探索太空数据中心：未来十年将投万亿美元 redefining算力

图片来源：Sequoia Capital

Z Highlights

• 在太空，每增加一个算力单元的边际成本会下降，因为你实现了规模化制造，发射次数越多，成本就越低。

• 太空中一平方米的太阳能板产生的能量，是地球上一平方米太阳能板的八倍。

• 太空中唯一的散热方式是热辐射，且散热量与温度的四次方成正比。

• 攻击在轨卫星会被直接视为战争行为，且我们的卫星运行轨道更低，不存在大规模碰撞级联风险，安全性远高于地面数据中心。

• 我几乎可以确定，银河系存在过外星生命，宇宙中一定有生命，但目前看来，银河系中没有活跃的智慧文明。

Philip Johnston，StarCloud创始人兼 CEO，全球首个实现太空数据中心在轨运行的创业者，深耕航天与算力基础设施。Sonya Huang、Pat Grady，科技领域资深主持人。本次访谈聚焦太空数据中心的技术、成本、规模化与商业未来。

成本逻辑：地球建设趋贵，太空规模趋廉

Philip Johnston：在地球扩建算力设施的问题在于，每新增一个算力单元，边际成本都会上升，因为适合建设能源项目的优质地点已经被用完。而在太空，每新增一个单元的边际成本会下降，因为我们可以实现规模化制造，发射次数越多，成本就越低。

当到达某个临界点后，在地球继续建设算力设施将完全失去经济意义。我认为，10 年内，每年将有近万亿美元的资本开支投入到太空算力的大规模部署中。

Sonya Huang：我们非常荣幸邀请到 Star Cloud 创始人兼 CEO Philip Johnston。你是全球首个将算力设备送入太空的人，就在三个月前，你们的首颗卫星成功发射，并向地球传回了问候信息。

在我看来，这就像一群瑰丽的蓝色光点，从太空回望我们人类，充满诗意。祝贺你所取得的成就。本期节目我们将深入探讨太空算力，首先请问：为什么要在太空建设数据中心？

Philip Johnston：首先非常感谢邀请，很荣幸来到这里。简单介绍一下我自己，我这一生都对太空充满兴趣，我曾经花费数年时间，与全球各地的航天机构以及各国政府部门合作。

也正是在那个过程中，我开始注意到，航天发射成本正在快速下降。三年前的一个周末，我临时决定前往美国德州，那里正是 SpaceX 建造星舰运载火箭的地方，那里的超级工厂规模之大，彻底震撼了我。

他们的目标大约是每天生产 3 枚星舰，未来的发射能力与潜在的发射成本，将和现在出现天壤之别。于是我开始思考，这一变革将会催生什么，将会带来哪些全新的商业模式。我和我的联合创始人 Ezra 相识已久，我们在英国一起长大。

我们开始研究太空太阳能的概念，也就是在太空部署巨大的太阳能板，再将能量传回地球。这其实并不是一个新概念，早在 20 世纪 40 年代，就已经有人提出相关设想。

但太空太阳能的问题在于，从太空向地球传输能量的过程中，绝大部分能量都会损耗掉。我们很快意识到，如今地球上绝大多数新能源项目，都是在为数据中心供电，无论直接还是间接，这些能源最终都流向了数据中心。

因此，如果我们能找到一种低成本的方式，将数据中心直接部署在太空，就可以避免能量在传输过程中的大量损耗，在能源产生的就近位置直接使用能源。这一思路，成为了我们在 2024 年发布白皮书的核心基础，也正是从那时起，我们正式创立了这家公司。

Pat Grady：我听明白了，这里面有一个关键问题：在太空建设数据中心或许是可行的，但我们为什么一定要去太空建数据中心？我们到底为什么必须走向太空？

Philip Johnston：这是一个很好的问题。最核心的原因是，我们在地球上新建能源项目以支撑数据中心运行，正快速面临各种刚性约束。

举例来说，在北美，如果你想建设一个百兆瓦级的新能源项目，仅审批流程就需要 5 到 10 年。再比如，你想用太阳能板覆盖 10 平方公里的土地，会有大量民众对此表示强烈反对。

