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马斯克拟造百万颗GPU卫星，太空算力商业化尚早

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07-07 10:15

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【#Meta布局AI云业务# 拟对外出售额外算力】据媒体报道，社交媒体巨头Meta正酝酿一项新计划，拟推出云基础设施服务，向外部客户开放其AI算力和模型访问权限。此举将使其在云计算领域直接与亚马逊AWS、微软Azure和谷歌Cloud等头部玩家展开竞争。知情人士透露，Meta近年来持续加速建设数据中心及相关基础设施，以支撑自身AI战略。如今，Meta正着手将这些富余算力转化为新的收入来源——通过向外部开发者及企业客户出售算力和模型调用能力。目前规划中的方案主要有两种：模型即服务：类似亚马逊AWS的Bedrock服务，Meta计划向客户开放部署在其AI基础设施上的多种自研模型（包括“Muse Spark”等），由Meta负责底层数据中心和芯片的运行，开发者按调用量付费。裸算力出租：参考CoreWeave等新兴AI云厂商的模式，直接向客户提供原始计算资源（raw computing capacity），让客户自行部署和运行模型。不过，相关计划仍处于制定阶段，未来战略可能根据市场和技术变化进行调整。Meta已将开发“AI超级智能”列为公司最高优先级，承诺投入数千亿美元用于数据中心建设和高端AI芯片采购。与此同时，谷歌、微软、亚马逊也在AI基础设施上竞相加码，引发了投资者对回报周期的担忧。值得注意的是，AWS、Azure和Google Cloud经过数十年耕耘，已建立起成熟的云服务平台，每季度合计贡献数百亿美元收入。随着AI需求爆发，这些云巨头纷纷推出专用AI芯片和算力租赁服务，但此类业务门槛极高——不仅依赖庞大而稳定的数据中心集群，还需要配套的软件生态、企业级销售团队和技术支持体系。Meta此番入局，将面临从技术到运营的全方位挑战。

