如果说这两年有啥对咱影响最大的东西，可能绝大部分人会脱口而出：AI。
倒不是说AI提升了多少生产力，主要是吧，大家发现今年很多东西都因为AI的原因涨价了。
比如国内感知最明显的，被拉出来鞭尸了一万次的内存，其相关的下游消费电子产品比如手机电脑游戏机啥的，今年大家都主打一个不看不听不想。
如果你在国外生活的话，感觉可能就更明显了，因为AI算力中心对电、水、土地需求的增加，水电这些生活成本也在飙升。
所以很多时候，虽然大家都知道AI可能会是下一个时代的入口，但大部分普通人对AI的心态还是又爱又恨。
咱就是说，就非得让这么个事儿事儿干不明白，还要跟人类抢资源的东西，在地球上呆着吗？
好消息是，已经有人在考虑把狂吃资源的AI请离地球，送上外太空了。
但坏消息是，目前还是饼。
今年3月的时候，黄仁勋在英伟达GTC大会上给大家画了个“太空AI计划“的饼，推出了一套Space Computing方案，说打算把AI设备搬到太空上去。
当时我以为老黄又在跟大伙画大饼，想在AI这条赛道上继续win win win。
结果反耳呢，就在这个月事情有了新的进展。
8月中的时候，英伟达提交了一份文件给美国证券交易委员会，文件显示，英伟达在今年6月持有了SpaceX近210亿美元的股票，是SpaceX的第六大股东。
众所周知，持有其他公司股份一般代表着双方有着更深入的合作，比如老黄和老马这边：
先是马斯克高调示爱好，说Vera Rubin架构是最好的架构，以后我们只和英伟达合作。直接给老黄舔爽了，也反吹了一波：说特斯拉和马斯克是AI竞赛中处于“绝佳位置”的玩家。
但事情到这还没结束。
按照英伟达和SpaceXAI两边的意思，双方正在一起把原本用于地面数据中心的NVL72架构，改造成适合轨道运行的版本。
就在前天，英伟达和马斯克在社交平台上宣布，他们计划于明年四季度开始，把搭载了Vera Rubin NVL72 系统的AI卫星发射到太空里，并在2028年实现大规模应用。
简单来说就是，英伟达这边想把GPU送上天，马斯克这边刚好SpaceX又有火箭和卫星，所以两边一拍即合，就决定一起干大事了。
那问题来了，虽说前面我们说AI一直在侵占人类的资源，但你这费老鼻子劲儿要把AI弄上外太空，是不是有点太激进了？
用软银孙正义的话说就是：电力仅占数据中心运营成本的7%左右，芯片等硬件核心成本占比高达93%。为省下一点电费，去承担每公斤数千美元的火箭发射费用、太空维护成本和通信延迟，是不是有点得不偿失？
AI到底是对人类生活造成了多大的影响？
先说咱们听到比较多的，AI对能源电力的消耗激增。
其实早几年还没这么严重，但随着AI生成文本、图像和视频的功能日趋普及，AI数据中心的耗电量达到了前所未有的水平。
据谷歌的估算，用Gemini处理一条中等长度的文本提示词，大约要花掉0.24瓦时电，虽说乍一看也就这样，但是架不住积少成多。
以OpenAI为例，2026年3月每周有超过9亿人在用ChatGPT，每天的查询量高达数十亿次。
按照国际能源署最新的估算，2025年美国的数据中心吞掉了大约224太瓦时的电量，占了全美用电量的5%以上。
而这还只是去年，今年以来谷歌、Meta、亚马逊、OpenAI、Anthropic、微软、甲骨文等知名科技公司都在疯狂砸钱，动辄几千亿美元要去建AI专用数据中心。相对的，耗电量也轻轻松松上到吉瓦水平。
根据国际能源署的估计，到2030年，数据中心的用电量可能会达到约945太瓦时，可能会达到全球用电总量的3%。
但如果在美国这种数据中心密集的地方，其数据中心平均可能占全美用电的11.8%，在IEA预测里，从现在到2030年，美国新增用电需求里，差不多一半都将来自数据中心。
但问题是，在AI对电力的需求指数级飙升的同时，电力的增长却很缓慢，年均增速只有4%。
可以说“电荒”是各大科技巨头即将面临的最大难题。