我们正在快速撞上一堵“砖墙”，那些容易建设能源项目的地点已经全部被开发完毕，继续在地球扩建已经变得极度困难。

Pat Grady：如果我们抛开监管限制，消除所有政策约束，我们还会面临什么瓶颈？

Philip Johnston：答案很简单：一旦发射成本低于某个临界点，在太空建设会比在地球更便宜。

以目前成本最低的太阳能为例，成本主要来自三个方面：第一是经过审批的土地成本；第二是电池储能与备用电源成本；第三是太阳能电池板本身的成本。

在太空，第一，我们不需要任何审批；第二，我们24 小时不间断处于日照中，完全不需要储能与备用电源；第三，我们需要的太阳能板面积仅为地球的 1/8，因为太空一平方米太阳能板的产能，是地球同一面积的 8 倍。

因此存在一个盈亏平衡点，太空的主要额外成本是发射，当发射成本低于地球三项成本之和时，太空就更划算，这个平衡点大约在500 美元 / 公斤。

随着土地成本飞速上涨，这一平衡点已经接近 1000 美元 / 公斤。即便土地成本为零，你依然要承担储能和太阳能板两项成本，所以在未来某个时刻，只要发射成本降到几百美元 / 公斤，建设数据中心就一定会选择太空，因为太空更便宜。

技术挑战：芯片可靠性为先，散热为核心难题

Pat Grady：你们在太空运维方面有哪些发现？

Philip Johnston：这也是一个好问题。在运维方面，我们初期的模式和星链卫星非常相似，至少在前几代产品中，我们不会使用机器人进行维护。

这意味着我们需要对关键系统进行冗余设计，并对会随时间损耗的部件进行超额配置。芯片是整个项目中成本最高的部分之一，因此芯片在太空的故障率绝对不能高于地球，这一点至关重要。

我们 70% 的工程时间都投入在散热问题上，剩下 30% 用于提升芯片在太空环境的可靠性。这意味着我们需要在各种粒子加速器中进行大量测试。

我们在质子加速器中进行两轮测试，在凯恩国家实验室的重离子设备中进行测试，24 小时就可以模拟太空 5 年的辐射环境。这些数据全部用于支撑芯片选型与软件抗干扰方案设计。

从我们首颗在轨卫星的实际运行情况来看，芯片没有出现过任何一次重启或故障。其他一些部件，例如供电系统和固态硬盘，还需要更多优化，但芯片本身的稳定性极强，GPU 负载整体具备极高的鲁棒性。

原因在于 GPU 负载具备天然的容错性，即便出现少量位翻转，也不会影响最终输出结果的质量，太空算力的稳定性远超预期。

Sonya Huang：你说你们把大部分工程精力放在散热问题上。大多数人都认为太空温度很低，散热应该更容易，事实并非如此吗？

Philip Johnston：没错，直到几个月前，我也是这么认为的。

Sonya Huang：那你能讲讲，太空散热到底是什么问题？你们又是如何解决的？

Philip Johnston：当然可以。太空确实温度很低，但真正的问题在于，太空是真空环境。

真空就像保温瓶的内胆，是绝热体，唯一的散热方式只有热辐射。所有物体都会通过辐射散发热量，散发的强度与温差成正比，并且与温度的四次方呈指数级关系。

这意味着，温度微小的提升，就能带来散热效率的巨幅增长。因此我们的核心思路，是让辐射器尽可能在高温下运行。

我们有两条技术路径：一是让芯片在更高温度下运行，但会缩短寿命；二是用热泵将芯片散热液从 60 度升温至 100 度，再通过辐射器散热。

第一颗验证星采用的是完全不同的散热方案，我们将整个主板、供电系统、GPU 等全部用相变材料封装，这种材料受热会从固态变为液态，但无法长期连续运行，仅用于原理验证。

