作者：納蘭雪敏
生成式AI對算力需求大爆發，地球上的資料中心面臨嚴重的電力短缺問題，不只是電力問題，地球上的資料中心還必須搭配大量的散熱模組和散熱設計進行散熱。
地球沒有電
資料中心消耗全球1.5%至2%的電力，高達40%的電力耗費在冷卻系統上。
黃仁勳在多個場合都曾說過，未來的運算需要更高效的基礎建設，太空軌道提供完美的環境，太空環境有取之不盡的太陽能資源，且宇宙背景的低溫提供非常好的被動散熱環境，能解決地面電網負荷過重與水資源消耗的困境。
NVIDIA(輝達）的晶片技術不僅應用於地面，更在積極布局能適應太空輻射環境的軌道算力架構，這表示AI的下一波成長將可能發生太空。
Google 計畫利用 TPU 建構分散式衛星群，新創公司 Starcloud 宣佈在有NVIDIA(輝達) GPU 的衛星上成功訓練太空大語言模型。
電力、散熱、水
如果用一句話表達資料中心需要的就是電力與散熱，新一代散熱更需要水資源與系統設計。
未來幾年美國資料中心的電力缺口可能達到 20%，假設以以 90 GW 的預測值計算，就會有 18 GW 的電力缺口，1 GW 的電力大約能供給 75 萬到 100 萬戶家庭的日常用電，新的AI晶片帶來的散熱大幅成長，導致成本飆高。NVIDIA(輝達) GB200 等新一代晶片熱流密度持續上升，已經達到傳統風冷的極限，液冷技術雖有改善但面臨水資源消耗與系統複雜性挑戰。
沒有穩定的電力與散熱就會影響晶片與AI巨頭的發展，因此提前布局格外重要，在地球大氣層外，太陽常數約為 1361 W/m²。但由於大氣層的反射、散射與吸收，抵達地面的能量通常只剩下不到 1000 W/m²，這個數據還是在理想的晴天與正中午的條件，在軌道上，能獲得更穩定、高強度的太陽能能源供給。
衛星每繞行地球一圈雖然會經歷約 30 分鐘的陰影區，這段時間需要依賴電池提供電力，但如果資料中心放在同步軌道（GEO）或是特定的拉格朗日點，實現幾乎 24 小時持續接受日照，讓能源穩定性比地球更好。
宇宙背景溫度是 3K，大約零下270℃，提供這些資料中心一個很好的散熱環境。不過在真空中，熱量傳遞失去傳導與對流兩種路徑，完全依賴輻射散熱。
在地球上的資料中心，我們可以用風扇（對流）或水冷（傳導）快速帶走廢熱，但在太空，必須擁有面積巨大的散熱片（Radiators），透過紅外線輻射將熱量排往太空，雖然可以達到不需要水就能散熱，但散熱的效率會受限於散熱片表面積大小，高效能 AI 晶片的運算，軌道資料中心需要足球場大小的輻射散熱板，才能確保硬體不會因為散熱問題燒毀。
太空與地面成本比較
Lumen Orbit 是一家專門開發軌道資料中心的新創企業，他們提出70 比 1能源成本比例，是把地面長期產生的「電費開支」（營運成本）與太空中的「太陽能硬體建置」（固定成本）比較。
在地面上，一個 40MW 的資料中心在十年的運作週期內，需要支付龐大的電費給電力公司。若以美國工業電價每度約 5 到 7 美分計算，加上冷卻系統的額外耗能，十年的累積能源支出確實會達到約 1.4 億美元。這持續性的營運支出，且隨著全球能源價格波動與碳稅的實施，成本未來可能還會進一步增加。
在太空環境中，能源成本的結構完全不同，太空資料中心不需要向任何人購買電力，唯一的能源成本是太陽能電池板和安裝。軌道上擁有非常高的太陽能輻射密度，沒有雲層和晝夜干擾，同樣發出 40MW 電力所需的太陽能板面積遠小於地面。Lumen Orbit 預估這組 40MW 規模的太陽能陣列成本約為 200 萬美元。當這筆一次性的硬體成本與地面十年的累積電費相比時，確實出現了約 70 倍的巨大差距。
但Lumen Orbit計算還沒有算進去火箭發射成本，把重型電力設備送入軌道的費用極高，會直接抵銷能源上的節省，Lumen Orbit 的計算是建立在 SpaceX 星艦（Starship）全部商用的預期數字。當發射成本降至每公斤 100 美元甚至更低時，太空資料中心的「總擁有成本」（TCO）才會真正展現出對地面的競爭力。
所以現階段全球資本市場最關心的話題就是算力將從一種消耗能源的產業，轉型為利用空間環境資源的產業。能源成本幾乎降至零時，限制 AI 發展的將不再是電力，而是資料傳輸的延遲與晶片的耐用性。
