AI计算的未来是太空数据中心吗,以及博通甲骨文财报如何看待

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作者：微信文章
前段时间太忙，断更了一段时间，上周四和上周五比较热闹，博通和甲骨文都出了财报，并且都引发了AI数据中心的悲观态度，尤其是甲骨文。最近还有一块就是OpenAI和谷歌还有微软都有太空数据中心的建设计划，有的计划都已经在实施阶段了，所以都是数据中心相关，两个内容都整理了一些材料，就一起聊一下，甚至也有交叉点，我也会给出我的观点。
1. 太空数据中心有没有可能
最开始社群里大家也知道，我研究这个研究了一段时间，最开始没研究的时候一直感觉很科幻，太空和数据中心两个概念忽然就结合到了一起，在研究过程里就会发现，这个首先可能性不仅有，还非常的大，一两年内甚至都能看到落地，很有意思。



首先AI的算力扩张，是遵循很恐怖的物理定律，2年前一个100MW的数据中心都已经是超大规模了，现在我们也能看到比如CRWV、Nebius动不动展望就是2GW，在2025年的OpenAI和微软提出来的Stargate，也叫星际之门，了解甲骨文的朋友就知道，这个也是甲骨文最大的合同，这个对单一集群的功率就达到了5GW，我们理解1GW也可以理解成一个核反应堆的输出功率，所以相当于5个核反应堆的输出功率。



上期介绍Nebius我们说要关注施工计划表，很有意思的点就是，地球上的电网并没有做好准备，全球最大的数据中心枢纽北弗吉尼亚，新建数据中心的接入等待时间达到了4到7年，可以看到输电线铺设的速度，还是远远落后GPU部署的速度和需求产生的速度。再就是老生常谈的电，到2030年一个粗估的数据就是电力需求会增长165%，就支撑这个粗估的增长，也需要投入万亿美元级别，难度是很大的，这个在纳德拉前段时间一个播客里也有，建议大家可以听一听原文。



除了输电线和电，还有一块也比较重要，就是散热，之前也很容易刷到讲散热件的公司。在地面上，散热的主要途径是用风冷或者水冷却，装过机的朋友也知道，装水冷来给机箱散热，传统的风冷现在基本散不动H100开始的GPU，后续的GPU功率只高不减，而水冷虽然能解决，但这个能耗占比非常的巨大，在1GW的容量，散热系统自己消耗的电力大概占了总电力的10%到15%，也就是100MW到150MW，这个绝对耗电量是非常大的，相当于工业城市一个区的耗电量。成本也很高，1GW的散热设施包括液冷回路、冷却塔、管网，体积都很大，大小都占了整个园区的三分之一，而且成本起码10亿美元，维护打理费用也很贵。



那么太空的逻辑，就是能源基本是免费的，但是轨道和发射成本比较高，并且散热的技术难度比较大。先看能源的问题，在地面上很难用光伏来发电，因为太阳能不可控，会有天气也会有云层遮挡的问题，容量因子一般在20%到25%，在太空的晨昏轨道上，卫星可以接近100%的时间接收日照，相当于单块太阳能板的发电效率是地面的五倍以上，而且因为持续的日照，本身也不需要供电储能系统，可以大幅度减少发射的质量，1GW差不多5000吨太阳能阵列，相当于有非常大量大免费太阳能，发射成本并不算高。

太空最大的技术问题基本就是散热，在地面可以用水冷带走热量，在太空基本是通过热辐射，虽然背光接近绝对零度，但是需要大面积的散热器，那么比如从85度保持和接近绝对零度的散热，1GW差不多需要2.4平方公里，相当于340个足球场大小的散热器，现在散热器差不多15kg每平，这样散热系统差不多12000吨。当然这个既然是技术问题，也有优化方案，比如Lumen Orbit吨方案就是展开式膜散热器，类似韦伯望远镜的遮阳罩，可以大幅度降低单位散热面积，不过目前还是饼阶段。



再来看轨道和发射成本问题，LEO轨道有很多的宇宙射线，高能粒子击中芯片可能导致比特反转，这对于AI训练会比较麻烦，可能导致几周的训练成果作废，每KW的计算能力也需要1公斤的屏蔽材料，所以1GW就是额外的1000吨的重量，并且仅仅屏蔽没有用，太空计算需要三模冗余，也就是三个芯片计算对同一道题进行比对，这个也意味着硬件利用率只有地面的33%。

发射成本其实就比较简单，按照质量来，比如1GW，我们考虑前面的散热、太阳能阵列，考虑其他的IT设备，整体差不多需要3万吨，而Starship看到有说法报价是100块1kg，就是10万一吨，发射成本其实就比较少，只有30多亿，按早期翻倍算，也是60亿，基本不会超过100亿，但发射成本降低到质变，会带来其他的各项成本降低，是一个很重要的指标，也是现在着重发展的。

聊完这些，最后就是总成本的问题了，我们来对比下地面和太空的数据中心成本。都按照1GW和十年的周期来，在地面上，首先就是土地、建筑园区和冷却塔这些，基本是120到150亿，部署计算硬件按老黄的300到500亿，电力成本50到90亿，员工维护成本10到20亿，总共就是480到760亿，取一个中位数，地面的一个1GW的数据中心就需要起码600亿。

那么太空数据中心，1GW的发射成本我们按30到100亿，卫星上的太阳能阵列、散热器一共200到400亿，计算硬件因为效率的问题，就算400到600亿，补网也就是补充发射卫星成本50到100亿，加起来也是680亿到1200亿，太空AI数据中心取一个中位数得是900亿起步。