第二颗卫星将更接近最终商用方案，搭载低成本、轻量化大型展开式辐射器，采用定制液冷系统贴近 GPU 散热，已经在真空舱完成测试，计划今年下半年发射验证。

Sonya Huang：你们目前在太空运行一颗 GPU，未来规模化部署的运力和容量规划如何？

Philip Johnston：下一代卫星功率约 8 千瓦，仍偏小；面向星舰设计的型号功率将达到200 千瓦，单艘星舰可搭载 50 颗，单次发射提供10 兆瓦算力。

未来星舰可实现每月数百次发射，每月将新增数十吉瓦的太空算力。

Pat Grady：AI 推理对时延敏感，太空传输的光速延迟会成为瓶颈吗？

Philip Johnston：太空时延与星链一致，约20-50 毫秒，和手机使用 ChatGPT 的体验没有区别。智能客服、视频生成、大模型推理等场景都可以完美支持。

Pat Grady：换个问题，如果给你一万亿美元，用来搭建 AGI 算力底座，你会把多少投入太空？

Philip Johnston：100%。这是人类史上最大的市场机遇，未来年资本开支将达到万亿级别。我判断，5-10 年内，全球至少一半新增算力会部署在太空。

在地球，每新增一个数据中心边际成本就上升；在太空，规模越大、发射越多，成本越低。到达临界点后，地球建设将完全不具备经济合理性。

商业节点：2028 年开启商业化，生态逐步完善

Pat Grady：太空算力全面超越地球的时间节点会在什么时候？

Philip Johnston：星舰实现高频发射后，太空建设将立刻更便宜。星舰首次试飞预计在明年年底，2028 年中后期将开启商业试点，随后成本优势将彻底显现。

Sonya Huang：大规模部署是否需要激光通信与太空网络？

Philip Johnston：两三年前这还是行业难题，如今星链、亚马逊柯伊伯星座已提供支撑，自建卫星组网后可搭建光学激光链路，传输问题已解决。

卫星互联初期没有必要合并，大模型训练仅占 AI 总工作量的不到 1%，并非我们主攻的核心市场。

Sonya Huang：未来是否会使用机器人进行太空维护？

Philip Johnston：小型推理节点无需维护，大型太空建筑将由机器人群建造。特斯拉 Optimus 稍加改造即可适配太空环境，但我们单颗卫星规模较小，暂时不需要机器人运维。

卫星设计寿命为5-6 年，与芯片寿命一致，退役方式与星链相同。太空能源边际成本为零，理论上可延长服役时间，目前仍按标准流程执行。

Sonya Huang：你们的核心团队与技术壁垒体现在哪些方面？

Philip Johnston：团队核心解决散热与抗辐射两大行业难题，成员来自欧洲顶级深空项目、Firefly、亚马逊柯伊伯星座等，拥有顶尖航天工程背景。

我们的联合创始人此前曾发射多颗 GPU，完成过大量芯片辐射测试相关工作，这是我们的核心技术壁垒。

Sonya Huang：你如何看待其他航天发射企业，以及与 SpaceX 的合作关系？

Philip Johnston：我整体对行业持乐观态度。SpaceX 在技术与成本上遥遥领先，其他企业需要实现可重复使用技术才能具备竞争力。

Stoke Space 等企业有一定潜力，蓝色起源尚未公布相关重型火箭计划，仅在招聘热防护工程师，短期难以形成威胁。即便现在开始研发，也需要 5-10 年周期，难以追赶。

生态定位：做太空基础设施服务商，差异化竞争

Sonya Huang：你们最终与 SpaceX 达成了合作，他们是你们的发射合作伙伴。但他们如今也在计划大规模建设太空算力，这会带来冲突吗？

Philip Johnston：没错，SpaceX 对我们极为重要，可以说，没有星舰计划，就没有我们这家公司。他们一直在努力培育太空生态，甚至会帮助与自己存在竞争关系的星座项目发展，比如亚马逊柯伊伯星座，他们也会为其提供发射服务，并且开放相关技术与方案，我们非常愿意与他们长期合作。

