優寶購物《ubao.Tw》特貨品商城,黑貓宅配,取貨付款,工程師揭「軌道資料中心」成本真相:太空發電比地面貴3倍,為何仍被視為下一個算力解方?
數位時代

工程師揭「軌道資料中心」成本真相:太空發電比地面貴3倍,為何仍被視為下一個算力解方?

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當下,矽谷與航太產業的交集地帶,正瀰漫著一股關於「軌道資料中心」的狂熱。這股浪潮混雜著濃厚的未來主義色彩與錯失恐懼(FOMO)情緒,彷彿人類文明的下一個奇點,就懸掛在距離地表 250 英里的低地球軌道上。

身兼太空工程師的 Andrew McCalip 近日發布專文〈Economics of Orbital vsTerrestrial Data Centers〉,對軌道計算(orbital compute)與地面數據中心(terrestrial data centers)的經濟效益進行了嚴謹的比較分析,以釐清將資料運算任務移至低地球軌道(LEO)的潛在價值,是否真的有商業可行性?

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先說結論:McCalip認為軌道計算雖然在物理上是可行的,但其經濟效益極具挑戰性(economics are savage),只有在極為激進的假設和極高的垂直整合度下才可能具備競爭力。

他通過詳細的第一性原理建模,比較了兩者的電力成本(Cost per Watt)和能源平均化成本(LCOE),發現軌道太陽能發電的成本明顯高於地面發電。因此McCalip主張,由馬斯克主持的 SpaceX 是「基本上唯一」有能力嘗試實現軌道運算經濟可行性的企業。

那麼,這是否意味著人類追求軌道計算的意圖是不理性的,甚至是過度樂觀的押注?這個命題,就是McCalip嘗試在文章中回答的問題。

在太空上跑GPU,真的有比較省錢嗎?

在任何新技術的萌芽期,公眾討論往往會被熱情而非理性所主導。從網路泡沫到區塊鏈狂潮,歷史一再證明,這種集體性的樂觀,既是推動創新的燃料,也是最大的風險來源。太空計算的當前局面,正是這個模式的重演。

McCalip 指出,當前的討論幾乎完全避開了唯一重要的問題: 「為什麼要在軌道上進行計算?」 人們熱衷於探討太陽能板的效率、衛星的設計、火箭的載荷,卻對最根本的商業邏輯避而不談,彷彿其經濟上的合理性是不證自明的。

為了驗證軌道計算的可行性,McCalip 設定的核心論題(Core Thesis)簡單直白:太空計算能否在「每瓦可用功率成本」上,擊敗最便宜的地面替代方案?

為了讓推論有據可依,McCalip 建立了一個基於第一性原理(first-principles)的開源成本模型。他為模型設定了幾個極具挑戰性的核心參數:發射成本為 1,000/公斤,衛星硬體成本為22/瓦,比功率為 36.5 瓦/公斤。他將這個工具開放給所有人,邀請所有人來挑戰他的假設。

他在文內也強調,這整個模型都建立在極度樂觀的最佳情境假設之上。特別是 $1,000/公斤的發射成本,完全依賴於 SpaceX 星艦(Starship)未來的成功與完全可重複使用,但至少可將軌道運算的商模想像,拉回到可計算的基準上,而不只是「很酷的大餅」。

SpaceX Starship 圖/SpaceX IG
SpaceX Starship 圖/SpaceX IG

通往太空計算的三道「生死關」

McCalip 的模型不僅僅給出了一個非黑即白的結論,更重要的是,它揭示了實現太空計算的路徑上,三大核心的成本驅動因素與風險因子。任何一個夢想家,都必須直面這三道關卡。

第一關:直面「野蠻」的經濟學

模型的計算結果是清晰而殘酷的。在一個為期五年、目標容量為 1 吉瓦(GW)的基準情境下,成本對比如下:

方案

期間

目標容量

總成本 (5 年)

每瓦成本

Orbital Solar(軌道)

5 年

1 GW

511 億美元

51.10 美元/瓦

Terrestrial(地面)

5 年

1 GW

159 億美元

15.85 美元/瓦

值得注意的是,軌道方案的每瓦成本是一個涵蓋所有項目的總體數字,而地面方案的數字則主要是基礎設施的資本支出(Capex),這讓軌道方案面臨的挑戰顯得更加嚴峻。

軌道太陽能的成本大約是地面方案的3倍 圖/Andrew McCalip
軌道太陽能的成本大約是地面方案的3倍 圖/Andrew McCalip

這不是微小的差距,軌道方案成本是地面方案的三倍有餘,主因在於把大量設備送上軌道需要付出龐大的發射費用,衛星本體與研發/替換也很貴;地面則受惠於成熟的土建、電力與冷卻供應鏈。

