太空AI数据中心：硅谷应对能源危机的新战略

硅谷的创投圈一直以其讲述未来故事的能力而著称。近日，由英伟达投资的太空计算初创公司Starcloud实现了历史性突破，首次在太空轨道上成功训练并运行了人工智能模型。

根据CNBC的报道，基于H100芯片的Starcloud-1卫星成功在太空中运行了谷歌的开源模型Gemma，并通过使用莎士比亚全集训练的NanoGPT，向地球发送了一段具有莎士比亚风格的消息：“地球人，你们好！或者，用我更诗意的表达——你们是蓝绿交织的迷人画卷。让我们从这独特视角，探寻你们世界的奥秘。”

Starcloud首席执行官Philip Johnston强调，“太空AI”并非炒作，公司的目标是让轨道数据中心的能源成本比地面低十倍。据悉，Starcloud-1的在轨运行旨在验证构建太空数据中心的可行性，尤其是针对需要大规模计算集群的模型。

实际上，在太空部署AI的浪潮中，Starcloud只是先行者。谷歌CEO桑达尔·皮查伊此前接受福克斯新闻采访时透露，谷歌计划于2027年初开始建设太空AI数据中心，并表示：“我们的宏伟目标之一是在太空建立数据中心，以更高效地利用太阳能。太阳的能量是地球当前总产能的100万亿倍。”

拥有SpaceX的埃隆·马斯克也对太空AI数据中心充满热情，他宣布将扩展星链V3卫星的高速激光链路，并在未来四到五年内通过星舰每年部署100吉瓦的数据中心。

那么，为什么这些硅谷企业纷纷将目光投向太空？

根本原因在于能源挑战。在当前的AI竞赛中，太平洋两岸面临不同困境：国内因半导体产业、特别是先进制程和GPU设计滞后，导致AI厂商受算力限制；而美国则因基础设施老旧，电力供应不足。

桑达尔·皮查伊在播客中解释：“如果没有充足电力，即使拥有再多芯片，也只能闲置在仓库。” AI不仅是代码和算法，更是名副其实的“电老虎”。

ChatGPT每日处理2亿次请求，耗电约50万千瓦时，相当于美国一个小城市的日用电量。美国能源信息署预测，到2030年，全球AI数据中心的电力需求将达到347吉瓦。一旦断电，科技巨头投入万亿训练的AI模型和数据中心将沦为废铁。

关注科技动态的人可能记得，今年春季美国科技巨头投资核电站，原因在于美国电网陈旧，不得不转向核电。但无论是新建还是重启核电站，都面临环保争议。

因此，科技巨头将视线转向太空。在太阳同步轨道上，太阳能电池板无云层遮挡，单位面积发电量是地面的五倍。例如，一平方米砷化镓太阳能电池在太空可输出300瓦电力，而地面仅60瓦。

既然太空AI数据中心优势明显，为何国内厂商未跟进？这并非因中国航天实力不足，而是太空AI数据中心面临散热和抗辐射两大难题。

地球轨道附近太空平均温度为零下120摄氏度，且近乎真空，热量主要通过辐射传递，而非对流或传导。

由于传热效率低，卫星需配备专用辐冷板散热。一个1吉瓦的太空数据中心，辐冷板面积达20万平方米，重超1000吨。以SpaceX星舰每次发射150吨计，需10次发射才能运送全套散热系统。

更致命的挑战是高能粒子引起的单粒子翻转，即宇宙射线导致电子元器件电位跳变，使“0”变“1”或“1”变“0”。单粒子翻转虽不物理损伤芯片，但会改变二进制数据，导致计算错误。

在个人设备中单粒子翻转影响微小，但对执行矩阵乘法的GPU，微小错误足以让结果失之千里。因此宇航级芯片常采用90纳米或130纳米制程，而非先进制程。

总之，在散热和辐射防护难题解决前，像Starcloud这样的太空AI数据中心更多是象征意义，实用性有限。