去年，我在《HK01》专栏里写过一篇关于 Lumen Orbit 的文章，介绍这家初创公司如何试图用“太空数据中心”来解决 AI 能源与算力瓶颈，并指出这可能是迈向 AGI 的关键基础设施之一。 当时，这个构想仍带点“Web3.0 式”的前沿实验色彩——技术路线大胆，但离主流视野还有距离。

文：Michael C.S. So ｜ AiX Society

一年过去，局面彻底改变。Elon Musk 高调宣布，要押注史上最大规模的轨道数据中心系统，将 AI 算力送上太空；而 OpenAI CEO Sam Altman 则在公开场合用一个字来形容这个想法——“ridiculous（荒谬）”。 作为曾经在本地首先系统性介绍太空数据中心构想的写作者，我想在这篇文章里，重新梳理两方的理据，并探讨：如果站在 AI 产业与科技政策的角度，我们究竟应该如何看待这场“太空算力之争”。

从我的 Lumen Orbit 专文，到全球的太空算力战先把时间轴拉回到我上一篇关于 Lumen Orbit 的文章。Lumen Orbit 这间 2024 年成立的公司，背后有 Y Combinator 和 Nvidia 等机构投资，主张将用于训练大型 AI 模型的数据中心搬上太空。 它们在白皮书里指出，未来要训练 GPT‑6、Llama 5 这一级别的模型，单一数据中心园区的功率需求可能从 100 MW 跃升到接近 1 GW，已经逼近现有世界最大电厂的等级，地面电网和土地资源难以承受。

Lumen Orbit 提出的解法，是在轨道上布署多公里级的太阳能电池阵列与散热模组，让数据中心在永昼轨道中以 24 小时不间断的高强度太阳能供电，并透过太空真空以辐射散热，省去地面大量冷却塔和用水需求。 白皮书的试算认为，在可重复使用火箭进一步压低发射成本的前提下，若看 10 年生命周期，轨道数据中心的总体营运成本可以显著低于同等级的地面设施。

当时，这个构想在华文世界主要仍停留在技术圈的讨论；然而到了 2026 年，随著马斯克和 Altman 的公开交锋，“太空 AI 数据中心”已经从技术白皮书，跃升为牵动地缘政治和产业路线的全球议题。

为何 AI 让大家都开始擡头看太空？

无论你支持太空数据中心与否，有一点几乎已成共识：AI 的能源与算力需求，正快速逼近地面基础设施的极限。 产业研究预测，若按目前大型模型的路径推演，本世纪二十年代后期，数据中心用电可能占全球用电量的相当比例；也有观点认为，若不调整路线，未来二十年内 AI 相关设施的用电量有机会逼近全球电力的一半。

在这种压力下，“把算力送上太空”突然不再只是科幻小说情节。太空具备几个关键优势：

•⁠ ⁠几乎不受昼夜与天气限制的连续高强度太阳能，可望大幅降低边际电力成本。

•⁠ ⁠真空及低温环境有利于以辐射散热，减少冷却用水与土地占用。

•⁠ ⁠避开地面土地、环评与地方政治约束，扩展规模更自由。

值得强调的是，太空数据中心并非 Lumen Orbit 或马斯克的“专利”。Google 在 2025 年公开的 Project Suncatcher，同样计划利用一群搭载 TPU 的小型卫星，在太空中形成 AI 资料中心星座，预计 2027 年发射原型卫星，内部试算认为到了 2030 年代中期，太空资料中心的单位算力成本可望与地面接近。 从这个角度看，我当初在专文中所谈的 Lumen Orbit，其实只是这股长期趋势的先锋之一。

马斯克的版本：用一百万颗卫星堆出一个“轨道云端”

那么，马斯克想做的又是甚么？根据 2026 年初递交给美国联邦通讯委员会（FCC）的申请文件，SpaceX 正寻求批准，部署多达一百万颗卫星，组成一个前所未见的“轨道数据中心”星座。 这个规模远远超过现有 Starlink 近万颗卫星的体量，可以想像成一个环绕地球、专为 AI 而建的云端超算层。

