来源：环球零碳
摘要：
相比中国已经落地的Gobi X计划，太空算力或许更具科幻色彩，但在可预见的未来，戈壁荒漠上的风光电站、储能系统和AI工厂，仍然比轨道上的太阳能阵列更接近产业现实。
撰文 |维小尼
编辑 | 小澜
→这是《环球零碳》的第2033篇原创
人工智能的爆发推动对计算能力前所未有的需求。为了获取无限的能源供给，人类把目光投向越来越广阔的边界，包括太空、海洋和广袤的戈壁荒漠。
在美国，马斯克提出将算力与能源基础设施延伸至太空；在中国，远景发布GobiX计划，希望将戈壁荒漠打造为支撑智能文明的新型能源大陆。
在马斯克看来，将数据中心发射到轨道上，那里太阳能充足，土地、水和本地电网不再是限制因素，是算力瓶颈的终极解决方案。
但在远景科技集团董事长张雷看来，地球能源并不稀缺，真正稀缺的是如何组织能源。全球沙漠和戈壁地区蕴藏着远超当前认知的能源潜力，如果能够开发其中1%的土地，就有可能以极具竞争力的成本支撑太瓦级AI负载。
在太空建造 AI 数据中心，在技术上不是问题。马斯克自己也表态，在太空中建立数据中心并不需要尚未发明的“魔法”，其面临的技术挑战甚至低于现有的星链（Starlink）业务。
但是，越来越多的研究报告指出，太空数据中心是为了获得看似免费和无限的太阳能这一局部优势，却付出了更大的系统成本，包括发射、散热、维护、寿命、辐射等。
日本软银集团创始人孙正义就质疑，由马斯克等人提出的太空数据中心构想“意义不大”，AI竞争的胜负将主要由地球上的算力资源决定，而不是未来的轨道计算设施。
孙正义的质疑并非凭空而来，而是有权威机构的数据支撑。
最近，一份来自SemiAnalysis的最新研究报告测算发现，在当前技术条件下，太空数据中心的单位算力成本约为地面数据中心的4.4倍。
图为太空与地面单位算力成本比较。
来源：SemiAnalysis
而太空数据中心的基础设施成本达6.29美元/GPU小时，是地面数据中心基础设施成本（0.36美元/GPU小时）的17.5倍。
SemiAnalysis是一家专注于半导体、AI和数据中心领域的专业分析与咨询平台，报告由一帮研究数据中心设计和空间系统工程的工程学专家撰写。总体还是很客观权威的。
01
太空数据中心，究竟贵在哪里
电力无疑是数据中心最大的成本来源。一个AI训练集群动辄消耗数百兆瓦电力，一个超大规模AI园区在生命周期内的电费支出，往往高达数十亿美元。
正因为如此，低成本的能源成为全球算力争夺的重心。
但这个观点，只在地球成立。当数据中心进入太空后，成本结构就发生了变化。
SemiAnalysis以30.5kW B300 集群，16张GPU为基础进行测算，结果发现：
地面数据中心的单位算力成本约为每GPU小时2.49美元；而太空数据中心则高达10.91美元。差距达到4.4倍。
更令人意外的是，造成差距的并不是GPU本身。IT设备成本几乎相同，真正拉开差距的，是数据中心基础设施成本。
地面数据中心的基础设施成本约为每GPU小时0.36美元；太空数据中心则达到6.29美元，差距接近17.5倍。
也就是说，在地球上，数据中心最大的成本是电力；在太空中，最大的成本是把数据中心送上太空。
地面搞数据中心，需要建筑、冷却塔、变电站等硬件；而太空需要卫星结构、辐射防护、散热器、太阳能板、推进系统、发射服务等。
太空数据中心的问题不是“用不起”，而是“建不起”。
图为SemiAnalysis构建的“AI云算力总拥有成本（TCO）模型”，它拿同样一套AI计算集群，分别比较了太空和地面数据中心的成本构成。
来源：SemiAnalysis
02
免费能源的代价
人类之所以想在太空建数据中心，是因为太空的确拥有一定的优势。
比如太阳能取之不尽，而且没有白天黑夜之分，电费接近于零；太空气温低，没有冷却水成本；太空也不存在电网接入排队的问题；还不用跟居民争夺土地使用。
从长期运营角度看，太空甚至可能比地面更便宜。
但问题在于，为了获得这些“免费能源”，必须先付出巨额代价。
首先是发射成本。
报告测算显示，一个30.5kW的轨道计算单元，其基础设施投资约310万美元，其中最大的驱动因素是发射成本，占160万美元，超过一半。
即便SpaceX拥有全球最低的发射成本，火箭发射仍然是太空算力最大的成本项。
其次是散热系统。
很多人以为太空温度低，甚至可以接近零下270度，因此散热容易，这样可以减少地面数据中心大量使用的冷却基础设施和水资源消耗。
事实恰恰相反。因为太空是没有空气的，利用空气吹走热量难度极高。热量只能通过红外辐射的方式散发，过程相对缓慢。如果想排走10兆瓦的废热，需要的散热器面积可能相当于2个足球场大小。
这种方式效率远低于空气对流，而且这些面积还要额外增加在太阳能板之外。
这意味着，太空数据中心不仅需要巨大的太阳能阵列，还需要巨大的散热结构。
03
硬件折旧，寿命差异决定经济性
除了上面说的成本外，太空数据中心还必须解决辐射防护，空间碎片撞击，在轨维护，设备升级，寿命管理等一系列问题。这些成本最终都会体现在算力价格之中。
因此，当考虑数据中心平准化成本(LCOC)时，这种成本差异更加显著。
现在AI服务器一般3年就需要迭代，最多5年就淘汰。而轨道平台设计寿命10~20年。
于是出现矛盾，数据中心还活着，GPU已经过时了。
地球上的运营商通常每三到五年更换或升级硬件，因为芯片在改进、工作负载在变化、设备在老化。
当设备出现故障需要更换组件时，在地球上，更换和维修过程相对简单，工人可以物理移除和更换服务器。
但在太空，更换和维修变得困难得多。发送到轨道的硬件可能难以或过于昂贵进行升级。如果计算平台无法更新，或者太多组件发生故障，它可能在周围基础设施达到使用寿命结束之前就早已过时。
在一个性能快速提升、计算需求持续增长的领域，这一障碍可能成为重大的经济和运营挑战。
此外还有太空的严酷环境。这些数据中心将处于近真空环境中，不断受到辐射的冲击。而且根据其轨道，它们每天会在阳光下变热和在地球阴影中变冷多次。所有这些挑战以及更多问题都需要解决。
将这些因素纳入考虑后，太空数据中心的资本拥有成本是地面数据中心的整整17倍，按每GPU每小时计算，太空为6.29美元/GPU/小时，而地面仅为0.36美元/GPU/小时。
04
那么，太空数据中心意义何在？
尽管存在这些挑战，各公司仍在推进太空数据中心的设计。
但并非每项AI计算任务都适合在太空进行。许多数据中心应用依赖于快速响应时间和与地球上用户的紧密连接。比如金融交易、交互式 AI 服务和大多数云计算应用对延迟极为敏感，这些其实不太适合在太空中进行。
更可行的早期应用可能是那些对延迟不那么敏感，且与太空操作联系更紧密的任务。例如处理来自卫星的地球观测数据、军事或情报数据处理、与太空任务相关的科学计算，或用于卫星和其他太空资产的专用计算。
换句话说，第一批可行的太空数据中心可能会先服务于太空用户，然后再与地球上的主流云数据中心竞争。
报告测算认为，到2040年左右，太空数据中心与地面可实现成本平价。
来源：Semianalysis
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