中美太空資料中心競賽升溫 Google、中國新創搶攻軌道AI算力

當地表上的資料中心為AI模型訓練消耗的電力與日俱增，矽谷的領袖們正在把目光轉向最後的邊疆——地球軌道。2026年5月中旬，Google證實正與SpaceX就一項代號「Project Suncatcher」的計畫進行深入談判，目標是發射搭載Google自有TPU晶片的太陽能衛星，在2027年前發射原型衛星測試如何在太空環境中維持AI運算穩定性。同一時間，SpaceX已向美國聯邦通信委員會（FCC）申請發射多達100萬顆作為軌道AI資料中心用途的衛星，更揭示了馬斯克融合SpaceX與xAI之後的算力野心——在太空中建造兆瓦級資料中心，擺脫地表一切的能源與散熱制約。軌道AI算力的競賽，正式升溫。

這場競賽的根本驅動力，是AI產業正面臨的前所未有能源危機。根據國際能源總署統計，資料中心2024年全球用電量約415兆度，占全球總用電量約1.5%；預估至2030年將成長超過一倍至945兆度，其中AI伺服器的用電量正以每年30%的速度成長，增速是整體用電需求的四倍以上。在地表，興建新的資料中心不僅需要龐大資本投入，還需面對電網容量限制、散熱用水匱乏與碳排放監管收緊等多重約束。國際能源總署的資料顯示，地面資料中心的散熱用水已成為水資源緊張地區的新壓力點。

軌道資料中心之所以吸引科技巨頭，是因為太空中存在地表不可能實現的物理條件。Google的研究指出，在正確的軌道（如晨昏同步軌道）中，衛星太陽能板的發電效率約為地面五至八倍，既無雲層遮擋亦無晝夜循環，在90%以上的運行時間內可持續接收陽光供電。散熱方面，太空接近絕對零度的環境（約2.7K）提供了理想的被動散熱條件——晶片產生的廢熱可透過大面積散熱板直接輻射至宇宙深空，不需消耗能源的水冷或風冷系統。此外，軌道部署完全不受地表土地與電力網絡限制，在地緣政治敏感的地區，這可能是唯一可行的算力部署方案。

然而，現實的工程挑戰仍極為艱鉅。散熱仍是最大難題——太空中沒有傳導、也沒有對流，熱量只能透過輻射移除。SpaceX公布的「AI Sat Mini」概念衛星的散熱板面積約100平方公尺，相對於衛星整體尺寸已相當可觀，但仍需精密的液態熱傳導系統將晶片產生的廢熱引導至散熱板。Google Project Suncatcher的內部研究指出，NASA先前的研究顯示散熱板可佔高空功率系統總質量的40%以上，是衛星設計中不可忽視的制約因素。另一個關鍵瓶頸是發射成本：Google的研究顯示，軌道資料中心的經濟臨界點在每公斤發射成本降至約200美元，但SpaceX獵鷹九號火箭目前的成本約為每公斤3600美元，即使樂觀預估也要到2030年代中期才有可能達標。

在新創端，Y Combinator孵化的Starcloud已走在最前面。該公司於2025年11月發射全球首顆搭載NVIDIA H100 GPU的人造衛星並成功完成軌道AI模型訓練；今年三月再完成1.7億美元A輪募資，估值突破11億美元，成為史上最快晉身獨角獸的Y Combinator新創。Starcloud執行長Philip Johnston指出，其第二代衛星的發電能力是第一代的百倍，達到約8瓩，但相對於一個100百萬瓦的地面資料中心，仍需擴張500至1000倍的規模才能比擬。這意味著軌道AI資料中心的商業化之路，時間尺度至少以十年起跳。

對於馬斯克的100萬顆衛星計畫，NASA已向FCC提出異議，憂心大規模軌道資料中心將干擾載人太空飛行與其他衛星的正常運作，並可能加劇光害與軌道碎片問題。SpaceX則聲稱其計畫「將實現變革性的成本與能源效率，同時顯著降低與地面資料中心相關的環境影響」，但並未提供具體的緩解方案細節。科技顧問公司Gartner副總裁比爾·雷（Bill Ray）直言：「企業正在把資金浪費在軌道資料中心的泡沫上，因為經濟面根本無法運作。這是因為發射硬體的成本過高，以及冷卻這些軌道資料中心的巨大技術挑戰。」

對台灣而言，軌道AI算力的崛起為供應鏈開啟新想像空間。Google的原型TPU衛星將由Planet Labs協助發射，散熱解決方案與耐輻射電子元件的供應商正備受矚目。台灣在半導體、先進封裝與精密製造的深厚基礎，加上在全球衛星通訊供應鏈中累積的實力，或許能在這場太空算力競賽中找到獨特定位。究竟軌道AI資料中心是下一個顛覆遊戲規則的明日之星，還是另一個造價昂貴但難以規模化的理想主義實驗？答案，恐怕要在下一個十年的火箭發射紀錄中揭曉。