- AI大模型训练耗电巨大，例如GPT-4训练一次消耗相当于美国小镇一个月的用电量。
- 数据中心电力消耗中AI相关业务占比快速上升，预计很快将超过传统IT业务。
- 全球大型云服务商正在探索绿色能源和高效冷却技术，但地球资源有限性是本质问题。
- 2045年全球AI计算所需电力将远超目前地球基础电力供应。
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这些年我们见过太多“算力焦虑”了。模型越来越大，部署越来越卷，但很少有人认真讨论：地球撑得住吗？我们以为卡在的是GPU，其实背后真正的瓶颈是电力；除了有没有便宜的电、还要有办法低成本的让数据中心冷却。AI 正在变聪明，地球却越来越热。
最近有家美国初创公司不想再卷地球了，他们干脆把数据中心送上了天——不是开玩笑，是真上太空。这家公司叫Starcloud)，它正在做一个听起来像科幻、但可能真代表未来的东西：轨道级数据中心。
今天我们就来聊聊：为什么这事不是噱头？它解决了什么问题？中国有没有可能做？以及，如果数据中心真的飞上了天，结合马斯克让”人类多星球生存“的远景AI，这对人类社会的未来有什么深远影响？
01:56 训练大模型到底有多耗电呢？
03:37 一个有10万张GPU的AI数据中心，一年的电费和冷却产生的总的费用是。。
04:14 地球上有限的供应量是本质的问题，迟早都会变成一个瓶颈。
05:18 解铃还需系铃人，老美还是总有人能够敢于、并且能够打破常规思维解决问题。
05:45 与其用地球的资源，或者在地球上去用太空资源解决电力的问题，不如去尝试在太空当中解决。
07:58 这家公司已经融到了2400万美金，创始人说，这些钱至少够他们完成发射头两颗卫星的。
08:11 为了了解发射成卫星的成本到底有多少，我用马斯克的AI Grok问了一下。
09:31 2025年8月，StarCloud计划发射它的首颗演示卫星，这将标志着它技术验证的关键的一步。
10:07 如果当前AI大模型的趋势继续演进的话，训练像GPT6这样的模型、所需要的电量将超过美国最大的发电厂和世界上一些最大的运营电厂的容量。
10:53 我们国内，目前还没有听说有任何公司在考虑建造空间数据中心。
10:58 不知道是不是因为这个想法太疯狂了，没有人想到。
11:03 还是有一些现实的、难以逾越的挑战。
11:10 建造一个空间的数据中心，需要哪些具体的、大的步骤？
15:28 StarCloud这家公司设想了两种主要的数据往返地球的方式。
17:24 这三个步骤对中国公司的难度和对美国公司的难度，看起来并没有什么显著的不同。
17:47 奇怪的是，我们被卡脖子卡了这么多年，到现在算力都不缺，还远远没到缺电力那一步呢。
18:04 别忘了，我们最不缺的就是产能了。
19:25 轨道数据中心并不只是一个炫酷的太空项目，它背后代表了一种新的技术思路。
20:01 马斯克的“人类多星球生存”的远景如果真的实现了，那多星球之间的太空数据中心、和前面提到的这个数据穿梭服务，听起来也就是顺理成章的事儿了。