我们可以看到还是差了很多的，并没有那么乐观，但为什么还是会现在就开始做这个概念，主要还是可以以发展的眼光来看。首先地面的数据中心现在是瓶颈，造起来5到7年才能搞定，还有很多的审批流程，地要审批，电也要审批，而太空没那么多限制，可以批量生产，最后瓶颈就是火箭发射的频次，2到3年就能部署落地，现在速度即金钱，所以OpenAI这些才会那么着急。再就是太空的成本看上去高，主要还是在于几个技术问题，如果散热能做更小，计算效率能做更高，火箭发射的成本也能更低，基本能大幅度减少成本，很快可以和地面的进行对齐。

所以我们看太空数据中心，结论就很简单，3年内这笔账肯定还是太空更贵一点，但贵的没那么多，随着发展可以快速规模化和打低，所以目前的动作主要就是战略占位和技术验证，但地面的成本长期来看基本没有降低的空间了，随着太空火箭成熟，还是比较可观，毕竟相当于无限的能源，没有光纤和输电问题，也不需要保安守门，所以3年以上的长期来看，太空确实是目前唯一能想到能容纳10+GW的AI数据中心的地方，而目前的大厂们是在提前布局。


2. 哪几家重点在做太空数据中心
首先是谷歌，最近spacex也是最火热的太空概念，也有上市的传闻，谷歌也占了6%到7.5%，是除了马斯克的第二大股东。另外皮查伊自己前段时间播客上讲到已经在做了，主要也是聚焦在TPU的优势，我们可以看到今年11月有个叫做捕日者的计划，这篇报告原文也很建议对太空数据中心感兴趣的朋友看一下，这里贴一下（https://research.google/blog/exploring-a-space-based-scalable-ai-infrastructure-system-design/），这个项目就是在Leo轨道部署AI数据中心的内部孵化项目，谷歌用前面介绍的晨昏轨道的太阳能特性实现能源的自循环，并且计划把TPU送上太空，TPU相对于GPU有更低能耗并且有更完全的控制权，这样在太空辐射环境对硬件进行抗辐射固化会更好，能节省AI硬件成本，算过账整体在2030年达到和地面一样。，并且这个项目里也在透露在构建一个类似地面光纤的高速网格。



再就是OpenAI，主要合作的是火箭初创公司Stoke Space，目前也有投资控股的一些谈判，前面也讲过OpenAI的目标是5GW，相当于整个葡萄牙的用电量，奥特曼也在公共场合提了很多次，但目前还处于一个画饼阶段，目前是规划期，这个目的也不是纯粹的发电，而是对抗特斯拉和Space。当然我们也不能只看太空，奥特曼也和甲骨文一样签了核聚变公司，比如和Helion Energy签了对赌协议，在2028年给OpenAI供电，也大力投资了oklo，所以是整体的饼，最好不要单独去看待，可以以大愿景来看待。

再就是一家创业先锋，也是前面提到的Lumen Orbit，后面改名叫了StarCloud，这个也主要是和英伟达合作，最近总是听到H100上天了就是这家干的，发射了一颗演示卫星，并且计划在未来建造一个宽高4公里的巨型结构，很科幻，不过还处于早期PPT到发射演示卫星来融资的阶段，所以从AI算力需求，到Stoke Space的廉价运输，以及Starcloud的太空机房确实构成了一个潜在的未来算力产业闭环，当然这几家能不能上市还比较远。
3. 从甲骨文和博通来看目前的情况
甲骨文其实是比较尴尬的，前面也讲到电力是瓶颈，这家也是转型转的最凶猛的一家，为了保证未来的算力供应，基本在被迫转型成能源公司，Larry去年也讲到拿到了三个SMR，也就是小型核反应堆的许可，给一个1GW的AI数据中心供电，并且继续上调Capex，今年fy26已经达到500亿，这个也是市场最恐慌的点，虽然拿到了大量的合同，但不一定能足够的消化，让营收能跟上，还具备更大的开支。我们也知道核电的建设周期是很漫长的，比如oklo现在说白了也是一个PPT，最乐观也是到2030年开始搞，这也意味着甲骨文这5到8年都会有现金流压力，所以市场会非常的担忧。

其实博通很像，但有差异，博通的AI网络芯片和定制芯片收入翻倍，但非AI的部分很疲软，指引也比较保守。整体有730亿的积压订单，无法快速转化成收入，原因就是Google、Meta这几家数据中心建设速度也没想象中的快，没法按时的接收和部署这些芯片，但我前文也讲过TPU能耗比其实更好，电力受限的时代比英伟达的卡更省电，而且更容易进行抗辐射加固，也属于战略资源的一种，属于AI发展的硬通货。我个人的观点就是，从未来来看，还是更看好博通的发展，很容易能发展成太空时代的英特尔。



近期虽然整体数据中心都比较疲软，很多朋友会讲就这两家带下来的，市场有整体的担忧比较正常，确实旧的基础设施满足不了现在这么庞大和快速的需求，但这块无论怎样也是发展的重点，但并不会整体成功，有的公司会慢慢的因为资本周转不来被淘汰，有的背靠大厂还是有好几年的高速发展期，原生的AI数据中心也会持续的建设，而技术的发展也很快，我们还是可以带着发展的眼光来看待。2026年必然竞争会非常的激烈，现在的悲观确实是旧时代的阵痛，目前的基础设施达不到AI基础设施的水准，而轨道的微光确实是新时代的开始，对于Rocket Lab这种公司，也必然会有不错的发展机会，这个有时间后面可以聊聊。
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