埃隆·马斯克正在将人工智能竞赛从地球推向太空。2026年初，SpaceX披露了一项极具颠覆性的太空基础设施建设计划，向美国联邦通信委员会申请发射100万颗数据中心卫星的许可。SpaceX将在500至2000公里的近地轨道范围内部署规模最多高达100万颗卫星，计划将其用于构建一个具备超大规模计算能力的轨道数据中心系统，直接面向AI模型推理、机器学习、边缘计算及相关应用。

　　在太空建设AI轨道数据中心有助于克服地面AI数据中心瓶颈，包括电力供应紧张、冷却成本高、建设用地大。SpaceX认为，如果能够用星舰大规模低成本发射，再结合星链已经积累的卫星制造、星间激光链路和星座运营能力，就有可以把“通信星座”进一步升级为“计算星座”。

　　8月底，马斯克在X平台上宣布，SpaceX首批搭载英伟达芯片的Starmind AI卫星将于2027年第四季度首次发射，并于2028年达到“显著规模”。这一时间表较此前招股说明书中披露的2028年计划有所提前。

　　就在同一天，英伟达官方宣布SpaceXAI将部署其新一代Vera CPU，以加速代理式AI工作负载，并将优化版的Vera Rubin NVL72机架级系统送入轨道，作为第一代Starmind卫星的算力核心。这项合作标志着全球首个太空AI数据中心项目从概念走向工程实施的关键转折。

　　尽管马斯克计划在2027年年底首次发射Starmind AI卫星，但其他业内观察人士认为，实现真正的大规模部署更可能要等到2030年代。Neuberger投资组合经理Evelyn Chow表示：“这是下一个十年才会发生的事情。未来四到五年，我们需要看到大量卫星发射、以及与之同步建设的连接基础设施，之后我们才能开始考虑轨道数据中心真正实现规模化。”

　　Orbital Gateway Consulting创始人Blaine Curcio表示，2030年代的时间表是一个“合理的判断”，但他同时警告称，SpaceX过去曾多次证明投资者的判断是错误的。他补充称：“如果你在2010年代末询问任何一位卫星行业专家，SpaceX能否在2025年前发射1万颗卫星，包括我自己在内，他们每一个人都会说‘绝对不可能’。”

　　对于SpaceX来说，有一系列困难需要克服。首先是散热。地面数据中心可以依靠液冷来管理热量，但在太空真空环境中，散热的工作方式截然不同。Evelyn Chow表示：“散热是一个巨大的问题。”“同时，它还需要具备抗辐射能力。”

　　其次是大规模数据传输。专注于激光通信的公司Transcelestial正在努力解决一个关键挑战——如何将海量数据传回地球。Transcelestial首席执行官兼联合创始人Rohit Jha表示：“任何人都可以建造数据中心，但如果你无法与这些AI系统进行通信，那么这些数据中心就毫无用处。”

　　还有如何为超大规模部署提供电力。Rohit Jha还表示，轨道数据中心可能还需要另外五到七年才能达到“超大规模”水平，而达到这一规模可能需要核能。

　　此外，Blaine Curcio认为，技术进步的速度也带来了相关障碍。他表示：“GPU的发展速度非常快，因此，如果你以巨大的成本将一座最先进的数据中心发射到太空，那么它可能在短短几年内就会过时。”

　　轨道数据中心的成本账本正接受华尔街的严密审视。商业咨询机构伍德麦肯兹‌估计，建设1吉瓦轨道数据中心的成本约1700亿美元，是传统地面数据中心的三倍以上。摩根士丹利分析师Adam Jonas预计，SpaceX 2026年AI相关资本开支将达530亿美元，2027年再增1300亿美元。Blue Origin与Amazon创始人Jeff Bezos以及研究人员Andrew McCalip等则指出，昂贵的AI芯片和高昂的发射成本构成了目前的行业阻碍，现阶段的经济模型尚不合理。

　　然而，支持者认为太空数据中心可规避地面数据中心的监管障碍和社区反弹。与此同时，SpaceX正试图构建一套垂直整合的供应链来打破成本壁垒，推动轨道计算的经济性改善。一方面依靠星舰重型火箭大幅压低发射成本，另一方面通过名为Terafab的芯片工厂，与合作伙伴特斯拉和英特尔共同研发制造自有的AI芯片。通过掌控发射与底层算力硬件，SpaceX正加速推进其太空计算商业化的落地进程。