科工力量 2026-07-02

来自新浪微博
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怎么AI巨头开始集体发债了？过去一年，美国科技巨头开始集体走向债券市场融资，从2025年下半年到今年6月，英伟达、Meta、亚马逊、Alphabet、甲骨文、苹果，以及计划发行债券的微软、首次公开发债的SpaceX，几乎覆盖了AI产业链最核心的一批企业。如果把已经完成和尚未完成但已公布计划的融资全部统计进去，这轮AI相关债券融资规模已经超过3000亿美元。其中，亚马逊全年融资计划有望逼近1000亿美元，Alphabet两年累计债券融资已超过850亿美元，同时又单独推出800亿美元股权融资计划；Meta累计发行550亿美元；甲骨文累计430亿美元；英伟达时隔五年重新进入债券市场，一次发行250亿美元。这是一场覆盖整个AI产业链的资本行动。这一轮集体发债，到底发生了什么？为什么偏偏集中出现在这个时间点？它又意味着什么？如果把这轮发债放在一起观察，一个很明显的特点是，虽然都是AI公司，但资本市场对它们的定价完全不同。英伟达无疑站在整个信用金字塔的顶端。2026年6月，英伟达完成250亿美元债券发行，比最初计划的200亿美元还提高了规模，最终获得约850亿美元认购，按照最终发行规模计算，超额认购约3.4倍。这也是英伟达自2021年以来第一次重返债券市场，因此另一个重要目的，是重新建立属于自己的长期信用定价体系。从最终发行结果来看，2年期债券仅比同期美国国债高20个基点，10年期高50个基点，30年期高65个基点。对于一家商业公司来说，这已经接近美国国债的融资成本。Meta同样受到投资者欢迎。2025年首次发行300亿美元债券时，市场认购金额达到约1250亿美元，超额认购超过4倍。不过进入2026年之后，第二批250亿美元债券虽然仍然顺利完成发行，但认购峰值下降至约960亿美元，各期限债券最终定价也略高于首批，同时信用违约互换成本创下新高，市场开始关注AI投资未来是否能够兑现收益。亚马逊和Alphabet的融资规模则明显更大。亚马逊2026年3月一次完成约540亿美元债券发行，加上2025年底发行的150亿美元，两轮累计约690亿美元。如果按照全年资本计划继续融资，其全年债券规模有望接近1000亿美元。Alphabet则同时走两条融资路线。一方面，两年累计债券融资已经超过850亿美元；另一方面，又公布800亿美元股权融资计划，其中包括普通股、强制可转换优先股以及伯克希尔参与的优先股私募，债务融资和股权融资同步推进，用来支撑全年约1850亿美元资本支出计划。相比之下，甲骨文和SpaceX虽然同样获得投资级评级，但融资成本明显高于第一梯队。甲骨文累计发行430亿美元债券，其中40年超长期债券尤其受到市场关注。虽然最终认购金额超过1290亿美元，但由于BBB评级，其40年期最终信用利差仍达到195个基点，远高于英伟达。SpaceX则成为这一轮融资中最有代表性的案例。公司首次公开发行250亿美元优先无担保债券，认购高峰约900亿美元，最终有效订单约730亿美元，认购倍数不足3倍，低于2026年美国投资级公司债平均约4倍的水平。10年期债券信用利差约140个基点，比部分同评级科技企业还高。资本市场显然给出了一个信号：大家认可SpaceX未来的发展空间，但对于债券投资者来说，他们更关注现金流和偿债能力，eemmmm，也就是说，市场当下并不太认可SPCX的盈利及偿债能力。穆迪给予Baa1评级，标普给予BBB评级，并预计公司自由现金流到2030年前仍将保持负值。即便股权市场愿意给予很高估值，债券市场仍然按照现金流逻辑进行定价，形成了所谓的股热债冷。为什么这些并不缺钱的公司，还要集中借钱？如果只看账面现金，这些科技公司几乎没有一家属于传统意义上的缺钱企业。真正发生变化的，是AI时代资本开支的规模。过去互联网时代，一家大型互联网公司最大的投入通常来自研发、人力和服务器采购。进入AI时代以后，资本开支开始快速重资产化。一座超大型AI数据中心，从土地、电力配套、冷却系统、高速网络，到GPU服务器采购，总投资很容易达到数十亿美元甚至上百亿美元，而且建设周期通常持续数年。按照各家公司已经公布的数据，2026年，亚马逊资本支出约2000亿美元；Alphabet最新指引约1850亿美元；Meta约1150至1350亿美元；微软约1050亿美元。再加上甲骨文等企业，几家主要云计算厂商全年资本支出处于6700亿至7400亿美元区间，不同机构统计口径略有差异，巴克莱统计口径约6740亿美元。这已经接近许多国家一年的固定资产投资规模。资本支出快速增长，也开始改变这些公司的现金流。例如，亚马逊过去12个月滚动自由现金流已经从约382亿美元下降到约112亿美元，单季度甚至一度转负；Alphabet滚动自由现金流同样较此前高点明显回落。换句话说，它们仍然赚钱，但赚的钱已经不足以覆盖全部投资计划。于是，债券开始承担补充长期资金的角色。与此同时，对于这些信用评级很高的企业来说，债券融资本身也具有明显优势。像英伟达这样AA级以上企业，本次发行债券利差最低只有20个基点，融资成本远低于股权融资隐含成本，而且不会稀释现有股东权益，也不会向市场释放公司认为股价过高这样的信号。因此，在高评级企业眼里，债券反而成为成本最低的融资工具。另一方面，时间窗口也比较有利。市场普遍认为，美国利率已经进入高位震荡阶段。这个非常值得关注，对于需要建设5年至10年才能逐步产生收益的数据中心来说，现在发行10年至30年长期债券，可以提前锁定未来几十年的资金成本，减少未来利率波动带来的不确定性。资金期限与资产回报周期更加匹配，也避免了短钱长投带来的期限错配风险。那么，这些钱最终流向哪里？虽然各家公司披露的募集用途大多写着“一般企业用途”“偿还债务”或“再融资”，但结合各自资本支出计划，可以看到资金最终还是围绕AI基础设施展开。亚马逊主要对应AWS数据中心扩建。Meta主要建设AI超级数据中心，同时推进自研AI芯片。Alphabet继续扩张全球AI算力网络，并加大TPU研发投入。微软主要用于Azure云平台扩容。甲骨文则继续建设与OpenAI合作的大规模数据中心。SpaceX除了置换此前约175亿美元高成本过桥贷款之外，也将继续推进AI算力采购以及太空数据中心等长期布局。如果把这些资金放到整个产业链来看，就能发现一条非常清晰的资金传导路径。下游云厂商融资，采购GPU，GPU供应商获得订单，再扩大研发和供应能力，更多算力建成以后，再吸引更多AI应用落地。最终形成融资—采购—建设—应用的完整循环。这也是为什么，英伟达虽然自己发行250亿美元债券，但真正流向英伟达收入端的资金，很可能远远超过250亿美元，因为几乎所有下游客户都在同步融资扩产。对于纳斯达克来说，这轮融资带来的影响，需要区分短期和长期来看。短期它首先说明资本市场依然愿意为AI基础设施买单，不然弄不到钱。英伟达、Meta、甲骨文等企业发行债券时，都出现了较高认购热度，说明大型养老金、保险资金、主权基金等长期机构资金仍然愿意配置这些科技公司的信用资产。债券市场的认可，也会强化股票市场对于AI长期投资的信心。不过，市场情绪已经开始出现一些细微变化。Meta第二批债券定价弱于第一批，CDS价格上升，SpaceX融资成本高于市场原本预期，都说明债券投资者已经开始关注另一个问题——如此庞大的资本支出，到底什么时候才能真正转化为盈利？股票市场更愿意为成长买单，美股，我是说美股。债券市场更关注现金流，这个在哪都一样，债权人非常现实。随着资本投入越来越大，两种市场的关注重点开始出现分化。如果未来AI商业化速度持续快于资本投入，数据中心逐渐转化为云服务收入、企业AI服务收入以及软件授权收入，那么这些长期资产将逐步兑现价值。但如果商业化速度低于投资速度，数据中心利用率下降，折旧持续增加，而现金流增长跟不上资本开支，那么债券市场对信用风险的要求可能继续提高，也会反过来影响股票估值。因此，纳斯达克未来几年一个重要变化，可能是指数驱动力逐渐从利润增长转向资本开支效率。现在如果做价投，那么除了继续关注季度利润，还得越来越关注三个指标：资本开支规模、自由现金流变化，以及AI业务收入兑现速度。一定要留神。这轮发债说明AI竞争已经进入一个新的阶段。过去几年，AI竞争更多集中在模型能力。现在竞争开始转向基础设施，也就是美利坚AI大基建。模型能力可以通过算法快速追赶，但数据中心、电力资源、芯片供应、网络基础设施，都需要几年时间才能建设完成。因此，现在融资，实际上是在争夺未来几年的基础设施供给能力。不过，也没有必要把这轮融资理解成单向利好。资本市场目前给予这些企业较低融资成本，一个重要前提，是投资者相信未来能够产生足够现金流。这种信心并不是固定存在的。如果AI应用持续扩张，这轮投资可能成为未来几年收入增长的重要来源；如果商业化推进慢于市场预期，那么今天建设的数据中心，也可能在未来几年形成较大的折旧和债务压力。市场目前交易的，其实不是AI已经创造出的利润，而是未来几年可能创造出的利润。这也是为什么，同样都是AI公司，英伟达能够以接近国债的成本融资，而SpaceX、甲骨文仍然需要支付更高利差。债券市场并没有简单押注AI，而是在不同企业之间，根据现金流、信用评级、资产负债结构以及未来偿债能力，进行了细致区分。这也是我之前写文章给大家提到的，看研报，海外的，可信度方面，不要看券商和投行的，懂得都懂，要多关注债券评估机构的。这轮发债既是一场融资潮，也是一次市场重新给整个AI产业链信用定价的过程。它反映的不是企业资金紧张，而是整个科技行业正在经历一轮历史上少见的资本密集型扩张。当AI竞争从模型走向基础设施，从软件走向重资产，科技公司过去依靠现金流滚动发展的模式，也开始向更接近传统基础设施行业的长期资本运作模式演变。这一变化究竟会带来持续十年的增长周期，还是形成一次资本开支过热，目前还没有答案。已经可以确定的是，从债券市场开始，这场变化已经提前写进了各家科技公司的资产负债表里，而资本市场也正在根据不同企业兑现现金流的能力，给出越来越清晰的价格。

