因成本高昂和需求不足，微軟的水下數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目最終未能成功。為擺脫地面數(shù)據(jù)中心資源限制，馬斯克提出了太空AI數(shù)據(jù)中心計(jì)劃，但該計(jì)劃可能面臨更嚴(yán)峻的技術(shù)與經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)。

SpaceX最近提交了IPO申請(qǐng)，旨在為AI轉(zhuǎn)型籌集資金。上市后，SpaceX有望募資高達(dá)750億美元，成為史上規(guī)模最大的IPO之一。馬斯克計(jì)劃將100萬顆數(shù)據(jù)中心衛(wèi)星送入軌道，利用太陽(yáng)能為AI數(shù)據(jù)中心供電，規(guī)避地球上的電力和水資源限制。

微軟也曾嘗試過類似的方向，但選擇的是水下。2014年，微軟的ThinkWeek活動(dòng)首次提出水下數(shù)據(jù)中心概念，認(rèn)為這是一種為沿海人口提供極速云服務(wù)并節(jié)約能源的方式。2015年，Natick團(tuán)隊(duì)在太平洋進(jìn)行了為期105天的部署，證明了技術(shù)可行性。2018年春天，微軟Natick項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)將集裝箱大小的數(shù)據(jù)中心部署在蘇格蘭奧克尼群島附近的海底36米深處。兩年后，數(shù)據(jù)中心被打撈上來，表面覆蓋了一層藻類和藤壺。

微軟希望利用自然海水冷卻并借助海上風(fēng)電與潮汐能降低能耗，但客戶對(duì)水下數(shù)據(jù)中心的規(guī)模化部署興趣不大，而是選擇擴(kuò)建傳統(tǒng)陸地設(shè)施以更低成本更快升級(jí)。由于缺乏客戶需求且經(jīng)濟(jì)上不可行，水下數(shù)據(jù)中心在兩年前被放棄。不過，微軟表示會(huì)繼續(xù)將Natick項(xiàng)目作為研究平臺(tái)，探索數(shù)據(jù)中心的新概念。

盡管微軟和SpaceX的兩個(gè)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目地理位置不同，但它們都依賴模塊化單元，部署成本高昂，且無法擴(kuò)展、維修或升級(jí)，這些特性對(duì)于AI行業(yè)至關(guān)重要。微軟的失敗對(duì)SpaceX是一個(gè)警示。行業(yè)研究機(jī)構(gòu)AvidThink創(chuàng)始人Roy Chua指出，目前軌道數(shù)據(jù)中心的冷卻方式、高昂的火箭發(fā)射成本以及嚴(yán)酷太空環(huán)境對(duì)AI芯片的影響等問題仍未解決，在太空中這些問題可能比在海底更嚴(yán)重。

據(jù)路透社報(bào)道，AI芯片每年快速升級(jí)，而一顆衛(wèi)星或水下數(shù)據(jù)中心每五到七年才更換一次。“終生密封”的封閉式設(shè)計(jì)靈活性有限。經(jīng)濟(jì)因素也是障礙，部署水下數(shù)據(jù)中心比在陸地建設(shè)更昂貴，需要數(shù)百億美元投資。在太空部署數(shù)據(jù)中心的成本更高，美國(guó)獨(dú)立股票研究公司MoffettNathanson的分析師提到，馬斯克將百萬顆AI衛(wèi)星送入太空的計(jì)劃將耗資數(shù)萬億美元。要使太空數(shù)據(jù)中心具備商業(yè)可行性，發(fā)射成本需從目前每公斤數(shù)千美元降至每公斤數(shù)百美元。同時(shí)，每年需完成3000次“星艦”發(fā)射，即每天8次。

馬斯克表示，將通過大幅降低發(fā)射成本以及開發(fā)更耐用的AI芯片來克服技術(shù)和財(cái)務(wù)障礙。他認(rèn)為隨著AI支持機(jī)器人數(shù)量超過人類、所有汽車都能自動(dòng)駕駛且太空旅行成為常態(tài)的世界，地球的能源資源將迅速枯竭，需求不成問題。

全球電信研究公司Analysys Mason研究主管克勞德·盧梭表示，太空數(shù)據(jù)中心確有未來，但更可能成為地面數(shù)據(jù)中心的補(bǔ)充，服務(wù)于空間站等軌道基礎(chǔ)設(shè)施。短期內(nèi)，太空數(shù)據(jù)中心不可能取代地面數(shù)據(jù)中心。

英偉達(dá)CEO黃仁勛在All-In播客節(jié)目中表示，太空AI數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟(jì)性仍然缺乏吸引力，應(yīng)該先在地面上努力。這是一個(gè)長(zhǎng)期的工程挑戰(zhàn)，而非短期解決方案。Roy Chua也表示，將數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到水下或太空可能會(huì)逃避地球上的問題，但也引發(fā)一系列新挑戰(zhàn)。在進(jìn)軍太空之前，地球上有很多問題可以解決，包括提升AI芯片效率、優(yōu)化水資源回收、擴(kuò)大使用太陽(yáng)能和模塊化核能發(fā)電等。