太空算力，馬斯克的“終極王牌”來了

創業圈聚焦創新經濟，關注創投機構

美國當地時間2月2日，馬斯克旗下SpaceX確認完成對xAI的收購。

這樁引發巨大反響的交易，并非常規意義上的產業并購。它意味著馬斯克正式打破物理世界與數字世界的邊界，將全球航天巨頭與算力需求快速增長的AI企業，整合進同一個超級商業體中。

SpaceX成立于2002年，是馬斯克進入航天領域的起點；xAI則成立于2023年，是他在大模型浪潮中的布局。

據媒體援引知情人士消息，合并后的公司整體估值約為1.25萬億美元，成為全球估值最高的非上市科技企業之一。在此之前，今年1月xAI以約2300億美元估值完成新一輪融資；而SpaceX在去年12月曾計劃以約8000億美元估值推進股份出售。

過去一年，大模型競賽的重心已明顯外移。算力競爭不再僅是算法效率或芯片制程的問題，而是迅速演變為一場資源密集型的基礎設施競賽。電力、土地、散熱條件，成為與AI芯片同等重要的稀缺要素。核電投資、長期購電協議、超大規模數據中心建設，正在成為科技巨頭的新“基礎動作”。

但這場地面的基礎設施競賽，代價高昂。

東吳證券在研報中指出，當前人工智能算力需求的爆發式增長，使得地面數據中心在電力供給、散熱冷卻及土地空間等方面遭遇剛性約束。太空環境所獨有的近乎無限的太陽能、接近絕對零度的天然散熱場以及靈活的模塊化部署能力，為系統性解決上述瓶頸提供了革命性的方案。

馬斯克的這一手，似在為AI算力競爭提供一套不同于主流路線的“底層解法”。

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太空將為AI算力提供低成本方案

當行業普遍選擇在地面繼續加碼時，馬斯克卻給出一項大膽判斷。

他認為，當前AI的進步依賴于大型地面數據中心，這些中心需要大量電力和冷卻資源。即便在短期內，在不對社區和環境造成負擔的情況下，全球AI電力需求根本無法通過地面解決方案滿足。因此他估計，在未來2到3年內，生成式AI算力的最低成本方式將是在太空。

馬斯克進一步認為，僅這種成本效益優勢，就足以推動創新企業以前所未有的速度和規模訓練AI模型、處理數據，從而加速對物理學理解的突破，并發明造福人類的技術。

從這一視角看SpaceX與xAI的合并，其邏輯變得清晰。

Starlink（星鏈）已構建起覆蓋全球的低軌衛星網絡，提供低時延、高可達性的通信層；xAI是對算力成本高度敏感、訓練與推理一體化的極端需求方，SpaceX長期形成的高度垂直整合工程體系，使“將計算硬件送上軌道”不再只是概念，而是可以被工程化、規模化評估的選項。

在業內人士看來，SpaceX與xAI的核心協同，并不在 IaaS（基礎設置即服務），如果把它簡單理解成“馬斯克要做云計算”，那就看錯了方向。半導體資深專家張國斌向創業圈記者表示，馬斯克追求的是“算力 + 網絡 + 應用模型”的一體化閉環，而不是標準化、可復用、對外出租的公有云資源池。“換句話說，它不是 AWS（亞馬遜云科技），而更像是一個為自己打造的超級算力系統。”

與此同時，太空算力的現實驅動力，還來自于通信瓶頸。

所謂“太空算力”，并不是把地面數據中心簡單搬到軌道上，而是將計算、存儲與一定程度的智能決策能力嵌入衛星體系，使衛星從單一的數據采集與轉發節點，演化為具備局部處理能力的“在軌智能體”。其目標并非替代地面云計算，而是構建一套天基智能基礎設施，在數據產生源頭完成篩選、壓縮與決策。

在高分辨率遙感、持續對地觀測等任務中，衛星載荷產生的數據速率已進入Gbps級別，每日數據量可達TB級。然而，星地鏈路受制于功率、頻譜資源與地面站窗口，無法隨衛星數量線性擴展。當星鏈規模擴展到數萬顆乃至上百萬顆，數據產生能力與下傳能力之間的差距將持續擴大。

方正證券研報指出，衛星對地觀測數據服務一般經歷“數據獲取一數據傳輸一數據地面接收一地面數據處理一專題生產一數據存儲一數據分發及應用”等環節。目前遙感圖像地面分辨率已從10米提升至0.3米，相同幅寬下的數據量增長約1000倍。而傳統天數地算的模式受限于星上處理能力不足，傳輸速率過低等因素，亟需星上算力。

“太空AI服務器適合的方向，是在軌數據預處理與智能篩選、衛星星座自治與協同決策以及深空探測專用算力。”張國斌向創業圈記者表示，SpaceX與xAI的整合，對“傳統云計算廠商”構成的是中長期的結構性挑戰，對“數據中心產業鏈”構成的是方向性擾動，但短期內并不構成系統性替代威脅。這更像是在重新定義“算力的形態與分布方式”，而不是馬上顛覆AWS、Azure、GCP等云服務廠商的商業基本盤。

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太空AI競賽啟動

“這不僅是SpaceX與xAI使命的新篇章，更是一段全新的征程。”在官宣收購后，馬斯克用一貫的宏大表述描繪未來，“創造一個能感知的‘太陽’來理解宇宙，并將意識之光延伸至星辰”。

但拋開個人愿景，太空AI的推進已進入更為具體的工程階段。SpaceX收購xAI 并非孤立事件。圍繞“算力是否必須長期集中在地面”的討論，正在全球范圍內轉向可行性驗證。

2025年11月2日，英偉達數據中心級GPU H100首次被送入近地軌道。H100是當前主流的大模型訓練芯片，其算力水平顯著高于此前進入太空的航天計算設備。該芯片被搭載在初創公司 Starcloud 的Starcloud-1衛星上，用于測試在軌人工智能處理任務，包括地球觀測圖像分析及運行谷歌的大語言模型。

隨后，多家科技企業陸續披露相關布局。

2025年11月4日，馬斯克表示，將擴大 Starlink V3 衛星規模，并探索基于通信星座建設太空數據中心的可能性。其長期設想是，通過星艦實現大規模運力，將計算硬件批量送入軌道，形成可持續擴展的在軌算力體系。2025年11月5日，谷歌宣布啟動“太陽捕手計劃”。該計劃擬于 2027 年前后發射兩顆搭載TPU的原型衛星，用于驗證AI算力在軌運行的工程可行性。根據公開設想，谷歌計劃最終構建由81顆算力衛星組成的在軌計算星座。

國內在軌計算能力建設亦在同步推進，路徑以國家實驗室與航天體系為主，強調自主可控與系統集成。

由之江實驗室牽頭的“三體計算星座”于2025年5月完成首批12顆計算衛星發射。該星座單星最高算力達744 TOPS，整體具備約5 POPS的在軌計算能力和30TB存儲容量。衛星搭載之江實驗室研制的星載智能計算機，將星載算力從T級提升至P級，性能提升約10—100 倍，并部署了約80億參數的天基模型，可對L0至L4級別的衛星數據進行在軌處理。

在國際層面，歐盟亦啟動相關規劃。其在軌數據中心可行性研究項目 ASCEND 計劃于2031年完成太空數據中心架構概念驗證，并于2036年部署首個太空數據中心，長期目標是在2050年前后形成約 1GW 的在軌計算能力。

作者 | 朱成呈

編輯 | 郭儒逸

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