森赛 2026-06-30

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1. 【#Meta布局AI云业务# 拟对外出售额外算力】据媒体报道，社交媒体巨头Meta正酝酿一项新计划，拟推出云基础设施服务，向外部客户开放其AI算力和模型访问权限。此举将使其在云计算领域直接与亚马逊AWS、微软Azure和谷歌Cloud等头部玩家展开竞争。知情人士透露，Meta近年来持续加速建设数据中心及相关基础设施，以支撑自身AI战略。如今，Meta正着手将这些富余算力转化为新的收入来源——通过向外部开发者及企业客户出售算力和模型调用能力。目前规划中的方案主要有两种：模型即服务：类似亚马逊AWS的Bedrock服务，Meta计划向客户开放部署在其AI基础设施上的多种自研模型（包括“Muse Spark”等），由Meta负责底层数据中心和芯片的运行，开发者按调用量付费。裸算力出租：参考CoreWeave等新兴AI云厂商的模式，直接向客户提供原始计算资源（raw computing capacity），让客户自行部署和运行模型。不过，相关计划仍处于制定阶段，未来战略可能根据市场和技术变化进行调整。Meta已将开发“AI超级智能”列为公司最高优先级，承诺投入数千亿美元用于数据中心建设和高端AI芯片采购。与此同时，谷歌、微软、亚马逊也在AI基础设施上竞相加码，引发了投资者对回报周期的担忧。值得注意的是，AWS、Azure和Google Cloud经过数十年耕耘，已建立起成熟的云服务平台，每季度合计贡献数百亿美元收入。随着AI需求爆发，这些云巨头纷纷推出专用AI芯片和算力租赁服务，但此类业务门槛极高——不仅依赖庞大而稳定的数据中心集群，还需要配套的软件生态、企业级销售团队和技术支持体系。Meta此番入局，将面临从技术到运营的全方位挑战。

