马斯克“炒热”太空数据中心？亚马逊AWS CEO“泼冷水”：仍遥不可及！

来源：财联社

财联社2月4日讯（编辑 黄君芝）从去年年底开始，伴随着马斯克详细发布其“太空AI”颠覆性愿景、高调“复活”特斯拉Dojo3芯片项目，以及近两日旗下公司SpaceX与xAI的合并，“太空数据中心”这一概念被炒得火热。

但亚马逊AWS（云计算部门）首席执行官Matt Garman却“泼冷水”称，即使许多初创公司和该公司创始人杰夫·贝佐斯都一直在追求这一想法，但太空数据中心距离成为现实“还很遥远”。

人工智能的爆炸式增长需要大量的计算能力和冷却资源，这给陆上数据中心带来了巨大压力。这促使业内大佬们萌生除了一个“颠覆性想法”——将设备送往太空，以减少地面环境的影响。

然而，Garman在旧金山举行的思科人工智能峰会上表示，将服务器、卫星和其他设备送入轨道的困难使得这一想法的现实化极其困难。

当被问及这个想法时，他说：“目前火箭数量还不足以发射一百万颗卫星，所以我们离这个目标还很远。想想现在把有效载荷送入太空的成本，那可是天文数字。”

“这根本不经济，”他补充说。

数据中心之争进入太空

目前，围绕AI数据中心的竞争已进入白热化，而地面上的竞争已经不足以满足科技巨头的雄心，许多公司正在探索太空数据中心的可能性。他们认为，太空数据中心可以消除陆基数据中心的一些复杂问题，例如过热。

其中最夺人眼球的当然是马斯克。去年年末，他认真提出了这一颠覆性愿景。随后新年伊始，他先是高调“复活”特斯拉Dojo3芯片项目，并明确表示“AI7/Dojo3将用于太空人工智能计算”，然后旗下公司SpaceX与xAI确认“双剑合璧”。

SpaceX是马斯克于2002年成立的火箭与卫星公司，而xAI则是他在2023年成立的人工智能企业。马斯克预计，在两到三年内，在太空中生成AI算力将成为成本最低的方式。

马斯克在备忘录中写道，此次交易将打造 “地球上（以及地球之外）最具雄心的垂直整合创新引擎，涵盖人工智能、火箭技术、天基互联网、直连移动设备通信，以及全球领先的实时信息与言论自由平台”。

而在过去一年中，亚马逊创始人贝索斯创立的火箭公司蓝色起源（Blue Origin）据称也一直在研发太空人工智能数据中心所需的技术。贝索斯去年10月时曾预测，未来的10到20年内，科技业将在太空建造千兆瓦级的数据中心，并且利用太阳能来供应能源，且没有云雨等天气变化的影响，这意味着轨道数据中心将超越地球上的数据中心。

OpenAI首席执行官奥尔特曼去年也曾探讨过筹集资金收购一家火箭公司或与之合作的可能性，并至少接触过火箭制造商Stoke Space。11月，谷歌也宣布了“阳光捕手”计划，旨在发射搭载其专用人工智能芯片的太阳能卫星，并计划在2027年进行演示任务。

另一家初创公司Starcloud则在同期发射了一颗重达60公斤的卫星，其搭载了英伟达的H100芯片，标志着轨道数据中心的初步尝试。目前，这颗卫星正在运行，并向谷歌的开源模型Gemma查询进行响应。

Starcloud首席执行官Philip Johnston还指出，该公司轨道数据中心的能源成本将比地面数据中心低90%。任何能在地面数据中心做的事情，他都期望能在太空完成，因为地面面临着能源方面的限制。

还是个梦？

尽管科技大佬们雄心勃勃，但实际上前方障碍重重。轨道碎片、监管审批和国际空间政策都构成风险。英伟达CEO黄仁勋曾对此评论道：“这就是个梦想。”

理论上，太空是发电和电子设备冷却的理想场所，因为阴影处的温度可以低至-270°C。但实际情况并非如此简单。例如，在阳光直射下，温度可高达+120°C。

然而，在地球轨道上，温度波动幅度则小得多：低地球轨道（LEO）为-65°C至+125°C，中地球轨道（MEO）为-100°C至+120°C，地球静止轨道（GEO）为-20°C至+80°C，高地球轨道（HEO）为-10°C至+70°C。

LEO和MEO由于光照模式不稳定、热循环剧烈、会穿越辐射带以及经常发生日食等原因，并不适合作为“太空数据中心”。GEO则更为可行，因为它常年阳光充足（当然，每年也会发生日食，但持续时间很短），而且辐射强度也较低。

然而，即使在地球同步轨道上，建造大型人工智能数据中心也面临着严峻的挑战：兆瓦级GPU集群需要巨大的散热翼，才能仅通过红外辐射散热。这意味着每个吉瓦级系统都需要数万平方米的可展开结构，远远超过迄今为止任何飞行器所能达到的水平。

此外，发射如此庞大的规模需要数千次星舰级飞行，这在马斯克设定的两到三年内（甚至是四到五年）是不现实的，而且成本极其高昂。

此外，像Blackwell或Rubin这样的高性能AI加速器及其配套硬件，如果不进行厚重的屏蔽或彻底的抗辐射改造，仍然无法在GEO轨道的辐射下正常工作。而这些改造会大幅降低时钟频率，并且/或者需要采用全新的工艺技术，这些技术需要让抗辐射能力明显提高，而非仅仅对性能进行优化。这将降低在GEO上构建AI数据中心的可行性。

考虑到拟建项目的规模，与地球的高带宽连接、自主维护、碎片规避和机器人维护等技术都还处于起步阶段，这或许就是Garman和黄仁勋认为“遥不可及”的原因吧。