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雷达卡
近年来，人工智能技术迅猛发展，但其扩张速度正日益受到地面基础设施和能源供给能力的制约。在此背景下，埃隆·马斯克在X平台上提出了一项突破性设想：人工智能的下一次重大演进或将从地球转向太空。
美东时间周日，马斯克发文指出：“在低延迟的太阳同步轨道上部署仅回传计算结果的本地AI计算卫星，将在三年内成为生成人工智能比特流成本最低的方式。”他进一步预测，由于地球电力资源日益紧张，这种太空计算模式在四年内将实现远超地面系统的规模化扩展。
按照该构想，每年向轨道发射百万吨级卫星，每颗配备100千瓦功率，即可新增100吉瓦的人工智能算力。这些卫星无需后续运维，并通过高带宽激光链路接入星链网络，实现高效数据交互。
更长远来看，马斯克提出可在月球建立自动化卫星制造工厂，利用电磁质量驱动器（即电磁轨道炮）将人工智能卫星以月球逃逸速度发射至目标轨道，完全摆脱传统火箭依赖。这一系统有望将年AI算力提升至超过100太瓦，成为人类迈向卡尔达舍夫II型文明的关键一步。
所谓“卡尔达舍夫等级”，是苏联天文学家尼古拉·卡尔达舍夫于1964年提出的文明发展阶段理论，依据能源掌控能力划分：Ⅰ型文明可利用整个行星的能量，Ⅱ型文明能采集恒星系统的全部能量，Ⅲ型则控制整个银河系的能源输出。
马斯克还补充表示：“一旦月球具备工厂、机器人集群和大规模驱动装置，整个生产循环将实现闭环，系统甚至可能脱离传统货币体系，转而以瓦特和吨位作为运行与交换的基本单位。”
实际上，马斯克并非唯一将目光投向太空的人工智能布局者。近期，谷歌的“太阳捕捉者”（Project Suncatcher）项目与亚马逊的“LEO”低轨卫星互联网计划，也纷纷揭示出科技巨头对AI未来路径的共同判断——走向轨道空间。
尽管将人工智能部署于太空看似天马行空，但其背后反映的是现实困境：随着AI模型规模持续膨胀，全球数据中心、电力网络与通信基础设施已不堪重负。能源供应增长缓慢，同时还要应对延迟、极端气候及地缘政治等多重挑战。
谷歌的“太阳捕捉者”计划致力于构建运行在太空真空环境中的计算节点，依靠近乎连续的日照供电，并利用太空自然冷却条件降低能耗。这些搭载TPU芯片的轨道卫星，预计将比地面数据中心更高效地处理非实时交互类机器学习任务。由于不受风暴或电网故障影响，其稳定性也更具优势。
亚马逊则希望通过“LEO”项目打造由数千颗低地球轨道卫星组成的全球高速网络，最终连接云端与人工智能平台。部分卫星未来或可为偏远或网络受限地区提供边缘计算能力，直接在轨完成轻量级AI推理任务。
与此同时，马斯克正为xAI与SpaceX规划“轨道计算农场”的蓝图。这不仅涉及模型推理，还包括高能耗的训练过程——一项技术难度更高的挑战。但对于需要持续能源、物理隔离与大规模资源支持的任务而言，太空环境或许提供了最优解。
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