新浪微博 2026-07-02 00:00:00

2. 怎么AI巨头开始集体发债了？过去一年，美国科技巨头开始集体走向债券市场融资，从2025年下半年到今年6月，英伟达、Meta、亚马逊、Alphabet、甲骨文、苹果，以及计划发行债券的微软、首次公开发债的SpaceX，几乎覆盖了AI产业链最核心的一批企业。如果把已经完成和尚未完成但已公布计划的融资全部统计进去，这轮AI相关债券融资规模已经超过3000亿美元。其中，亚马逊全年融资计划有望逼近1000亿美元，Alphabet两年累计债券融资已超过850亿美元，同时又单独推出800亿美元股权融资计划；Meta累计发行550亿美元；甲骨文累计430亿美元；英伟达时隔五年重新进入债券市场，一次发行250亿美元。这是一场覆盖整个AI产业链的资本行动。这一轮集体发债，到底发生了什么？为什么偏偏集中出现在这个时间点？它又意味着什么？如果把这轮发债放在一起观察，一个很明显的特点是，虽然都是AI公司，但资本市场对它们的定价完全不同。英伟达无疑站在整个信用金字塔的顶端。2026年6月，英伟达完成250亿美元债券发行，比最初计划的200亿美元还提高了规模，最终获得约850亿美元认购，按照最终发行规模计算，超额认购约3.4倍。这也是英伟达自2021年以来第一次重返债券市场，因此另一个重要目的，是重新建立属于自己的长期信用定价体系。从最终发行结果来看，2年期债券仅比同期美国国债高20个基点，10年期高50个基点，30年期高65个基点。对于一家商业公司来说，这已经接近美国国债的融资成本。Meta同样受到投资者欢迎。2025年首次发行300亿美元债券时，市场认购金额达到约1250亿美元，超额认购超过4倍。不过进入2026年之后，第二批250亿美元债券虽然仍然顺利完成发行，但认购峰值下降至约960亿美元，各期限债券最终定价也略高于首批，同时信用违约互换成本创下新高，市场开始关注AI投资未来是否能够兑现收益。亚马逊和Alphabet的融资规模则明显更大。亚马逊2026年3月一次完成约540亿美元债券发行，加上2025年底发行的150亿美元，两轮累计约690亿美元。如果按照全年资本计划继续融资，其全年债券规模有望接近1000亿美元。Alphabet则同时走两条融资路线。一方面，两年累计债券融资已经超过850亿美元；另一方面，又公布800亿美元股权融资计划，其中包括普通股、强制可转换优先股以及伯克希尔参与的优先股私募，债务融资和股权融资同步推进，用来支撑全年约1850亿美元资本支出计划。相比之下，甲骨文和SpaceX虽然同样获得投资级评级，但融资成本明显高于第一梯队。甲骨文累计发行430亿美元债券，其中40年超长期债券尤其受到市场关注。虽然最终认购金额超过1290亿美元，但由于BBB评级，其40年期最终信用利差仍达到195个基点，远高于英伟达。SpaceX则成为这一轮融资中最有代表性的案例。公司首次公开发行250亿美元优先无担保债券，认购高峰约900亿美元，最终有效订单约730亿美元，认购倍数不足3倍，低于2026年美国投资级公司债平均约4倍的水平。10年期债券信用利差约140个基点，比部分同评级科技企业还高。资本市场显然给出了一个信号：大家认可SpaceX未来的发展空间，但对于债券投资者来说，他们更关注现金流和偿债能力，eemmmm，也就是说，市场当下并不太认可SPCX的盈利及偿债能力。穆迪给予Baa1评级，标普给予BBB评级，并预计公司自由现金流到2030年前仍将保持负值。即便股权市场愿意给予很高估值，债券市场仍然按照现金流逻辑进行定价，形成了所谓的股热债冷。为什么这些并不缺钱的公司，还要集中借钱？如果只看账面现金，这些科技公司几乎没有一家属于传统意义上的缺钱企业。真正发生变化的，是AI时代资本开支的规模。过去互联网时代，一家大型互联网公司最大的投入通常来自研发、人力和服务器采购。进入AI时代以后，资本开支开始快速重资产化。一座超大型AI数据中心，从土地、电力配套、冷却系统、高速网络，到GPU服务器采购，总投资很容易达到数十亿美元甚至上百亿美元，而且建设周期通常持续数年。按照各家公司已经公布的数据，2026年，亚马逊资本支出约2000亿美元；Alphabet最新指引约1850亿美元；Meta约1150至1350亿美元；微软约1050亿美元。再加上甲骨文等企业，几家主要云计算厂商全年资本支出处于6700亿至7400亿美元区间，不同机构统计口径略有差异，巴克莱统计口径约6740亿美元。这已经接近许多国家一年的固定资产投资规模。资本支出快速增长，也开始改变这些公司的现金流。例如，亚马逊过去12个月滚动自由现金流已经从约382亿美元下降到约112亿美元，单季度甚至一度转负；Alphabet滚动自由现金流同样较此前高点明显回落。换句话说，它们仍然赚钱，但赚的钱已经不足以覆盖全部投资计划。于是，债券开始承担补充长期资金的角色。与此同时，对于这些信用评级很高的企业来说，债券融资本身也具有明显优势。