摩根士丹利預估 2031 年 SpaceX 軌道 AI 算力每年每瓦 6.5 美元，低於英偉達地面方案

摩根士丹利最新分析報告指出，隨著 SpaceX 持續推進軌道計算基礎設施，其 AI 算力成本有望在 2031 年降至每年每瓦 6.5 美元（約合新台幣 210 元），低於基於 NVIDIA Blackwell GPU 的地面資料中心每年每瓦 6.8 美元的全包成本。這項預測凸顯出軌道運算在長期成本結構上的競爭力，也為太空級人工智慧計算開闢了新的商業路徑。 SpaceX 已正式公開其首款專為 AI 計算設計的衛星，命名為「AI1」。根據公開資料，該衛星支援最高 150kW 的峰值計算載荷，並配備液體散熱系統、微隕石防護層、集中式計算模組以及可展開的太陽能陣列，以確保在太空中能穩定運作。這些衛星將在 SpaceX 位於德州（Texas）的 Gigasat 工廠進行量產，展現出 SpaceX 從火箭發射到衛星製造的垂直整合能力。 為了進一步擴大軌道運算的規模，SpaceX 已向美國聯邦通信委員會（FCC）申請授權，發射多達 100 萬顆衛星。該公司將此計畫視為邁向「卡爾達肖夫 II 級文明」的首個實質性步驟，意即能夠利用行星級別的能源資源來驅動運算與工業活動。軌道資料中心具備獨特的環境優勢，包括真空環境下的高效輻射冷卻、持續不間斷的太陽能供應，以及行星尺度的軌道位置資源，這些條件使太空中的計算效率有望超越地面設施。 摩根士丹利的估算進一步顯示，到 2040 年，軌道計算成本可望進一步降至每年每瓦 1.7 美元。以一個 1GW（10 億瓦）的軌道資料中心為例，其年運營成本僅約 17 億美元（約合新台幣 550 億元），而當前同等規模的地面資料中心僅一次性建設成本就高達約 1000 億美元（約合新台幣 3.2 兆元）。這項對比顯示，雖然軌道基礎設施的初期投入可能較高，但長期營運成本具有顯著優勢。 報告指出，軌道計算的商業模式在考量全包成本後，已開始展現吸引力。隨著 AI 算力需求爆發式增長，地面資料中心面臨電力供應、冷卻效率、土地取得等諸多限制，而太空運算能提供幾乎無限的太陽能與天然散熱條件，有助於降低單位算力的總持有成本。 不過，軌道運算仍面臨技術挑戰，包括衛星發射成本、在軌維護、延遲問題以及太空環境對硬體的影響。SpaceX 的 AI1 衛星設計已針對這些挑戰提出解決方案，例如液體散熱器與微隕石防護層，顯示出該公司正逐步克服太空運算的工程障礙。 此外，摩根士丹利的分析也提到，NVIDIA 在 AI 晶片領域的領導地位短期內仍難以撼動，但 SpaceX 的軌道方案若能成功實現規模化，將為雲端運算與 AI 訓練提供全新的異地運算選項，尤其是對於需要極低延遲或高能源效率的特定應用場景。 值得注意的是，SpaceX 的軌道運算布局不僅限於衛星本身，還包括全球各地的地面站網路與數據傳輸系統。隨著低軌道衛星數量持續增加，SpaceX 正逐步建構一個涵蓋通訊、遙測與運算的完整太空基礎設施，而 AI 運算將成為其中一項關鍵應用。 整體而言，這份來自摩根士丹利的預測，為太空經濟與人工智慧的交叉領域提供了明確的商業化時間表。若 SpaceX 能夠按計畫推進 AI1 衛星量產與發射，並獲得 FCC 的廣泛授權，軌道 AI 算力將在 2030 年代初期正式進入市場競爭，與地面資料中心形成互補而非取代的關係。 未來，隨著衛星製造成本下降、發射頻率提高，以及太陽能板效率提升，軌道運算的經濟效益將進一步顯現。對於企業與政府而言，這項技術不僅可能改變大型 AI 模型的訓練與推理方式，也可能為全球偏遠地區提供穩定的算力服務，縮小數位鴻溝。摩根士丹利的分析為投資者與產業觀察者提供了重要的參考依據，也讓太空 AI 運算的願景更為具體。