散熱與電磁防護兩大難題尚未攻克，現階段更多是概念性嘗試。

硅谷創(chuàng)投圈向來擅長打造科技故事，近期，英偉達支持的太空計算初創(chuàng)公司Starcloud就完成了一項“創(chuàng)舉”——首次在太空軌道上訓練并運行人工智能模型。

據CNBC報道，搭載H100芯片的Starcloud-1衛(wèi)星成功運行了谷歌開源模型Gemma，還通過用莎士比亞全集訓練的NanoGPT向地球發(fā)送了一段莎翁風格的問候：“地球人，你們好！或者用我更喜歡的方式來說——你們是一組由藍色和綠色構成的迷人集合體。讓我們看看，從這個角度觀察你們的世界，會發(fā)現哪些奇妙之處。”

Starcloud CEO Philip Johnston稱“太空AI”并非噱頭，公司目標是讓軌道數據中心的能源成本比地面低10倍。Starcloud-1在軌運行的核心目的，是驗證構建太空數據中心的可行性，尤其是支持大型計算集群模型的可能性。

其實，Starcloud并非首個布局太空AI的玩家。谷歌CEO桑達爾·皮查伊此前接受?？怂剐侣劜稍L時透露，谷歌計劃2027年初啟動太空人工智能數據中心建設，他表示：“我們的遠大目標之一是有朝一日在太空建立數據中心，以便更好地利用太陽能。太陽的能量是當今地球全部產能的100萬億倍?！?/p>

擁有SpaceX的馬斯克也對太空AI數據中心興趣濃厚，他曾明確表示，將擴大配備高速激光鏈路的星鏈V3衛(wèi)星規(guī)模，并計劃4到5年內通過星艦每年部署100吉瓦（GW）的數據中心。

那么，這些硅谷巨頭為何紛紛將目光投向太空？

答案很簡單：為解決能源問題。在當前的AI競賽中，中美面臨的挑戰(zhàn)截然不同。國內受限于半導體產業(yè)，尤其是先進制程和GPU設計的短板，AI廠商被算力“卡脖子”；而美國則因基礎設施不足，面臨缺電困境。

桑達爾·皮查伊曾在播客中解釋建設太空數據中心的必要性：“如果無法提供足夠電力，即便有大量芯片，也只能讓它們閑置在倉庫里?！盇I并非只是代碼、算法和模型，它還是名副其實的“電老虎”。

ChatGPT每天響應2億次請求，需消耗50萬千瓦時電力，相當于一座美國小城一天的用電量。美國能源信息署（EIA）測算，2030年全球AIDC（AI數據中心）電力需求將達347GW。一旦電力供應不足，科技巨頭投入萬億美元建設的AI模型和數據中心，可能淪為廢鐵。

今年春季美國科技巨頭集體投資核電站的新聞，根源就是美國電網老化。但建設或重啟核電站，都繞不開環(huán)保難題。因此，科技巨頭將目光轉向太空——太陽同步軌道上的太陽能電池板，因無云層遮擋，單位面積發(fā)電量是地面的5倍。比如一平方米砷化鎵太陽能電池，在太空可輸出300W電力，地面最多僅60W。

看到這里，或許有人會問：太空AI數據中心優(yōu)勢明顯，為何國內廠商未跟進？并非國內航天實力不足，而是太空AI數據中心存在散熱和抗輻射兩大幾乎無解的難題。

地球軌道附近太空平均溫度為零下120℃，且接近完美真空，熱量主要通過輻射傳遞，而非空氣對流或介質傳導，傳熱效率極低。因此，太空中的衛(wèi)星不僅有太陽能電池板，還需專用輻冷板散熱。1GW級別的太空數據中心，輻冷板面積需達20萬平方米，重量超1000噸。即便按SpaceX星艦單次150噸的載重計算，僅散熱系統就需至少10次發(fā)射才能湊齊。

更致命的挑戰(zhàn)是高能粒子引發(fā)的“單粒子翻轉”——宇宙射線照射會導致電子元器件電位狀態(tài)跳變，將“0”變成“1”或“1”變成“0”。雖然單粒子翻轉不會物理損壞芯片，但會改變二進制存儲數據，引發(fā)計算錯誤。

在個人電腦或手機上，單粒子翻轉影響不大；但對進行矩陣乘法的GPU而言，微小錯誤可能導致計算結果“謬以千里”。這也是宇航級芯片不用2nm先進制程，反而多采用90nm、130nm“落后制程”的原因。

綜上，在散熱與電磁防護兩大難關攻克前，Starcloud這類太空AI數據中心更多是“作秀”，實際應用價值有限。

本文來自微信公眾號 “三易生活”（ID：IT-3eLife），作者：三易菌，36氪經授權發(fā)布。

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