根据文件描述，这些卫星将被送往 500 至 2,000 公里高度的不同轨道，包括低倾角和太阳同步轨道，藉近乎不间断的太阳能为机载机器学习加速器供电，并透过光学链路与 Starlink 互联，把计算结果回传地面客户。 有第三方分析指，在 SpaceX 乐观假设下，若每年能发射 100 万吨卫星货物，每吨可提供约 100kW 算力，则一年新增的轨道算力可达 100 GW，相当于目前美国总用电量约 20% 专供 AI 使用。

支撑这个宏大构想的，是马斯克独特的“垂直整合算力体系”：

•⁠ ⁠SpaceX 提供可重复使用的重型火箭（Starship）与卫星大规模制造能力。

•⁠ ⁠Starlink 作为全球骨干网络，负责把轨道算力与地面用户连接起来。

•⁠ ⁠xAI 作为 AI 客户，消化大部分训练与推理负载，让轨道数据中心有稳定需求。

•⁠ ⁠Tesla 的电池、电力电子，甚至 Optimus 机械人，则被马斯克视为未来在轨维护与自动化运营的关键技术模组。

在他的叙事中，当 Starship 把发射成本再压低一个数量级，并配合机械人在轨执行维护后，“把算力搬上太空”不仅可行，甚至可能在短短两三年内就达到成本优势。

Altman 的回应：为何我也理解他说“荒谬”的理由？

与马斯克的乐观相比，Altman 的回应非常冷静甚至尖锐。他在新德里出席活动时直言：“在目前的环境下，把数据中心送上太空这个想法是荒谬的。” 虽然他也补了一句“有一天可能会合理”，但重点是：“轨道数据中心在这个十年都不会在规模上产生实际影响。”

如果从我这一年来追踪的技术与经济数据看，Altman 的三个核心论点其实不难理解：

1.⁠ ⁠经济帐暂时算不过来

即使考虑可重复使用火箭的进步，把每公斤载荷送上轨道的成本仍然远高于在地面上新建电力与冷却基建，特别是当你只比较“每千瓦年度电力供应成本”时。 Altman 指出，只要做个粗略的 launch cost vs. electricity cost 心算，就知道“我们还没到那一步”。

2.⁠ ⁠维修与可靠性是目前最大的痛点

在地面数据中心里，高阶 GPU 本来就经常出问题，需要工程师持续更换；一旦把这些硬件送上轨道，每一片坏掉的板卡都代表算力永久流失，除非我们拥有非常成熟的在轨维修机械人与服务能力。 以目前的太空机械人技术来看，距离这个目标仍有很长距离。

3.⁠ ⁠关键工程技术尚未到位

现时最先进的 AI 加速器多采 4nm 级别制程，但这些芯片并未针对高辐射环境强化处理，不适合在轨道上长期运作；相反，现有具太空认证的制程往往是 90nm 级别，能效差距巨大。 再加上大面积散热结构、系统集成等挑战，即使从“技术可行”角度看，要达到“商业上合理的大规模布署”，很多专家都认为时间点更接近 2030 年代，而不是马斯克口中的“两三年”。

站在 Altman 的视角，他更希望这十年的资本与工程资源集中在三件事：提高地面 AI 芯片能效、优化传统数据中心设计，以及扩展核能与可再生能源，而不是过早押注一个高风险、长周期的太空基建赌局。

专家折衷观点：技术上可行，不等于这十年可行

如果把马斯克和 Altman 分别放在乐观与悲观两端，多数技术与产业专家其实站在中间偏向 Altman 一侧：“从物理上看，太空数据中心是可行的，但在这十年内要在主流规模落地，机会极低。”[19][10][11]

能源与太空工程顾问指出，要在轨道上驱动真正“超算级”的 AI 丛集，所需的太阳能阵列与散热结构规模远超现有任何商用卫星，需要全新一代超轻量、高效率的电力与散热技术。 半导体领域则提醒，在未有成熟的辐射强化先进制程前，直接把最尖端 GPU 送上轨道，寿命与可靠性都可能大打折扣，导致单位算力生命周期成本不见得比地面更低。