2023年的时候，Meta就和Vistra、Oklo、TerraPower等核能企业签下了购电协议；2024年微软宣布与Constellation Energy达成协议，计划重启因核泄漏关闭的三里岛核电站；同年谷歌也联手核能初创公司Kairos Power，计划到2030年前部署7座小型核反应堆（SMR）自给自足。
今年英伟达这边也先后向电力开发商Lancium、SB Energy等企业投资，锁定电力资源。
但是吧，这些充其量都只能算得上是补救措施，地球上有限的资源哪里装得下AI无限的未来啊？
老黄一摸下巴，抬头看了看天，转头跟马斯克说：我看咱不如机械飞升，太空的资源无穷无尽啊。
毕竟太空算力中心可通过太阳能发电，获得近乎无限的能源供应，可以突破地面算力中心一直备受制约的电力问题。
但是，我要说但是了，如果真能建立起太空算力中心，解决的其实不止是能源问题，还有另一个大家可能忽略了，但没少让人头疼的问题：散热。
物理学告诉我们：算力增加芯片功耗会变大，增加的功耗会转化为等量的热量。
以英伟达刚发布的Vera Rubin为例：单颗芯片的热设计功耗一路冲向2300W级别，核心区域的局部热流密度更是直接突破了1000W/cm²，电磁炉差不多也就这水平。’
目前，AI数据中心常用的散热方式还是液冷。
早期的时候，液冷主要是通过处理器上压一块水冷冷却板，服务器产生的热量先传导给铜板，再被水路里的冷却液带走。
但随着后来服务器产生的热量越来越多，一部分厂商延续冷却板思路，把冷却板做成各种形态铺满机柜。
另一部分厂商干脆把服务器放进冷却液里泡澡，冷却液沸点远低于水，芯片发热后冷却液沸腾，蒸汽上升碰到槽顶的冷凝管，变回液体滴回去，就实现了循环。
但冷却板放在现在来看，到底还是麻烦了点，于是一部分厂商更激进：喜欢泡澡是吧，来，咱直接把机房建在海底，让十几度的恒温海水给你冷静冷静。
PS：还有往大山里建、往北极建的，主打一个环境降温。
黄仁勋倒是有些不一样的小巧思，液冷本质上还是属于事后措施，要想在散热上更进一步，还是要在导热材料上下功夫。
老黄把主意打在了人造钻石身上。
给不太了解的朋友科普一下，以现在常用的优秀的导热材料铜为例，铜的热导率在 400W/(m·K) 左右，而高品质的人造金刚石的热导率能到2000W/(m·K) 。
今年一月的时候老黄就跑到国际钻石大省河南跟钻石厂商谈合作去了，人钻石厂商还po了和老黄的合照。
回到正题，看完一圈下来，大伙应该也大致知道服务器厂商对散热问题有多抠脑壳了，也难怪大家开始讨论太空散热的可行性。
相比之下，太空的真空环境是天然的绝热层，且深空背景温度接近绝对零度，只需通过辐射散热器即可排热，可以摆脱对庞大冷却水循环系统的依赖。
但是吧，这样做的问题也是有的，一个是服务器上太空之后，运维的成本就很高了，而且很可能难以维护，那为了延续服务器使用寿命就要有冗余设计，那这个制造成本也要往上拔一截。
另一个是太空真空环境没有对流气体可以把热量带走，辐射散热器的导热效果还是比较低的，所以其实太空是否真的能解决散热问题，其实还不好说。
黑马寻思，全世界最期待这条路子能跑通的，可能就是马斯克了，毕竟如果其他AI大厂来搞这个，还得去找火箭公司、卫星制造商、通信网络、芯片公司。
但你老马哥拉着黄仁勋，Starship负责运输、SpaceX负责造卫星、Starlink负责通信、xAI负责消耗算力，英伟达负责GPU，直接形成闭环，重大利好啊。
不过现在就说太空算力一定是未来，显然还太早。
毕竟把一堆昂贵服务器送上天，就为了一个现在是张饼的东西，多少有点赌的成分。
但换个角度去想，现在AI已经开始和人类争电、争水、争土地，甚至逼着科技公司把目光从核电站一路抬到外太空，本身就说明这轮算力竞赛已经走到了一个过去很难想象的位置。
也许很多年后回头看，太空数据就跟元宇宙一样可笑；也或许它真的会成为AI继续扩张的一条出路。
但我觉得，如果AI一定要无限长大，离开地球肯定不是件坏事。
撰文：柯然
编辑：YUYU
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