McCalip 形容這種經濟學是「野蠻的」(savage)。數據表明,儘管在物理上或許能將資料中心送上天,但在經濟學上是一場極其艱難的戰鬥。

第二關:跨越「利潤疊加」的死亡之谷

為什麼成本差距如此之大?模型揭示了一個關鍵的結構性問題:利潤疊加(margin stack)與質量稅(mass tax)。

McCalip 的結論是:垂直整合是唯一生路。如果一家公司需要向供應商採購火箭發射服務、衛星平台、電力硬體、部署服務,那麼在供應鏈的每一個環節,都會被疊加上一層利潤。

更致命的是,每一克額外的質量,都會被火箭發射成本成倍放大。這兩者疊加,會讓利潤被「活活吃掉」(eat you alive)。其中「質量稅」的懲罰尤為嚴苛:從處理器到螺絲釘,每一公克硬體的成本,都將被每公斤 $1,000 的發射價格成倍放大。

編按:「質量稅」其實是一種比喻性說法。McCalip 的意思是,火箭發射主要以「每公斤到指定軌道的價格」或「整枚火箭的固定任務價格」計價;所謂質量稅就是所有要上天的硬體重量都要乘上一個美元/公斤的發射費,因為重量會把成本線性放大。

因此他強調,在太空這盤棋局裡,垂直整合不是什麼「護城河」,而是「入場券」。

基於這個嚴苛的條件,McCalip 認為放眼全球,有能力挑戰這條路徑的公司屈指可數,甚至可以說「基本上只有一個」, 就是馬斯克主持的SpaceX 。只有能夠同時控制發射成本、衛星製造與部署的巨頭,才有可能在這場遊戲中倖存。

Elon Musk 圖/shutterstock
Elon Musk 圖/shutterstock

第三關:散熱在太空環境是大問題

McCalip強調即便解決了經濟學和供應鏈問題,軌道運算還有一個終極的物理約束在等待著,就是熱力學。

地球上的資料中心依賴對流散熱,將廢熱排入大氣或水中。但在真空的太空中,唯一的散熱方式是熱輻射。這意味著工程上的核心挑戰,是確保晶片的矽接面溫度(silicon junction temperatures)始終低於 85°C 至 100°C 的安全上限,也意味著散熱器本身的表面溫度必須維持在 75°C 左右。

這催生了所謂的「雙面架構」(bifacial architecture),正面是光伏電池板,背面就是散熱器。然而,這帶來了一個根本性的矛盾:更高的算力需要更大的太陽能板面積來供電,但更大的面積會吸收更多的太陽熱量。這些熱量,連同 GPU 產生的廢熱,都必須通過有限的表面積輻射出去。如果不能高效地將熱量排出去,系統就會失靈。也因此熱管理才會是軌道計算中最根本、最棘手的工程挑戰。

「終端線軌道」上衛星雙面陣列的平衡溫度 圖/Andrew McCalip
「終端線軌道」上衛星雙面陣列的平衡溫度 圖/Andrew McCalip

儘管設下了這三道幾乎無法逾越的關卡,McCalip 本人卻對這個方向的未來趨勢,保持著一種審慎的「正面」態度。

算力只是藉口,星辰大海才是真目的

從純粹的短期單位經濟效益來看,在軌道上運行 GPU 可能是一項平庸甚至糟糕的資本運用。正如 McCalip 所言,一個建在奧勒岡州、享受著廉價電力與冷卻資源的地面資料中心,是難以擊敗的。然而,偉大的基礎設施在建設之初,其直接回報往往並不誘人,但其「二階效應」(second-order effects)卻是無價的。

McCalip 認為,如果人類真的能夠在軌道上實現能源生產和工業化運營,那麼其收益將遠遠不止是運行一些 GPU。這是在為人類文明的持續擴張,搭建必要的「鷹架」(scaffolding)。AI 對算力的無盡渴求,恰好為這個宏偉的工程提供了一個商業藉口,催生出一個正向的「飛輪」(flywheel):軌道上廉價、充沛的電力將成為一種新的「工業基元」(industrial primitive),其潛在應用將遠遠超出運行 GPU 本身。

我們可以將其理解為一個精妙的類比:用AI對算力的渴求,來支付人類文明走出地球的「基礎設施建設費」。

正是基於這種更宏大的敘事,McCalip 呼籲,我們應該積極地「慫恿億萬富翁去資助那些非理性、高風險,但可能真正推動文明進步的項目」。他將這種投入與購買超級遊艇、沉迷於奢侈品等「地位角色扮演」(status cosplay)進行對比。在他看來,後者不過是財富的虛無燃燒,而前者才是財富最榮耀的歸宿。

亦即,燒掉萬貫家財點亮一角未來,是這個時代的億萬富翁最體面的終局。

最終,我們回到了文章開頭的問題。McCalip 的結論既非盲目樂觀,也非全然悲觀。他的工作,不是要給太空計算的夢想判死刑,而是用嚴謹的數學為這個夢想探路,將對話從「氛圍」(vibes)拉回到可驗證的「現實」(reality)。

延伸閱讀:為什麼馬斯克、Google 都想把資料中心搬到太空?建置資料中心需要什麼條件?
馬斯克SpaceX點燃太空革命!低軌道為何是新競技場?3張圖看懂太空商業

資料來源:Andrew McCalip

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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