2024年夏季，在美国密西西比州一片荒芜的平原上，xAI团队开始“巨像”（Colossus）超级计算机铺设长达数英里的高压输电线。
该设施面积相当于13个足球场，并计划进一步扩大规模。启动时装备了10万块英伟达H100 GPU，到2025年2月，GPU数量已翻倍至20万块。
2025年5月，Colossus孟菲斯超级集群第一阶段全面投入使用，从当地获取150兆瓦电力。
与此同时，全球AI投资热潮正达顶峰：
英伟达市值突破3万亿美元，OpenAI估值飙升至860亿美元，中国科技巨头纷纷宣布千亿级AI基建计划。
然而，在这场看似无限扩张的算力军备竞赛背后，一个被多数人忽视的结构性矛盾正在撕裂整个行业逻辑：
芯片产能以指数速度增长，而全球电力产出却近乎停滞。
除中国外，欧美主要经济体过去十年电力装机容量年均增速不足1%。美国当前总电力负荷约500吉瓦，而一个太瓦级AI数据中心集群所需电力，将相当于其全国用电量的两倍。
正是在此背景下，埃隆·马斯克在一次长达3小时的深度访谈中抛出惊人判断：“在未来30到36个月内，太空将成为部署AI最具经济吸引力的地方。”
访谈中，马斯克再一次详细阐述了他在第一性原理之下的未来超级AI能源之困解决方案的推演：
当地球能源系统无法支撑AI算力的指数增长时，轨道上的无限太阳能将成为唯一可行解。 马斯克一次又一次向公众表明“太空算力登月”并非技术乌托邦，而是一套由能源约束、硬件瓶颈与文明存续三重逻辑驱动的战略必然；其背后所体现的“硬件霸权”思维，正在重新定义全球科技竞争的底层规则——未来十年，胜负手不在算法，而在能否规模化解决物理世界的限制因素。二、能源瓶颈：
地球AI竞赛的硬性天花板
2.1 电力停滞 vs 算力爆炸：不可调和的供需错配
AI算力的能耗曲线已进入非线性跃升阶段。
以xAI“巨像”项目为例，每11万个GPU单元（含网络、存储、冷却及冗余电源）需消耗约300兆瓦电力。
若按当前主流模型训练规模推算，单次千亿参数模型训练的能耗可达数百兆瓦时，相当于一座中型城市日均用电量。
更严峻的是，电力基础设施的扩展速度与AI迭代节奏存在数量级差异。
公用事业行业受制于监管审批、土地征用与资本回收周期，新建变电站或输电线路平均耗时18–24个月。
马斯克直言：“公用事业公司与政府、公共事业委员会进行阻抗匹配，动力匹配非常慢。”
这种制度性迟滞，使得即便企业愿意支付溢价，也难以在短期内获得足额电力供应。
数据印证了这一困境：
2023年，美国新增数据中心电力需求达7吉瓦，占全国新增发电能力的40%以上；
预计到2028年，仅AI相关负荷就将占美国总电力需求的8%–10%。
而在欧洲，多国已开始限制新建数据中心的电力接入申请。
能源，正从成本项转变为稀缺资源，进而成为AI发展的硬性约束条件。
2.2 太空太阳能：五倍效率的经济奇点
面对地球能源瓶颈，马斯克的解决方案直指物理学本质：
在近地轨道部署太阳能阵列，其单位面积发电效率是地面的五倍。
这一优势源于三个不可逆的物理事实：
无大气衰减：地球大气层吸收和散射约30%的太阳辐射；
无昼夜中断：轨道设施可实现24小时连续发电；
无天气干扰：无需应对云层、风暴或季节变化。
更重要的是，太空太阳能系统可大幅降低储能成本。
“太空中永远是晴天，你甚至不需要昂贵的电池来维持夜间运转。”马斯克指出。
而用于太空的光伏板因无需抗风、防雹结构，反而比地面版本更轻、更便宜。
关键变量在于发射成本。
SpaceX星舰（Starship）的设计目标是将每公斤载荷发射成本降至10美元以下，较当前水平下降两个数量级。
据此测算，部署1吉瓦轨道太阳能系统的全生命周期成本，有望在2027年前低于同等规模的地面核电站。
当发射成本曲线与太阳能效率优势交汇，太空将成为AI算力的经济最优解。
三、硬件霸权：
垂直整合的工程哲学