像英伟达这样AA级以上企业，本次发行债券利差最低只有20个基点，融资成本远低于股权融资隐含成本，而且不会稀释现有股东权益，也不会向市场释放公司认为股价过高这样的信号。因此，在高评级企业眼里，债券反而成为成本最低的融资工具。另一方面，时间窗口也比较有利。市场普遍认为，美国利率已经进入高位震荡阶段。这个非常值得关注，对于需要建设5年至10年才能逐步产生收益的数据中心来说，现在发行10年至30年长期债券，可以提前锁定未来几十年的资金成本，减少未来利率波动带来的不确定性。资金期限与资产回报周期更加匹配，也避免了短钱长投带来的期限错配风险。那么，这些钱最终流向哪里？虽然各家公司披露的募集用途大多写着“一般企业用途”“偿还债务”或“再融资”，但结合各自资本支出计划，可以看到资金最终还是围绕AI基础设施展开。亚马逊主要对应AWS数据中心扩建。Meta主要建设AI超级数据中心，同时推进自研AI芯片。Alphabet继续扩张全球AI算力网络，并加大TPU研发投入。微软主要用于Azure云平台扩容。甲骨文则继续建设与OpenAI合作的大规模数据中心。SpaceX除了置换此前约175亿美元高成本过桥贷款之外，也将继续推进AI算力采购以及太空数据中心等长期布局。如果把这些资金放到整个产业链来看，就能发现一条非常清晰的资金传导路径。下游云厂商融资，采购GPU，GPU供应商获得订单，再扩大研发和供应能力，更多算力建成以后，再吸引更多AI应用落地。最终形成融资—采购—建设—应用的完整循环。这也是为什么，英伟达虽然自己发行250亿美元债券，但真正流向英伟达收入端的资金，很可能远远超过250亿美元，因为几乎所有下游客户都在同步融资扩产。对于纳斯达克来说，这轮融资带来的影响，需要区分短期和长期来看。短期它首先说明资本市场依然愿意为AI基础设施买单，不然弄不到钱。英伟达、Meta、甲骨文等企业发行债券时，都出现了较高认购热度，说明大型养老金、保险资金、主权基金等长期机构资金仍然愿意配置这些科技公司的信用资产。债券市场的认可，也会强化股票市场对于AI长期投资的信心。不过，市场情绪已经开始出现一些细微变化。Meta第二批债券定价弱于第一批，CDS价格上升，SpaceX融资成本高于市场原本预期，都说明债券投资者已经开始关注另一个问题——如此庞大的资本支出，到底什么时候才能真正转化为盈利？股票市场更愿意为成长买单，美股，我是说美股。债券市场更关注现金流，这个在哪都一样，债权人非常现实。随着资本投入越来越大，两种市场的关注重点开始出现分化。如果未来AI商业化速度持续快于资本投入，数据中心逐渐转化为云服务收入、企业AI服务收入以及软件授权收入，那么这些长期资产将逐步兑现价值。但如果商业化速度低于投资速度，数据中心利用率下降，折旧持续增加，而现金流增长跟不上资本开支，那么债券市场对信用风险的要求可能继续提高，也会反过来影响股票估值。因此，纳斯达克未来几年一个重要变化，可能是指数驱动力逐渐从利润增长转向资本开支效率。现在如果做价投，那么除了继续关注季度利润，还得越来越关注三个指标：资本开支规模、自由现金流变化，以及AI业务收入兑现速度。一定要留神。这轮发债说明AI竞争已经进入一个新的阶段。过去几年，AI竞争更多集中在模型能力。现在竞争开始转向基础设施，也就是美利坚AI大基建。模型能力可以通过算法快速追赶，但数据中心、电力资源、芯片供应、网络基础设施，都需要几年时间才能建设完成。因此，现在融资，实际上是在争夺未来几年的基础设施供给能力。不过，也没有必要把这轮融资理解成单向利好。资本市场目前给予这些企业较低融资成本，一个重要前提，是投资者相信未来能够产生足够现金流。这种信心并不是固定存在的。如果AI应用持续扩张，这轮投资可能成为未来几年收入增长的重要来源；如果商业化推进慢于市场预期，那么今天建设的数据中心，也可能在未来几年形成较大的折旧和债务压力。市场目前交易的，其实不是AI已经创造出的利润，而是未来几年可能创造出的利润。这也是为什么，同样都是AI公司，英伟达能够以接近国债的成本融资，而SpaceX、甲骨文仍然需要支付更高利差。债券市场并没有简单押注AI，而是在不同企业之间，根据现金流、信用评级、资产负债结构以及未来偿债能力，进行了细致区分。这也是我之前写文章给大家提到的，看研报，海外的，可信度方面，不要看券商和投行的，懂得都懂，要多关注债券评估机构的。这轮发债既是一场融资潮，也是一次市场重新给整个AI产业链信用定价的过程。它反映的不是企业资金紧张，而是整个科技行业正在经历一轮历史上少见的资本密集型扩张。当AI竞争从模型走向基础设施，从软件走向重资产，科技公司过去依靠现金流滚动发展的模式，也开始向更接近传统基础设施行业的长期资本运作模式演变。这一变化究竟会带来持续十年的增长周期，还是形成一次资本开支过热，目前还没有答案。已经可以确定的是，从债券市场开始，这场变化已经提前写进了各家科技公司的资产负债表里，而资本市场也正在根据不同企业兑现现金流的能力，给出越来越清晰的价格。

