2026年2月2日：马斯克公开宣布SpaceX已经收购xAI，完成双方合并。这笔交易成为有史以来金额最大的并购案之一，估值规模空前：据知情人士称，合并对SpaceX的估值约为1万亿美元，对xAI估值约为2500亿美元。

通过此次换股合并，马斯克将其太空航天和人工智能雄心正式结合起来，打造一个统一的“AI+航天”帝国。合并后，SpaceX计划在年内进行的IPO估值有望超过1.5万亿美元。马斯克表示，此举标志着SpaceX和xAI使命的新篇章——将大规模扩展AI和太空技术的融合，推动“有知觉的太阳”（隐喻超级AI）以理解宇宙、将人类意识之光延展至群星。

尽管措辞宏大，这反映出马斯克希望通过合并在组织层面打通航天硬件与AI软件的协同。合并后xAI成为SpaceX旗下的一部分，其业务和团队预期整合进SpaceX现有架构。鉴于两家公司原本都由马斯克掌控且均为非上市企业，此次整合在法律层面相对简便。交易采用股权交换形式，没有触发公众股东投票等程序，这避免了特斯拉-SpaceX这种上市公司合并的复杂性。SpaceX首席财务官约翰森主导了并购实体设立和交易执行工作。

目前尚未公布明确的高管人事变动：马斯克依然担任合并后实体的最高领导人，xAI原有高管团队可能加入SpaceX担任要职或选择套现离开。值得注意的是，在此次合并前的一个月，美国战争部长彼得·赫格塞斯曾到访SpaceX德州基地，强调五角大楼将把xAI的大型语言模型及其Grok聊天平台集成进美国军队网络，作为“AI加速战略”的一环。这可能意味着，合并后的SpaceX-xAI可能在国防合同领域获得更大优势。

SpaceX方面也有大量与NASA和美国情报机构的合同，按照规定这些机构有权对涉及国家安全的并购进行审查。因此外界预期监管部门可能对合并后的公司治理、估值合理性以及跨业务资源调配等提出质疑。但由于马斯克对双方完全控制、且航天与AI领域不存在直接竞争，对反垄断审批影响不大。总体而言，SpaceX与xAI合并已于2026年初基本敲定落地，标志着马斯克版图中火箭+卫星+AI的大一统，为后续的太空计算战略奠定了组织基础。

随着生成式人工智能模型对算力和能耗的需求爆炸式增长，传统地面数据中心面临能源供应紧缺、散热负荷过大等瓶颈。2023-2024年间，马斯克多次在公开场合讨论这一问题，并开始酝酿通过太空部署计算设施来解决AI算力供给的结构性瓶颈。马斯克认为，地球上的电力增长无法赶上AI算力需求增长，而太空提供了取之不尽的太阳能和接近真空的散热环境，这为“飞向太空寻找算力”提供了契机。

据报道，早在2025年上半年，马斯克就表示SpaceX计划在太空建设数据中心，方法是将配置高速激光链路的下一代星链V3卫星进行扩容升级，SpaceX“将做到这一点”。这一构想当时在科技业界被视为天马行空，但也引发了广泛讨论。

2025年11月9日：马斯克在社交平台X上高调宣称：“随着星舰的问世，大规模部署太阳能AI卫星的道路终于开启。这是我认为唯一能实现每年1太瓦（TW）人工智能算力部署的路径。”他发出这一惊人声明是为了回应谷歌计划于2029年用核能满足部分AI算力需求的消息。马斯克的意思是，通过SpaceX的Starship星舰运载火箭，将大量太阳能供电的AI卫星送入轨道，每年持续增加1太瓦级别的算力，才能满足未来AI的训练和推理需求。这一表态标志着“太空数据中心”概念正式进入公众视野，并奠定了Starship重型火箭在该计划中的核心地位。

