隨著人工智能熱潮開始受到越來越多基礎設施和能源供應的太空AI瓶頸，人工智能的克設下一次重大飛躍可能不會發生在陸地上，而是射百在太空上。

這是噸衛星衛星埃隆·馬斯克最新在X上提出的宏大設想。

美東時間周日，建設馬斯克在X上寫道：

在低延遲的月球太陽同步軌道上，僅將計算結果傳輸回來的工廠本地化AI計算衛星，將在三年內成為生成人工智能比特流成本最低的太空AI方式。

而且，克設由于地球上現成的射百電力資源本就稀缺，因此，噸衛星衛星在四年內實現規模化擴張的建設速度也遙遙領先。每年發射1百萬噸級的月球衛星，每顆衛星配備100千瓦的工廠功率，即可每年新增100吉瓦的太空AI人工智能計算能力，且無需任何運營或維護成本，并通過高帶寬激光器連接到星鏈星座。

更進一步，可以在月球上建造衛星工廠，并使用質量驅動器（電磁軌道炮）將人工智能衛星加速到月球逃逸速度，而無需火箭。這將使人工智能計算能力達到每年超過100太瓦，并推動人類向卡爾達舍夫II型文明（Kardashev II civilization）邁出重要一步。”

馬斯克所說的“卡爾達舍夫等級”是由蘇聯天文學家尼古拉·卡爾達舍夫于1964年提出的技術評估體系，通過能源利用能力將文明劃分為Ⅰ型（掌控行星能源）、Ⅱ型（收集恒星系統能量）和Ⅲ型（控制銀河系能源）三個等級。

馬斯克還在另一條帖子中補充道：

“一旦月球上有了月球工廠、機器人和大規模驅動器，整個循環就會閉合，這個系統可能會與傳統貨幣脫鉤，并以瓦特和噸位為單位自主運行。”

近幾個月內，不僅是馬斯克，谷歌的“太陽捕捉者”（Project Suncatcher）項目、亞馬遜的“Leo”衛星互聯網星座推進項目也都和馬斯克的宏大設想一樣，指向人工智能發展的下一個方向：太空。

將人工智能引入太空——盡管這聽起來可能有些離譜，但科技巨頭們華麗的新聞稿和充滿雄心壯志的言論背后，實際上是人工智能開發者所面臨的非常現實的困境：因為AI模型規模不斷擴大且需求急劇上升，以至于支撐全球數字脊梁的數據中心、光纖網絡和電力系統已經開始出現明顯壓力。同時，開拓新的能源來源的速度也難以跟上需求增長的步伐，而且還需要考慮諸如延遲、氣候風險和政治障礙等因素。

谷歌的“太陽捕捉者”項目旨在建造由近持續性太陽照射驅動、并由太空真空環境冷卻的軌道計算節點。其理念是，這些搭載大量谷歌TPU的衛星最終能夠比地面數據中心更高效地運行機器學習模型，尤其適用于那些不需要實時人機交互的任務。在軌道上，太陽能電池板的效率更高，冷卻也更簡便。而且，它們不會因風暴或停電而中斷運行。

亞馬遜則希望通過“LEO”項目，構建一個由數千顆低地球軌道衛星組成的全球寬帶網絡，這些衛星最終將連接到云和人工智能基礎設施。其中一些衛星或許有一天會為那些缺乏或無法接入云服務的地區提供邊緣計算服務，用于執行人工智能任務。

與此同時，埃隆·馬斯克正在構思為xAI和SpaceX設計的“軌道計算農場”的概念，以解決相關問題。這一體系不僅會運行模型，還會對其進行訓練，這是一個更具挑戰性的技術難題，但對于那些需要不間斷能源供應和物理隔離且資源消耗大的任務而言，或許是有意義的。