新浪微博 2026-06-30 00:00:00

3. 华尔街的新赌局：SpaceX对决英伟达，谁在未来更值钱？

微信公众号 2026-07-02 00:00:00

4. 报道：Anthropic正与三星洽谈定制人工智能芯片

知乎 2026-07-02 00:00:00

5. 【太空电力需求巨大！#钙钛矿太空光伏电池明年有望量产# 】据媒体报道，陈棋是全球最早投身钙钛矿光伏电池研究的科学家之一。过去三年，为设计出在空天环境下更稳定、寿命更长的光伏电池，他和团队已完成上百次配方优化。面对未来十年全球低轨卫星组网规模预计突破10万颗的庞大需求，“太空电力”市场正加速成型。陈棋指出，目前主流的砷化镓电池每平方米造价高达10至30万元，而钙钛矿电池的成本不足其十分之一，具备显著的经济性优势。创业仅半年，陈棋已组建起工程化与商业化团队，并在北京昌平启动建设全球首条钙钛矿太空光伏中试线。他预计，该产线将于2027年实现量产，2028年启动商业化销售。随着微软、谷歌及中国相关企业陆续提出太空数据中心构想，能源需求被推升至全新量级。研报估算，仅通信卫星领域的太空光伏市场规模已达约800亿元。若未来太空数据中心实现大规模部署，整体市场空间有望跃升至数千亿乃至万亿级别。