2026年1月：马斯克在瑞士达沃斯召开的世界经济论坛年会上进一步阐述了太空部署数据中心的设想。他直言：“部署AI成本最低的地方是在太空。两年内就会成真，最晚不超过三年。”这一论断引起了广泛关注和争议。几乎同时，SpaceX启动了实质性的步骤来推进这一愿景。2026年1月21日，SpaceX向美国联邦通信委员会（FCC）提交了申请文件，计划在近地轨道部署多达100万颗卫星组成“SpaceX轨道数据中心系统”。根据申请描述，该星座将提供前所未有的在轨计算能力，以支撑先进AI模型及其应用需求。这些卫星拟运行在高度约500~2000公里的轨道，分布于不同轨道平面，以激光链路互联成网，并通过星链卫星的光通信中继高速下行数据。申请文件宣称：“在轨数据中心是满足日益飙升的AI算力需求的最高效途径”，并将这一项目上升到文明发展层面，称大规模太阳能计算星座是通往卡尔达舍夫II型文明（能够利用恒星全部能量）的第一步。

2026年1月下旬：蓝色起源（Blue Origin）宣布了一个名为“TeraWave”的新型光学通信卫星项目，专注于太空数据中心应用，单星星地激光速率可达6Tbps。马斯克随即在X平台回应称未来星链的星地激光链路将超过这一带宽。这表明SpaceX不仅着眼于卫星上搭载AI算力本身，也在竞相提升星间和星地通信能力，为海量数据在轨处理和回传铺平道路。

2026年1月29日：SpaceX与xAI的合并消息见诸报端，分析指出此举将为SpaceX推行太空数据中心计划提供“新动能”。通过把xAI的人才和技术纳入SpaceX，公司可以更紧密地将AI模型研发与卫星星座部署相结合，打造从芯片-模型-火箭-卫星的垂直整合体系。有航天分析师评论称，整合AI业务有望增强SpaceX争取美国国防部大型合同的实力，因为五角大楼正寻求将AI广泛应用于军事网络中。换言之，Starlink星座 + xAI人工智能的组合在商业和国防领域都将更具吸引力。

合并完成后，SpaceX的上市进程被认为会部分服务于太空数据中心项目的融资需求。路透社报道，SpaceX考虑在IPO募资中拿出相当比例资金用于研发部署AI卫星星座。在外部，主要竞争对手也加紧布局：Nvidia支持的Starcloud公司已于2025年11月用猎鹰9号火箭发射了一颗载有Nvidia H100 GPU的Starcloud-1试验卫星，在轨训练谷歌开源大模型Gemma，成为人类首次在太空环境训练大模型的范例。Starcloud宣称最终愿景是在轨构建由数百颗卫星组成的模块化“超集群”，提供约5吉瓦算力，相当于多个超大规模地面数据中心的总和。谷歌方面，则有Project “捕日者” (Suncatcher)，研究利用挂载Tensor Processing Unit (TPU)芯片的太阳能卫星组网形成轨道AI云，计划2027年与Planet Labs合作发射原型验证。

中国也不甘落后，据新华社报道，中国航天科工集团在其2025-2030年发展规划中提出构建“空间云”概念，未来五年内发射太空AI数据中心，打造吉瓦级太空数字智能基础设施。

SpaceX在FCC申请文件中将该项目称为“轨道数据中心星座 (Orbital Data Center System)”。媒体和公众多以“太空数据中心”指代这一计划。Starfactory并非SpaceX官方正式名称，有观点猜测这是马斯克对“星链工厂”或“星际工厂”的内部称呼，但目前公开资料中SpaceX尚未赋予太空算力计划特定的品牌名称。无论名称如何，其核心目标是利用近地轨道的环境优势，实现比地面更低成本、更大规模的AI算力供给，从而在AI时代竞争中取得战略领先。

换言之，SpaceX意在把人类的“算力工厂”搬出地表，在太空中打造持续运转的超级计算网络，为亿万用户和各种AI应用提供动力。马斯克更进一步将这一目标提升到人类文明高度，认为这是通往多行星文明和更高能级社会的必经之路。当然，夸张的愿景背后也有现实商业考量：借助太空无限能源和环境条件，大幅削减AI算力的单位成本，同时绕开地面资源与法规限制，实现规模经济。

