當全世界都在搶 AI 算力，伊隆·馬斯克已經把腦筋動到外太空了。

2026年1月30日，SpaceX 向美國聯邦通訊委員會（FCC）提出「Orbital Data Center System」申請，計畫最多部署100萬顆用於 AI 運算的軌道資料中心衛星。FCC 目前僅受理並公開徵求意見，尚未批准全數部署。多家報導指出，SpaceX 與輝達合作的軌道 AI 衛星計畫（媒體稱為「Starmind」），目標在2027年起以星艦火箭發射搭載 NVIDIA Rubin GPU 與 Vera CPU 的 AI 系統，但時程仍屬規劃目標，並非監管機構正式核定。

野心有多大？太空算力競賽正式開打

依 NVIDIA 公開規格，Vera Rubin NVL72 系統包含72顆 Rubin GPU 與36顆 Vera CPU，屬機架級高密度 AI 系統。SpaceX 宣稱 Starmind 衛星載荷將以此系統為基礎設計，搭配大型太陽能陣列供電。不過，衛星的展開尺寸與整體峰值功耗，目前尚未在官方文件或權威媒體中披露確切數值。

目前公開分析多以1GW軌道資料中心作為假設情境，研究其技術與經濟可行性，並估計其建置成本顯著高於地面機房。SpaceX 與研究機構尚未在公開文件中提出具體的算力時程目標，相關數字多屬業界推測。

馬斯克多次在社群與訪談中強調，軌道資料中心透過直取太陽能與高密度 AI 系統，目標是在成本與能效上優於傳統地面機房。聽起來很美好，但工程師都知道，PPT 上的數字跟實際投片能不能亮，中間還有很長一段路要走。

真空不是冷氣房：散熱才是真正的技術門檻

「真空環境下如何處理巨量廢熱，才是這套系統能否撐起目標算力的真正考驗。」多位科技產業分析師不約而同指出，專家普遍認為太空資料中心面臨三大技術挑戰：

1. 熱傳導失效

在真空中無法利用空氣對流與水冷，必須依靠輻射散熱——把熱能轉化為紅外線往外發射，這是高功率太空資料中心的核心技術門檻之一。這種方式的效率遠低於傳統地面資料中心的冷卻系統。就像你把一台滿載運行的伺服器丟進真空袋，它只能靠「發光發熱」來降溫，效率差到讓人懷疑人生。

2. 宇宙射線轟炸

軌道環境中的宇宙射線與高能粒子會對高密度 GPU 造成軟錯與硬損壓力。地面資料中心有大氣層保護，但在軌道上，輝達的精密 GPU 需要具備高度容錯與抗輻射設計。換句話說，你的晶片得在隨時可能被粒子打穿的環境下，還要維持穩定運算——這對良率與可靠度的要求，遠超過地面上任何一座機房。

3. 高可靠度要求

由於在軌維修成本高且技術尚未成熟，整體系統的可靠度要求遠高於地面機房。根據 Wood Mackenzie 的研究，假設建置1GW容量的軌道資料中心，估計造價約1,700億美元，約為同等規模地面資料中心成本的三倍，其中發射與衛星基礎設施約占總成本的六成。

這些數字背後的意思是：你不能像地面機房那樣，出問題了派工程師進去換板子、重開機就好。衛星一旦上去，壞了就是壞了，除非你願意再花一筆天文數字把它抓回來修。

技術突破還是資本敘事？

目前有報導指出，SpaceX 在申請軌道資料中心衛星的同時,也將 AI 算力業務置於未來可能 IPO 或資本市場操作的敘事之中。不過具體的上市代碼、估值與股東結構等細節，目前皆未在官方文件或主流財經與監管媒體中獲得證實。

Founder ETFs 合夥人麥可·莫納漢對此計畫相對樂觀:「雖然馬斯克的計畫經常延遲，但軌道資料中心的技術目標相對明確，值得持續關注。」

畢竟，十年前誰敢相信火箭能回收重複使用？如今 SpaceX 的獵鷹9號已經把「科幻」變成「日常」。或許在不遠的將來，我們真的會看到輝達晶片在太空中24小時不間斷運算的那一天——只是散熱、輻射防護與可靠度等技術問題能否突破，可能才是決定這場豪賭成敗的關鍵。

無論如何，算力競爭已經從地面延伸到天際，這場太空 AI 競賽，才剛剛開始。