新浪微博 2026-06-30 00:00:00

6. 软银杀入美国AI算力租赁市场，目标10GW数据中心容量7月2日，软银宣布，将于本月在美国特拉华州设立合资公司SB Neo Inc.，正式进军美国“新云”市场，面向超大规模云厂商及大型企业出租用于大模型训练和推理的高性能GPU算力。SB Neo由软银公司持股51%、软银集团持股49%，将作为软银公司的并表子公司运营，计划2027财年正式推出商用服务。公司依托软银集团正在美国开发的10GW级能源与AI基础设施，分阶段扩容，目标在2030年前后实现约10GW的AI数据中心总供应能力。软银集团已在美国俄亥俄州推进超大型AI数据中心园区建设，并配套自建发电设施以保障电力供应。SB Neo的业务运营还将复用软银公司自2026年5月起在日本推出的GPU云Beta服务经验，搭载其自研的Infrinia AI Cloud OS。软银集团董事长孙正义表示，将共同部署世界级AI基础设施，推动AI革命。软银公司总裁宫川润一指出，美国AI数据中心需求旺盛，集团在获取10GW电力资源上已取得实质进展，并将此次布局定位为公司“第二次创业”。目前CoreWeave、Nebius等新兴算力租赁商已先行卡位，Meta也被曝有意涉足该领域。分析人士认为，软银凭借“电力+数据中心+算力”的垂直整合能力，有望在竞争激烈的美国市场中占据一席之地。此举标志着软银从AI基础设施投资方进一步转向运营方，若项目如期落地，将为全球AI产业提供关键算力支撑。

新浪微博 2026-07-04 00:00:00

7. [前瞻洞察] AI数据中心从电网到芯片级供电架构的关键：供电、备电、PSU、VRM、垂直封装、芯片嵌入和热增强的协同提升

微信公众号 2026-07-03 00:00:00

8. SpaceX定名Starmind太空AI星座，规划构建天地一体算力

今日头条 2026-06-30 00:00:00

9. 马斯克要在太空建100万座数据中心！首颗卫星翼展碾压波音747，IPO前夜放出王炸

微信公众号 2026-06-30 00:00:00

10. 翼展超波音747！SpaceX首颗「太空AI数据中心」卫星设计曝光，马斯克要用100万颗GPU卫星包围地球

微信公众号 2026-06-30 00:00:00

11. 马斯克要把 AI 数据中心搬到太空：100万颗卫星，能改变什么？

微信公众号 2026-06-30 00:00:00

12. 太空算力每日资讯|2026.06.29|马斯克官宣Starmind ，孙正义向马斯克"泼冷水"

