一家成立仅五个月的洛杉矶初创公司Orbital Compute，最近向美国联邦通信委员会提交了一份让人咋舌的申请：将多达10万颗人工智能数据中心卫星送入近地轨道，全面建成后提供高达10吉瓦的纯计算能力。

这不是科幻小说的情节，监管文件已经白纸黑字地递交到了政府机构。

为什么AI把目光投向了太空？

理解这个计划的起点，是地面上日益严峻的数据中心危机。

大型语言模型的训练和推理对算力的需求正以惊人速度增长，全球数据中心的电力消耗也随之暴增。国际能源署预测，到2030年，全球数据中心耗电量可能超过1000太瓦时，相当于日本全国目前的年用电量。与此同时，数据中心选址越来越难：当地社区的反对、土地成本上涨、散热用水与地区水资源的竞争，这些矛盾正在多个地区同步激化。

太空在理论上恰好能解决这三个问题。阳光在轨道上几乎是永不间断的，没有大气损耗；散热不需要任何水，硬件可以直接将热量辐射到接近绝对零度的太空真空；更没有哪个社区会来抗议头顶300英里以外的服务器机房。Orbital Compute的创始人尤文·潘一语概括："我们认为下一代数据中心不会建在沙漠里，而是会建在轨道上。"

潘的创业经历颇为特别。他此前创办了无桩电动滑板车公司Spin并将其出售给福特汽车，与航天领域本无交集。转变的契机，是他尝试购买一块英伟达GPU用于地球上的租赁算力业务时，切实感受到了算力稀缺与电力瓶颈的双重制约，由此将目光转向了轨道。

按照Orbital提交的计划，每颗卫星重约2吨，长约100米，配备100千瓦的大型太阳能电池阵列，作为一个飞行的高密度服务器机架运行。卫星群将部署在太阳同步轨道，以确保持续接收太阳辐射。

争议与现实之间的距离

这个想法并不孤单，但也绝非没有争议。

就在Orbital提交申请前后，轨道数据中心这一概念已在科技和航天行业掀起波澜。SpaceX在2026年6月的IPO路演材料中披露了首代"AI1"计算卫星，目标是到2028年开始部署，最终实现每年100吉瓦的轨道算力。谷歌也被报道正在研究代号"Suncatcher"的轨道TPU项目。这一赛道正在迅速从初创公司的独角戏，变成科技与航天巨头的正面交锋。

然而，技术层面的质疑同样不容回避。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼曾公开将轨道数据中心的概念斥为"荒谬的"，他的逻辑并非全无道理。

太空散热是一个被许多人低估的工程难题。在地面上，冷却空气或水可以快速带走大量热量；在真空中，热量只能依靠辐射散逸，这是一个远比流体冷却缓慢的热力学过程，对于高功率密度的AI芯片而言，如何在不过热的前提下保持满负荷运行，目前仍是未解之题。

宇宙辐射是另一个现实挑战。近地轨道的高能粒子环境远比地面严苛，会导致半导体器件发生软错误乃至永久损坏。英伟达的消费级或数据中心级芯片并非为此环境设计，需要经过针对性的加固处理，而这通常意味着成本大幅上升和性能妥协。

还有轨道拥挤的问题。仅Orbital一家就计划发射10万颗卫星，叠加SpaceX的星链、亚马逊的柯伊伯计划以及其他公司的布局，近地轨道的卫星数量正在向一个前所未有的密度逼近，碰撞风险和空间碎片问题已引发多个国家航天机构的正式关切。

面对这些质疑，Orbital选择用实际测试来回应。该公司计划2027年搭乘SpaceX猎鹰9号发射一个微型单GPU演示载荷，直接测试英伟达芯片在轨道辐射环境下的性能表现。如果结果令人满意，首颗全尺寸卫星Orbital-1将于2028年升空。公司目前已完成500万美元种子轮融资，支撑早期研发推进。

从一块买不到的GPU，到一份覆盖10万颗卫星的FCC申请，这条路走得既出人意料，又在某种程度上合乎逻辑。轨道数据中心究竟是未来的基础设施，还是一场超前于技术成熟度的豪赌，答案也许要等到2028年才能初见分晓。