同时，经济分析也不容忽视：未来十年，全球预计为地面数据中心投入超过 5 兆美元，形成强烈的路径依赖与产业惯性；相较之下，任何太空算力计划短期内注定只会以原型与边缘补充的形式存在，而非主流基础设施。

但这不代表马斯克一定错了

即便如此，我很难直接说马斯克一定错。回顾历史，每当技术与需求叠加到某个临界点时，“看起来不合常理”的基础设施跃迁往往成为现实——从海底光纤、全球 CDN，一直到今天的云端超算中心，无一不是如此。

马斯克真正的优势在于：

•⁠ ⁠他同时掌握发射载具、卫星、生态网络与 AI 客户需求，是目前全球唯一具备完整闭环实验场的玩家。

•⁠ ⁠SpaceX 已证明自己有能力把发射成本压到传统火箭难以竞争的水准，而 Starship 若能达到设计频率与重复使用率，成本曲线仍可能再次急剧下探。

•⁠ ⁠随著更多国家（包括中国）宣示要在 5 年内发射天基 AI 数据中心，全球“太空算力竞赛”的政治动能正在形成，将吸引更多公共与私营资本投入，加速相关技术成熟。

换句话说，如果 Altman 的角色是提醒整个产业“不要忘记地心引力与会计学”，那么马斯克则用极端乐观的时间表与规模，迫使监管机构、投资人与工程团队提前面对一个问题：当地面电网再也撑不住 AI 时，我们还有甚么选择？

站在我作为专栏作者与长期观察者的角度，我会这样总结这场争论，并把它放回香港与本区的脉络来看：

1.⁠ ⁠先把“能源与算力”当成 AI 政策的第一性原则

无论未来算力主要在地面还是太空，AI 的关键瓶颈正在从“演算法与数据”转向“能源与基础设施”。香港与亚太若希望在 AGI 时代保持竞争力，产业政策就不能只停留在“建几个本地数据中心”的层次，而是要同步思考跨境电网、绿电与核电布局，以及未来如何接入潜在的太空算力网络。

2.⁠ ⁠把太空数据中心视为长期战略期权，而非短期救命仙丹

在可预见的 5–10 年内，太空数据中心更可能以试点与原型的形式出现，例如 Lumen Orbit 计划在 2025 年发射的微型数据中心卫星、Google 目标 2027 年的 Suncatcher 原型任务等。 对本地政府、科研机构与企业而言，更重要的是提早介入标准讨论或合作试验，确保未来这些系统成熟时，我们具备技术与监管上的“接得上”能力。

3.⁠ ⁠以“组合拳”而不是单一路线，思考 AGI 的基础设施

真正支撑 AGI 的，很可能不是单一技术路线，而是一套组合拳：更高能效的芯片、液冷与浸没式冷却的地面超算中心、跨境绿电与核能，再加上一小部分针对特定任务与负载的太空算力节点。 在这个组合中，太空数据中心即使最终只占 1–5%，今天的讨论也已经开始塑造它未来的监管与市场框架。

在“荒谬”与“必然”之间，香港应站在哪一端？

回到开头那个简单却关键的问题：马斯克的轨道数据中心，到底是疯狂赌博，还是 AI 基础设施的必然未来？

从当前的技术与经济条件来看，我认为 Altman 的判断更贴近这十年的现实——太空数据中心几乎不可能在短期内大规模改写 AI 能源版图。 但从更长远的结构性趋势来看，当 AI 算力需求持续以指数级成长推高地面能源与环境成本，“擡头看太阳”也许终有一天会从“荒谬”走向“必然”。

身处香港与亚太这个同时高度依赖进口能源、又渴望在 AI 上突围的区域，我更关心的或许不是“谁对谁错”，而是：当这些看似疯狂的基础设施提案逐渐变成监管和资本市场的现实选项时，我们准备好在其中扮演甚么角色、争取甚么话语权？ 这，才是我在撰写这篇文章时，最希望与读者一起思考的核心问题。