AI 算力的下一个战场正向太空延伸，逐渐成为商业叙事的新方向。
继将首个太空 AI 服务器成功发射后，近期一家太空计算初创公司又计划将比特币挖矿送上外太空。
计划今年在太空开采比特币，象征意义或大于实际价值走过了拼芯片、拼模型的上半场，AI 算力的竞争已经悄然转向了对能源的争夺。电力，作为这一竞争中的核心资源，正迅速成为全球算力争夺战中的稀缺资源。这样的转变，不仅改变了行业格局，也直接重构了比特币挖矿行业的成本结构。
特别是，曾经稳扎稳打的比特币矿商们，如今纷纷转身投入到 AI 算力的赛道中。这一转型背后，既有比特币减半带来的生存压力，也有竞争加剧和能源成本上升所带来的利润压缩，更有 AI 叙事所带来的巨大风口。
随着比特币挖矿效益受全球能源争夺的挤压，Starcloud 提出一个大胆的计划，将比特币挖矿搬到太空。
在近期接受 HyperChange 采访时，Starcloud CEO Philip Johnston 透露，公司目前主要专注于现有的太空算力业务，同时也有比特币挖矿的计划。Starcloud 将在 2026 年晚些时候发射的 Starcloud-2 卫星上搭载一些专为比特币挖矿设计的 ASIC 硬件。若该计划成功，Starcloud 成为全球首个在太空挖比特币的航天器。
Johnston 认为，太空相较于地球具备多重天然优势。首先，太空有无限连续太阳能供应，比地球上的可再生能源更稳定且成本更低；同时，太空中的环境优越，温差和辐射虽然极端，但却能大幅降低硬件的散热能耗，减少冷却成本和设备维护的负担。最关键的是，太空中的比特币挖矿可以避开地球上日益紧张的能源瓶颈、电网限制与监管压力。目前地球上约有 20GW 的电力被用于比特币挖矿，这种大规模的电力消耗在地面上已不再可行。而在太空中，利用太阳能获取廉价能源，这将为比特币挖矿提供一个全新的解决方案。
Johnston 还补充指出，比特币挖矿设备的成本通常在 600 美元到几千美元之间，远低于英伟达的企业级 GPU（通常超过 3 万美元）。这让太空比特币挖矿的经济性具有极大的吸引力。
Starcloud 将太空中的比特币挖矿视为一种「未来商业」，通过利用太空中的太阳能获取廉价能源，并直言这也是它和其他公司（包括 SpaceX）在太空中建设数据中心的原因之一。太空挖矿不仅能够大大降低成本，还能为全球算力市场提供一种全新的资源获取模式。
太空挖矿的概念并非首次提出。去年。Intercosmic Energy 也曾表示正在研究太空中的比特币挖矿。
然而，在太空中进行比特币挖矿仍面临着不少挑战。Johnston 也坦言，太空中的比特币挖矿经济性仍然不稳定。目前，比特币 ASIC 设备可以在任何廉价能源来源上运行，而随着新型设备的不断推出，挖矿设备的盈利能力可能迅速下降。
不仅如此，虽然发射成本逐年下降，但将硬件送入太空依然是一项昂贵的任务。相比地面矿场，太空挖矿的启动和维护成本仍然较高，包括发射、航天器集成、卫星通信、设备升级等各项费用。
更为棘手的是，太空环境对硬件的要求极为苛刻。比特币挖矿的 ASIC 设备需要在高辐射、极端温度变化等极限条件下稳定运行，这对设备的性能和寿命提出了严峻考验。设备的维护与升级也将成为一大难题，因为一旦出现故障，修复和替换硬件的成本和难度将大大增加。
而此前，已经有不少加密圈机构在探索将区块链商业带入太空。比如，比特币社区的元老级公司 Blockstream 在 2017 年起，租用了多颗地球同步轨道卫星，向全球免费广播比特币区块链数据，即使地球上发生了大规模断网（如自然灾害或人为封锁），只要你有一个小卫星锅（接收器），就能同步比特币账本并完成交易。SpaceChain 早在 2019 年就在国际空间站（ISS）安装了首个商业以太坊节点。今年年初，一个专注太空商业的新项目 Spacecoin 也引起了市场关注，用卫星网络实现加密货币的支付结算。
所以，在太空挖矿，短期内的投入或许远超收益，当前更多的是象征性的意义，或者说是这家初创公司，吸引市场关注的叙事手段。
人类史上首次，将英伟达 AI 服务器送上太空成立于 2024 年的 Starcloud，前身是 Lumen Orbit，已经在全球科技圈内崭露头角，是最早提出要在太空中建设数据中心的公司之一。
作为英伟达加速计划成员，也是 Y Combinator 和谷歌云孵化器项目，Starcloud 并非简单地将数据中心搬到太空，它的目标是利用太空环境中的独特资源，构建能够支撑 AI 计算和大规模计算的基础设施。
目前，Starcloud 已经完成了至少 2100 万美元的融资，背后有 NFX、Y Combinator、FUSE、Soma Capital、a16z 和红杉资本等知名投资机构的支持。
Starcloud 已在太空 AI 算力之争中占据一席之地。去年 11 月，Starcloud 完成史上首次太空轨道大模型训练，通过 SpaceX 猎鹰 9 号火箭发射了自家的 Starcloud-1 卫星，将 NVIDIA H100 GPU 送入地球轨道，并成功运行了谷歌的开源 AI 大模型 Gemma，向地球发送了第一条来自太空的信息「地球人，你们好！」
当时，Philip Johnston 表示，太空 AI 并非噱头，公司目标是实现轨道数据中心能源成本比地面数据中心低 10 倍。
在取得初步成就后，Starcloud 的野心并未止步。最近，该公司向 FCC 提交了申请，计划部署一个由 88,000 颗卫星组成的庞大星座，以构建一个分布式的、基于太空的 AI 训练与云计算平台。但要将这一畅想变为现实，却充满了巨大的挑战。从资金规模、监管审批、发射运力、轨道资源分配到运营可持续性等环节 这不仅是一场商业竞赛，更是一项系统性的工程挑战，每一步都充满了不确定性和复杂性。
不仅仅是 Starcloud，随着 AI 产业对计算资源的需求日益增加，越来越多的科技公司开始寻求新的算力来源，太空逐渐成为这一竞争的焦点。比如，谷歌在去年底正式启动太阳捕手计划，宣布将自研 TPU AI 芯片送入太空，旨在构建一个由太阳能驱动的太空数据中心原型；不久前，马斯克旗下的 SpaceX 提交了在地球轨道部署 100 万颗卫星的申请，以构建轨道数据中心；近期，数据存储和容灾公司 Lonestar 与半导体和存储公司 Phiso 通过 SpaceX 火箭发射了一套将前往月球的数据中心基础设施。
随着太空数据中心概念正从科幻小说走向现实，一场新的基础设施军备竞赛正在展开。据马斯克预测，五年后，太空 AI 每年的新增算力将达到数百吉瓦；每年被送入太空运行的 AI 算力，将超过地球上所有 AI 的历史累积总和。
到那时，AI 算力竞争的主战场，将真正移至太空。未来几年，我们将看到更多的商业探索和技术创新，太空挖矿或许只是这波浪潮中的探路石之一。
