SpaceX 尋求 400 億美元用於英偉達芯片，軌道 AI 競賽升溫
Vera爲我們提供了強大的CPU性能和內存帶寬，能夠處理海量的編排、代碼和數據任務，同時讓GPU專注於其最擅長的計算工作。
——SpaceXAI總裁Mike Nicolls在Nvidia的聲明中稱
在太空中，SpaceX並非孤軍奮戰
據SpaceX稱，Starmind衛星將在太陽同步軌道上利用太陽能，並將熱量散發到太空中。每顆衛星的最高處理能力爲250千瓦。
正如NPR報道的那樣，Google也在進行類似的實驗。Project Suncatcher的原型機搭載了四塊TPU，以測試具備AI能力的芯片能否承受外層空間的輻射和極端溫度。
SpaceX和Google並非唯一涉足這一領域的公司。Starcloud已成功將一塊Nvidia H100送入軌道。這使得軌道AI看起來不再像是一項科學實驗，而更像是一場正在萌芽的計算能力競賽。
經濟性與物理限制仍是未解之謎
Gartner預測，全球AI支出到2026年可能達到2.7萬億美元，增幅爲49.5%，這主要歸因於基礎設施成本。
目前，將這些基礎設施部署到軌道上的經濟賬仍然非常複雜，因爲BCG估計，軌道數據中心的成本將是地面數據中心的2.5至3倍。
散熱是另一個問題。布魯金斯學會估計，一座軌道數據中心需要215萬平方英尺的散熱器。
然而，散熱並非唯一的工程難題。太空中的芯片還必須能夠抵禦輻射。這促使半導體公司加大投入，致力於設計抗輻射加固（rad-hard）芯片。
我們觀察到，抗輻射晶圓製造工藝的活動顯著增加。
——Dana Neustadter，Synopsys高級總監，通過半導體工程
輻射、溫度波動以及複雜的維修需求，使得太空計算遠比在地面使用相同設備困難得多。
這筆交易對行業的影響
這筆融資鞏固了英偉達的地位，同時使競爭對小型競爭對手來說更加昂貴。路透社援引摩根士丹利的估計稱，到2028年，AI基礎設施將需要1.5萬億美元的外部融資。這些壓力已經顯現出來，因爲電力限制使更廣泛的AI建設變得複雜。
SpaceX正試圖 籌集約40億美元 據《金融時報》報道，在阿波羅全球管理公司（Apollo Global Management）的幫助下收購英偉達的AI芯片。這筆交易的重要性在於，這些芯片可用於爲SpaceX AI的地面數據中心以及其計劃中的軌道AI基礎設施提供動力。
媒體報道稱，這筆融資將由約100億美元的銀行貸款和300億美元的投資級債務組成。該交易預計將在2027年完成，PIMCO是被接洽的貸款方之一。消息公佈後，SpaceX股價在盤後交易中下跌1%，而英偉達上漲0.5%。
爲何融資指向地球之外
英偉達表示，隨着Grok的計算能力向千兆瓦級增長，SpaceXAI將使用Vera CPU及其Vera Rubin平臺作爲其基礎設施。第一代Starmind衛星也將採用優化的Vera Rubin NVL72系統。
Vera是英偉達首款專爲AI代理設計的CPU，擁有88個Olympus核心和高達1.2 TB/s的內存帶寬。英偉達表示，其完成某些任務的速度比x86處理器快1.8倍。
Vera爲我們提供了強大的CPU性能和內存帶寬，能夠處理海量的編排、代碼和數據任務，同時讓GPU專注於其最擅長的計算工作。
——SpaceXAI總裁Mike Nicolls在Nvidia的聲明中稱
在太空中，SpaceX並非孤軍奮戰
據SpaceX稱，Starmind衛星將在太陽同步軌道上利用太陽能，並將熱量散發到太空中。每顆衛星的最高處理能力爲250千瓦。
正如NPR報道的那樣，Google也在進行類似的實驗。Project Suncatcher的原型機搭載了四塊TPU，以測試具備AI能力的芯片能否承受外層空間的輻射和極端溫度。
SpaceX和Google並非唯一涉足這一領域的公司。Starcloud已成功將一塊Nvidia H100送入軌道。這使得軌道AI看起來不再像是一項科學實驗，而更像是一場正在萌芽的計算能力競賽。
經濟性與物理限制仍是未解之謎
Gartner預測，全球AI支出到2026年可能達到2.7萬億美元，增幅爲49.5%，這主要歸因於基礎設施成本。
目前，將這些基礎設施部署到軌道上的經濟賬仍然非常複雜，因爲BCG估計，軌道數據中心的成本將是地面數據中心的2.5至3倍。
散熱是另一個問題。布魯金斯學會估計，一座軌道數據中心需要215萬平方英尺的散熱器。
然而，散熱並非唯一的工程難題。太空中的芯片還必須能夠抵禦輻射。這促使半導體公司加大投入，致力於設計抗輻射加固（rad-hard）芯片。
我們觀察到，抗輻射晶圓製造工藝的活動顯著增加。
——Dana Neustadter，Synopsys高級總監，通過半導體工程
輻射、溫度波動以及複雜的維修需求，使得太空計算遠比在地面使用相同設備困難得多。
這筆交易對行業的影響
這筆融資鞏固了英偉達的地位，同時使競爭對小型競爭對手來說更加昂貴。路透社援引摩根士丹利的估計稱，到2028年，AI基礎設施將需要1.5萬億美元的外部融資。這些壓力已經顯現出來，因爲電力限制使更廣泛的AI建設變得複雜。
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