但与此同时，他们也在全力自建太空数据中心。由于他们掌握发射能力，太空算力成本会比我们更低，而我们的定位则非常清晰。

第一，SpaceX 主要服务自身负载，火箭、特斯拉等业务，他们可能会推出算力服务，但不会提供可让客户自行搭载芯片的标准化舱体。

而这正是我们的核心业务：我们为客户提供具备供电、散热与通信能力的标准化太空舱，客户可以安装任意型号芯片，并自主面向其他客户提供服务，模式更接近太空版 AWS。

他们的成本低于我们，但我们的成本会低于所有地面超大规模云厂商。如果未来 5-10 年，绝大多数新增算力都会部署在太空，行业格局会非常清晰。

3 年后，当星舰实现高频发射，所有科技巨头都会猛然意识到：如果无法接入太空算力，就会彻底失去扩张能力。届时它们会有三个选择：

一是直接购买 SpaceX 的太空算力服务，这对部分企业可行，但对 OpenAI、谷歌、微软这类巨头而言可能性很低；二是自建卫星团队，但进度会非常缓慢，比如谷歌计划 2027 年才开展演示项目，推进速度过于保守。

此时它们会发现，我们是市场上技术最成熟、在轨验证最充分、工程团队与 IP 壁垒最领先的玩家，我们会成为它们不可或缺的合作伙伴，而非单纯的收购标的。我们负责提供基础设施，巨头负责云端服务交付。

Pat Grady：有一个关于商业模式的问题：你们为什么选择 Equinix 这类基础设施模式，而不是 AWS 式的云服务模式？

Philip Johnston：这是一个好问题。早期我们确实考虑过自己做云服务商，但在验证阶段，客户不会轻易将芯片交给我们。我们更希望成为太空能源与算力基础设施提供商，而非云服务商。

因为我们的核心 IP 与能力，是制造可高效散热、抗辐射的卫星，而不是花费 20 年复刻一套 AWS 的应用层服务体系，这不是我们的优势。

同时，芯片是整个系统中成本最高的部分，我们更希望由客户自行投资芯片，并自主选择芯片型号，这会大幅降低我们的资本压力。

远期我们可能会推出云服务，但现阶段基础设施模式利润更高、商业模式更轻。

商业节奏：星舰成熟前，靠太空边缘计算造血

Pat Grady：最后问一个关于太空“房地产” 的问题。地球已经面临土地资源短缺，太空轨道未来会拥挤吗？规则如何制定？

全球规则由 ITU 制定，FCC 负责执行，这套体系源于过去卫星仅用于通信的时代，属于历史遗留规则。10 年后，最有价值的轨道位置会被占满，早期入驻者将拥有永久优先使用权。

Pat Grady：那太空算力的安全性如何保障？如果卫星遭到攻击会怎样？

Philip Johnston：星链已经给出了最好的范本。俄乌冲突中，俄方一直试图摧毁星链卫星，但难度极大。

摧毁一个地面数据中心，远比摧毁 2.7 万公里高空的太空卫星容易得多。攻击在轨卫星会被直接视为战争行为，且我们的卫星运行轨道更低，不存在大规模碰撞级联风险，安全性远高于地面数据中心。

Sonya Huang：大量卫星升空会不会遮挡阳光、影响天文观测？

Philip Johnston：我们采用太阳同步轨道，卫星从地球两极飞越，不会在地表产生阴影，也不会进入地球遮挡区，永远处于日照状态。

卫星仅在黄昏和黎明时段可见，完全不会影响天文观测，这一设计对行业和科研都十分友好。

Sonya Huang：外界对你们的批评和质疑中，哪些是合理的？

Philip Johnston：审批等问题很容易解决，部分质疑基于猎鹰火箭的高成本，只要发射成本下降，我们的商业模式就完全成立。

真正关键、却少有人提及的风险是：芯片在太空的故障率不能高于地面。哪怕只高出 10%，能源带来的成本优势会被完全抵消。

Pat Grady：理想的太空数据中心硬件构成是什么？

Philip Johnston：结构比普通卫星简单得多。核心包括：太阳能板、辐射散热器、卫星平台、芯片、内存、主板、供电系统。

仅需微型电池做瞬时缓冲，无需地面式 24 小时储能；仅需 1 个反作用轮，依靠重力梯度自然稳定，而普通卫星至少需要 3 个。

我们可以省去冷却塔、备用电池、交直流转换器等大量设备。成本差距极其惊人：地面数据中心基础设施成本约 1500-2000 万美元 / 兆瓦，我们仅需不到 500 万美元 / 兆瓦。我们的综合能源成本，会低于美国地面电价的一半。

