维持在安全范围内，这增加了质量和工程复杂性。.
• 上市成本还不够低： 即使使用可重复使用的火箭，将大型基础设施送入轨道仍然成本高昂。大多数预测表明，轨道计算的价格需要大幅下降，才能真正从试验阶段走向实际应用。.

建造速度和规模兼顾的航天器是一回事，而要同时考虑物理限制又是另一回事。硬件或许已经准备就绪，但进入轨道呢？仍然是个棘手的难题。.

如果太空数据中心真的起飞了

如果目前的测试成功，太空被证明是进行大规模计算的可行环境，那么这可能会引发一场重大变革。数据处理可以更靠近数据生成地点，尤其是在地球观测、卫星监测或自主轨道系统等领域。这将降低延迟，减轻地面基础设施的负担，并在分秒必争的场景中实现实时分析。.

但即便最终未能达到预期效果，或者经济效益无法实现——这些实验仍然具有价值。每一次测试都加深了我们对极端条件下边缘计算的理解。失败的散热器设计揭示了热极限。暴露于辐射环境下的人工智能模型突显了系统的故障点以及如何加固系统。无论最终计算技术是否能应用于轨道，在此过程中积累的经验都将影响下一代系统在各个领域的构建方式。.

从月球档案到轨道超级计算机：下一步是什么？

太空数据基础设施正在快速发展——从月球上的实验性存储模块到迈向轨道上全规模计算网络的早期步骤。.

地外存储已经开始。

Lonestar 近期在月球上的部署测试了数字数据能否在严酷的地球外环境中保存并正常运行。虽然该设备体积小巧且为临时性装置，但它标志着太空利用方式的转变，不再仅仅局限于通信或观测，而是将其作为长期数字档案库。.

月球存储最终可能为关键信息提供备份层——使其免受地球上的断电、气候风险或人为破坏的影响。月球不会取代云存储，但它可能会以一些直到最近才被现实所设想的方式对其进行补充。.

轨道计算才是真正的前沿

低地球轨道是规模化发展的起点。卫星不再仅仅是存储数据，而是可以实时分析数据并做出反应。这为更智能、更快速的系统打开了大门，这些系统无需依赖持续的地面通信即可运行。.

在轨计算的潜在优势包括：

• 在卫星图像到达地球之前对其进行处理
• 减少需要传输的数据量
• 为空间系统实现近实时人工智能推理
• 提高轨道上自主车辆和传感器的响应速度

未来几年可能会出现试点任务、失败尝试和关键突破并存的局面。但方向很明确：计算技术正在飞速发展——这是实实在在的飞速发展。.

结论

太空并非建造数据中心的理想场所。至少目前还不是。辐射、高温、高成本以及一系列技术难题都令人头疼。但地球上的压力正变得越来越不容忽视。人工智能、遥感和全球数据流的增长速度已经远远超过了传统基础设施的承载能力。正因如此，谷歌、Starcloud（一家由英伟达支持的初创公司，已于2025年11月发射了演示样机并在轨道上训练了人工智能模型）以及SpaceX等公司正在探索/投资轨道计算。.

这种转变不会一蹴而就。有些方法会奏效，有些则不然。但方向是明确的：随着我们的系统变得越来越分散，对数据的需求也越来越高，因此，突破物理边界进行思考就显得尤为重要。并非所有事物都必须局限于地面。如果轨道计算能够减少摩擦、提高速度或减轻地球电网的压力，那么这或许不再是“是否会发生”的问题，而只是“何时会发生”的问题。.

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