要在太空建成大规模算力设施，需要突破多项技术难关，并整合航天和信息领域的前沿科技：

1、高速光通信：卫星数据中心需要处理和传输海量数据，SpaceX方案依赖星间激光链路和星链卫星的激光中继组成高速通信骨干。当前星链卫星配备的激光终端速率约200 Gbps，新一代将提升至1 Tbps。SpaceX表示将让轨道数据中心卫星直接通过高带宽激光对接星链，再由星链以光纤网状网络下传至地面。这样可以减少卫星直连地球的延迟并降低建太多地面站的需求。马斯克甚至宣称未来星链星地激光速率将超过竞争对手提出的6 Tbps标准。高速光通信不仅解决数据传输瓶颈，也使得分布式卫星算力可以协同工作，模拟出如同地面集群般的互联计算能力。

2、能源与热管理：利用太空近乎无尽的太阳能和真空环境高效散热，是太空数据中心相较地面的最大优势。在合适的轨道（如晨昏轨道或太阳同步轨道），卫星上的太阳能板可24小时连续发电，且由于无大气遮挡，单位面积光照强度比地表高约40%。因此每颗卫星可以产生远超地面同等规模设施的电能，无需依赖电网和电池备份。另一方面，真空中没有对流散热，只能依靠辐射散热将热量散逸到太空。卫星背向太阳的一面可安装大型被动散热器，将AI芯片产生的废热以红外形式辐射到深空。太空低温背景让散热更有效，且无需消耗水资源或复杂冷却管路。SpaceX在申请中称，其卫星将采用辐射冷却技术，并设计在99%以上时间由太阳能供电运行（几乎不需电池）。对于持续计算负载，部署在极昼轨道的卫星可实现全年不间断供电；对峰值负载，则使用部分较低轨道卫星来处理短时高峰。这些方案旨在最大程度发挥太空“免费能源”和无环境散热成本的优势，将AI算力的能效提升一个数量级。

3、重型可回收火箭：要构建百万级别的大卫星星座，没有低成本、重载荷的运输系统几乎无法想象。SpaceX的星舰 (Starship)因而被视为太空数据中心计划的基石之一。星舰完全重用且运力巨大，一旦投入常规使用，将把部署卫星星座的单位公斤成本降低一个量级。SpaceX声称，一旦星舰充分可重复使用，每年可向轨道运送约100万吨载荷，如果这些载荷被制成卫星（每吨提供100千瓦计算能力），每年就能新增100吉瓦的AI算力。如此庞大的运力使在轨算力规模快速扩张成为可能——马斯克设想的1太瓦AI算力需要成千上万次星舰发射才能达成，但在星舰问世前这是无法想象的。2024年10月星舰已完成第11次试飞，成功实现两级受控溅落回收。马斯克希望2026年起星舰可投入运营，将首批AI载荷送入轨道。可以说，没有星舰，大规模太空算力的成本优势就难以真正显现；星舰让百万卫星星座在经济上取得可行性。

4、AI硬件与抗辐射设计：每颗太空数据中心卫星本质上是一台小型轨道计算机。核心有效载荷是用于AI计算的GPU/TPU等加速芯片，而卫星平台部分则提供结构、电源、热控、推进和光学通信等支撑系统。由于卫星需要在太空严苛环境中稳定运行，其设计需克服辐射、温差和失重等挑战。地面数据中心的AI集群往往堆叠密集芯片并以液冷/风冷排热，但在轨卫星必须重新设计：既要轻量化，又要保障芯片免受宇宙射线和太阳高能粒子的损伤。目前商用AI芯片并非抗辐射元件，直接在轨长期运行可靠性不足，可能需要增加屏蔽或开发专用抗辐射芯片，然而这往往会降低性能或增加重量。