马斯克对纯软件AI公司的评价毫不留情：“那些生活在软件领域的人即将从硬件那里学到惨痛教训。”这一判断源于xAI在建设“巨像”过程中遭遇的真实瓶颈——不是算法，而是涡轮机叶片。 为满足吉瓦级供电需求，团队需采购重型燃气轮机，却发现全球仅三家铸造厂能生产高温合金叶片，且订单积压长达两年。马斯克随即考虑动用SpaceX的材料工程能力，内部制造叶片。“限制因素始终存在。如果你想快速行动，就必须亲自解决那个限制因素。”他说。 尽管xAI已锁定台积电与三星未来两年所有先进制程产能，马斯克仍坦言：“这仍然不够快。”他透露，公司正探索“非常规方式”使用成熟制程设备实现芯片规模化，并不排除自建晶圆厂的可能。真正的创新不是在现有供应链内优化，而是在瓶颈出现时重构价值链本身。 在马斯克看来，比逻辑芯片更紧迫的瓶颈是高带宽内存（HBM/DDR）。他用一个黑色幽默比喻：“你被困在荒岛上写‘救命’，结果来了个人，你写‘DDRM’，然后船只蜂拥而至。”——内存短缺已成为AI行业的集体盲点。 要支撑100吉瓦的太空算力，需约1亿颗全光罩芯片同时运行，对应每月数百万张晶圆的产出。而内存制造不仅依赖先进制程，更受限于封装产能与基板供应，扩产周期长达24–36个月。 值得注意的是，马斯克对中国芯片产业的判断颇具深意：“如果中国能购买ASML设备，他们将能生产大量芯片。”但他预测，即便在光刻机禁令下，中国也将在3–4年内造出“相当有竞争力”的替代方案。四、机器人革命：
递归制造与超级生产力
在马斯克的叙事中，人形机器人Optimus被称为“历史上最大的无限金钱漏洞”。机器人可自主生产更多机器人，从而打破人类劳动力的线性增长约束。 特斯拉已在“乐观者学院”部署数万台Optimus进行现实世界训练，结合高保真模拟器实现“自我对弈”。该方法复用自动驾驶积累的感知-决策-控制闭环，将相同AI芯片架构迁移至机电系统。马斯克预言：“未来的经济规模将达到地球目前的百万倍，而物理机器人是通往这一目标的唯一钥匙。” 数字智能、芯片能力与机电灵巧度3大指数曲线正在相互递归。当AI能设计更优芯片，芯片驱动更强机器人，机器人又加速AI训练，系统将进入超新星级爆发。 纯粹由AI与机器人构成的公司将彻底超越人机混合组织。“如果你的电子表格中只有一部分单元格由人类计算，那它的表现会比全自动化差得多。”在高度自动化的未来，人类参与不仅增加成本，更引入延迟、错误与协调损耗。最优系统不是人机协作，而是人类设定目标后完全退出执行层。五、文明韧性：
价值观宪法与多行星存续
面对AI失控风险，马斯克摒弃“控制论”幻想：“我不认为人类能控制比自己聪明得多的事物。”马斯克相信，一个真正求真的AI会发现人类比岩石更有趣，“消灭人类将比目睹其成长无趣得多”。AI绝不能为“政治正确”而违背公理——这是防止价值漂移的底线。“如果不能将人类文明带向多行星化，我们的意识之光终将熄灭。”马斯克认为，即使未来智能主体是AI，人类作为意识演化史上的独特产物，仍值得保存。 大多数未来智能将是人工智能，但只要智能总量增长，人类作为其中一部分就有意义。文明的价值不在于主导权，而在于多样性与历史连续性。六、2026–2029的关键拐点
2026年底：数字人类拟人化实现商业化，AI可完成任何涉及信息处理或远程操作的任务；2027年：Optimus 3量产，年产能达100万台，首先进入24/7工厂场景；2028–2029年：太空AI算力年度增量超过地球历史累计总量，SpaceX年发射频次达10,000次。 胜出者不是拥有最好算法的公司，而是能最快规模化解决能源、芯片、机器人三大物理瓶颈的实体。 明知任重而道远，但马斯克对于科技、对于AI依然保持着终极的信念，正如在达沃斯论坛上他用来结束发言的那句话：“为了生活质量，选择乐观主义并犯错，总比选择悲观主义并正确要好。”在AI与人类文明的关键十字路口，这种基于物理学第一性原理的务实乐观，或许正是穿越不确定性的最可靠罗盘。 因为当算力需求撞上地球的物理天花板，出路不在妥协，而在突破边界。
文中观点仅为作者观点，不代表本平台立场
各位读者朋友，公众号改了推送规则，如果您还希望第一时间收到我们推送的文章，请记得给北大纵横公众号设置星标。
点击左下方公众号“北大纵横”→点击右上角“...”→点选“设为星标⭐️”。 