微信公众号 2026-06-30 00:00:00

13. 年收260亿美元算力租金！SpaceX双轨布局

微信公众号 2026-07-03 00:00:00

14. 韩国🇰🇷：太空数据中心启用，“从地面到轨道”…美中人工智能前沿进入地球轨道 【京乡新闻】报道 大型科技公司的人工智能（AI）数据中心因电力短缺和环境法规而受阻。这正是中美争夺霸权的舞台转移到地球轨道的原因。 SpaceX与中国国内阵营竞相主导轨道计算领域 美国和中国都将太空计算视为下一代人工智能基础设施的关键转折点。SpaceX创始人埃隆·马斯克提出了一个长期愿景，即利用轨道卫星来克服地面数据中心在土地、电力和水资源方面的限制。 SpaceX于上月12日进行了首次公开募股（IPO），估值约为1.8万亿美元（约合2788万亿韩元）。这有效地确保了其构建长期轨道计算基础设施所需的资金实力。英伟达也宣布计划在2026年3月前生产能够承受太空严苛环境的专用半导体芯片，从而增强了太空计算联盟的实力。中国则 采取了“迂回追赶”战略，将国家主导的联盟与国内半导体基础设施相结合。中国政府于2026年6月初批准在北京设立首个太空计算创新中心，组建了一支涵盖火箭、卫星、半导体和人工智能企业的战略团队。“三体计算星座”的首批12颗卫星于2025年5月发射， 目前已完成了9个月的轨道测试。中国已成功在卫星硬件上直接运行大规模人工智能模型，未来计划部署超过1000颗卫星组成的网络。该计划旨在完全依靠国产技术构建太空领域和独立自主的信息网络，以规避美国对先进半导体出口的限制。 每吨500美元的门槛……真空冷却和严苛的辐射条件 太空数据中心直接在轨道上处理卫星收集的大量数据，无需将其传输到地面。通过仅传输核心信息，它们克服了地面站的带宽限制，并显著提升了情报侦察能力。然而，要证明其商业可行性，必须克服严苛的物理限制和高昂的成本。 约翰·霍普金斯大学高级国际研究学院(SAIS)的斯维特拉·本-伊扎克教授评估认为，太空计算的商业可行性尚未得到验证。在真空环境中，对流冷却是不可能的。由于热量只能通过辐射散发，这从根本上限制了数据中心的功率密度。这也是辐射冷却板表面积急剧增加的原因。 技术挑战还包括 太空辐射引起的单粒子翻转(SEU)错误率与低地球轨道(LEO)卫星固有的地面通信延迟之间的权衡。最终，考虑到高密度冷却和错误控制相关的额外成本，关键问题在于平准化能源成本(LCOE)能否降低到与地面计算相当的水平。 伍德麦肯兹公司分析称，轨道数据中心要想在成本上与地面服务竞争，发射和卫星成本必须比目前水平下降70%以上。目前，低轨道发射的单位成本约为每吨200万美元（每公斤2000美元）。业内人士认为，只有当单位成本降至每吨50万美元（每公斤500美元）以下，即约7.74亿韩元时，轨道数据中心才有可能与地面数据中心展开价格竞争。 这就是为什么SpaceX正在开发的大型可重复使用火箭“星舰”的成功周期 是太空数据中心商业化的关键指标。 太空数据中心的蓬勃发展正在改变全球科技股的资产配置格局。分析整个价值链的趋势，SpaceX 和 Rocket Lab 在运载火箭领域占据核心地位，并巩固了其垄断地位。在卫星制造领域，空客、诺斯罗普·格鲁曼和中国航天科技集团公司（CASC）被认为是产量增长的受益者。 在半导体领域， 采用抗辐射设计的英伟达和AMD具备引领市场的基本面。由于太空环境缺乏对流，配备先进辐射冷却解决方案的航天器和国防零部件公司是潜在受益者中相对较少被关注的群体。 另一方面，亚马逊网络服务（AWS）和微软（MS）等成熟的大型云服务公司极有可能继续保持其市场主导地位，因为它们正在构建连接地面和轨道的混合云基础设施系统。专家普遍认为，虽然传统的地面数据中心REIT可能面临长期需求分散的压力，但由于太空基础设施成本高昂，其短期影响将有限。 三大主要场景 悉尼科技大学(UTS)的 Marina Jang 教授分析指出，这场竞争已超越了先进芯片的研发范畴，演变为争夺全球物理结构和计算基础设施控制权的较量。对太空领土和频率资源的争夺，标志着国家安全和数字主权的碎片化。 为了根据 技术、政策和市场趋势灵活调整资产配置策略，专家们提出了三种未来情景和基于时间轴的投资指导方针。 最可行的“基准情景”目标是在2032 年至 2035 年间实现商业化。该情景设想星舰 (Starship) 的性能将趋于稳定，发射成本将降至每吨约50 万美元，并启动部分商业服务。相反，“悲观情景”则认为，由于 冷却效率下降、辐射误差控制失效以及高昂的折旧成本，轨道基础设施可能仅仅作为地面数据中心的备用，商业化进程可能会推迟到2040 年以后。最后，一种“分割情景” ——即 由于安全需要，美国主导的集团和中国的太空基础设施完全分裂，而不考虑商业可行性，从而最大限度地导致供应链碎片化——可能会在2030年左右随着美中集团形成的加深而出现。

今日头条 2026-06-30 00:00:00

15. 【战略众声汇】马斯克的轨道数据中心可行性不足带来治理风险

微信公众号 2026-07-02 00:00:00

16. SpacexAI数据中心“污染太大”被投诉，马斯克“星链半价”作补偿

微信公众号 2026-07-01 00:00:00

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