此外，卫星电子设备需承受昼夜温差反复循环（LEO轨道可在-65℃到+125℃之间变化）。星链卫星已积累了部分在轨电子抗辐射和散热经验，但大规模GPU集群在轨稳定运行仍属未知领域。有专家指出，要让当今高性能AI加速器如Nvidia H100在地球静止轨道安全运行，必须解决重屏蔽带来的过重问题或进行芯片工艺改造，否则芯片寿命和时钟速度都会大打折扣。SpaceX可能需要借鉴NASA在深空探测器上抗辐射设计的经验，并利用AI容错算法（如芯片级冗余纠错）来保障计算正确率。

由于卫星一旦发射上天，无法像地面服务器那样随时检修更换，因此在轨AI数据中心必须高度自动化，具备故障自愈和智能运维能力。例如，利用AI算法实现卫星集群自治编排和轨道避障（星链已经用AI自动避让太空垃圾），以及未来可能引入在轨机器人完成模块化组装与维修。这些关键技术的成熟与否，将直接决定太空数据中心的实际可行性和寿命周期成本。

马斯克的太空算力计划已引起美国政府部门的兴趣。2024年底以来，美国战争部高层多次与SpaceX交流AI军事应用，五角大楼通过签署合同让xAI的Grok模型为军队提供服务，合同价值最高可达2亿美元赫格塞斯在2026年初更明确表示，要将xAI的语言模型和聊天技术融入美军C4ISR系统，这是其“AI加速战略”的组成部分。因此可以认为，美国军方默许甚至鼓励马斯克整合AI与卫星能力，以便未来获取太空部署AI的领先地位。SpaceX本身也有美国空军的Starshield星盾项目合同，为情报部门建造百颗级别的侦察卫星网络，并利用AI进行移动目标识别。

另一方面，NASA等民用机构目前并未直接资助SpaceX的太空数据中心计划，但NASA一直支持太空通信和在轨服务等相关研究。例如NASA与SpaceX合作在国际空间站测试星链激光通信，以及制定空间交通管理规范。SpaceX申请百万星座时，必须接受FCC、NASA等对轨道安全和频谱的审查。目前没有公开迹象显示NASA或国家科学基金会（NSF）直接为SpaceX提供专项资金，但NASA和能源部等机构对太空太阳能、空间核能等课题的研发可能间接有助于马斯克实现目标。另外，在国际层面，中国政府已将太空数据中心纳入航天战略规划（五年内建设“空间数字智能基础设施”），欧洲各国也开始讨论数字主权和卫星互联网的新布局。可以预见，若SpaceX顺利推进该计划，未来不排除美国政府通过立法、补贴或公共项目（如国家安全用途）为其提供更大支持。

外界对将AI算力搬上太空的可行性看法不一，存在乐观与质疑两种声音。

支持者认为从物理原理上看可行且极具潜力。德意志银行和摩根士丹利的研报指出，太空数据中心虽有明显技术挑战，但多属工程层面的问题而非不可克服的物理定律限制。这些机构分析认为，能源和散热是地面算力的硬瓶颈，而太空提供了几乎无限的太阳能和高效冷却环境，具有理论上的吸引力。马斯克本人在多个场合称这一思路是“显而易见的选择”，并断言“太空将成为AI运行成本最低之地”。他甚至预言两三年内这一转变就会发生，最迟不超过五年。

从商业角度看，SpaceX处于独特位置：作为历史上最成功的火箭公司，掌握可重复使用发射和大星座运营经验，如果太空算力代表未来趋势，SpaceX无疑占据先发优势。一些科技投资者（如“拉弗曲线”之父小亚瑟·拉弗）相信马斯克公司的各项业务本就互为一体，火箭、汽车、机器人等本质上都需要AI和能源，而整合到一起才能发挥最大规模效应。他们认为，SpaceX-xAI合并正是为了实现这种规模效应，使马斯克能够集中精力和资源在一家“大公司”上。不少马斯克的粉丝和投资人也抱有信心，认为“押注马斯克”就意味着相信他有能力跨越技术障碍，将科幻变为现实。

怀疑者则提出了具体的技术和经济疑问。许多工程师和分析人士警告，在轨算力商业化仍相当遥远，存在一系列难题尚未解决。首先是规模和时机的问题：即使假定技术可行，要验证经济性也需数年试验。德银预测小规模在轨计算验证最快要到2027-2028年才能实施，届时会测试技术可行性和商业模式，然后如果成功，2030年代才能出现成百上千颗卫星的大规模星座。