Sonya Huang：首批商用客户和业务场景是什么？

Philip Johnston：前两颗卫星主要为其他航天器提供边缘云服务，核心客户是军方、政府卫星与对地观测卫星。

这类业务的收益是地面的 1000 倍，足以支撑公司运营至星舰成熟。我们今年发射第二代卫星，明年继续发射，星舰成熟后发射第三代可与地面成本竞争的规模化卫星。

Sonya Huang：这些太空客户为什么不直接用地面算力？

Philip Johnston：核心瓶颈是空天地数据回传带宽。太空卫星每秒可采集 5Gbit 数据，但地面站仅能接收 1Gbit，90% 数据只能直接丢弃。

通过太空算力实时处理、仅回传结果，可彻底解决带宽瓶颈，例如在海洋数据中直接识别船只位置，这是星上算力无法实现的。

Pat Grady：很有意思，所以初期负载是太空采集的数据。你花了很多时间研究太空，那你相信外星人存在吗？

Philip Johnston：我非常喜欢这个话题。我几乎可以确定，银河系存在过外星生命，宇宙中一定有生命，但目前看来，银河系中没有活跃的智慧文明。

Pat Grady：为什么这么肯定？

Philip Johnston：这就是费米悖论。银河系有 4000 亿颗恒星，约 4 万亿颗行星，宜居时间长达 100 亿年。只有两种可能：人类是银河系第一个智慧文明，或智慧生命寿命极短。

我倾向于后者，也就是“大过滤器” 理论。如果超级智能出现后，会快速自我毁灭，那人类也面临同样风险。

另一种可能是我们是第一个，我也愿意以此为信念生活。人类应该向其他恒星发射探测器，探索银河系。但以 4 万亿颗行星、100 亿年的尺度，我们是第一个的概率极低。

我们可以在 200 万年内用自复制探测器覆盖整个银河系，但完全没有发现任何痕迹，这说明智慧文明大概率无法长期存续。

Pat Grady：你如何看待人类成为星际物种？

Philip Johnston：埃隆的规划是最可行的。我有生之年，将看到人类登陆火星、月球建立城市。

从月球发射 AI 卫星，具备极强经济动力，会加速星际殖民进程。

Sonya Huang：除了数据中心，太空最好的商业模式还有哪些？

Philip Johnston：太空挖矿潜力巨大；太空旅游、月球酒店会成为大市场；太空制造同样高价值，比如医药晶体生长。

利用太空高能量环境，可开展月球与小行星资源提炼，这类业务在地面难以实现。

Sonya Huang：AI 能帮助人类理解宇宙吗？

Philip Johnston：AI 对宇宙的理解将远超人类，它的认知维度是人类无法比拟的，能否向人类有效解释是另一回事。

我最期待 AI 解答意识本质，即为何机械结构的人类能产生感知、主观体验与意识。

Sonya Huang：如何最大化投资回报？

Philip Johnston：全力投入太空算力。我们团队大量使用 AI，我甚至要求工程师每月至少花费 1 万美元在 Token 上，我希望团队极致使用 AI。

Sonya Huang：全球 GDP 最终会有多少用于 AI 推理？

Philip Johnston：99.9%。

未来 500-2000 年，几乎全部实体经济将转向太空算力，其中绝大多数用于推理任务。未来几十年，电力消耗流向算力的比例将持续飙升，最终接近 99%。

Sonya Huang：非常感谢今天的分享，你让未来提前到来。

Philip Johnston：谢谢大家。

Greetings, Earthlings: Philip Johnston of Starcloud on Data Centers in Space

编译：Zoe Zou