换言之，在本世纪30年代以前，太空数据中心更多是试验性质，很难立即承担起主要AI负载。与此同时，一些专家质疑需求趋势：英国《新科学家》警示，等到真正建成庞大太空算力基础设施时，AI对算力的饥渴是否还会像现在这样指数增长并不可知。完全有可能出现需求见顶或增速放缓的情形，届时对超大型数据中心的需求也趋于平缓。如果那样，前期巨额投入可能难以收回，太空算力反而沦为过剩产能。

具体技术挑战方面，散热、供能、辐射防护、维护等都是不好解决的技术难题。一位宾夕法尼亚大学教授直言，太空数据中心离产生效益“还远得很”，因为许多问题没有明确解法，包括巨型太阳能板如何展开供能、海量芯片散热如何处理、宇宙辐射对芯片和计算可靠性的影响等。正如Nvidia CEO黄仁勋所说，目前地面AI机柜2吨重量中有1.95吨都是冷却部件，在太空要散掉同样的热需要数万平方米散热翼，这意味着前所未有的超大结构和上千次星舰发射，马斯克乐观的“五年内见效”很难实现。

芯片抗辐射和运维也是重大难点。如果采用抗辐射设计，性能会下降；如果不采用，普通数据中心GPU在轨道高能粒子环境下可能频繁出错甚至损坏。而一旦上千颗计算卫星在轨，即便万分之一出故障，每年都会有大量瘫痪节点，如何检修更换目前无解，只能靠提前冗余和逐步淘汰发新的。

工程师们还指出，虽然光速在真空中更快，但卫星与地面之间仍有通信时延，在低轨道往返一次信号就要几十毫秒，延迟敏感的AI任务（如实时服务）可能不适合放太空。即便采用激光星链中继，也无法完全消除这一物理差距。因此有人直言“把服务器送上轨道是个愚蠢的主意，除非你的用户也在太空”。架构师Morgan认为，除非未来大量太空产业兴起，否则为了服务地面用户而把算力搬上天并不划算。

马斯克的太空数据中心计划，很难只被视为一个商业项目。围绕 AI 基础设施的争夺，正在重塑 21 世纪的权力格局。谁率先建成“AI 卫星云”，谁就可能在经济和安全上占据先机，这也让“是否需要将太空算力纳入军控讨论”成为一个现实问题。

在大国竞争层面，美中都已将“太空算力”纳入国家战略。中国已于 2025 年率先发射“星算”计算卫星星座，实现了在轨模型推理，释放出和美国正面竞争的信号。正如一位美国智库学者所说，继太空旅游和卫星互联网之后，AI 算力正成为“新一轮太空竞赛”的核心。这也引发担忧：如果各国竞相发射大规模算力星座，轨道拥堵、碰撞风险和国际规则博弈将显著上升，类似冷战时期的太空军备竞赛并非不可想象。

在军事层面，太空算力的吸引力更为直接。高速在轨计算可用于实时处理侦察影像、通信信号和气象数据，显著提升军事决策效率。美国已通过 Starlink 在实战中展示了太空通信的战略价值；若未来形成全球太空算力网络，美军在指挥控制和情报监视方面可能获得质变优势。这也会迫使其他大国加速布局自身的军事 AI 卫星，甚至发展反卫星能力，进一步推高对抗风险。商业项目与国家安全的边界正在变得模糊，马斯克的计划既可能获得美国政府支持，也可能刺激中欧等投入更多资源，催化全球性的“AI 太空竞赛”。

与此同时，超大规模卫星星座还将引发复杂的国际治理问题。若百万级卫星真的推进，各国势必要求加强轨道管理和风险评估。美国若放行此类项目，其他航天大国很可能在联合国等多边框架下提出异议，围绕空间碎片、频谱干扰和规则制定展开博弈。围绕太空算力的外交协调，恐怕只会越来越频繁。