马斯克旗下太空探索技术公司SpaceX与人工智能企业xAI的整合，标志着科技行业正迈向一个全新的竞争维度。这场收购并非传统意义上的企业合并，而是将全球航天领域的领军者与算力需求激增的AI公司结合，试图打破物理世界与数字世界的界限，构建一个横跨太空与地面的超级商业体。SpaceX自2002年成立以来，已成为商业航天的标杆；而xAI作为2023年成立的新锐企业，则专注于大模型技术的研发与应用。两者的结合，被视为对未来科技趋势的深度布局。
据知情人士透露，合并后的公司估值预计达1.25万亿美元，跻身全球非上市科技企业前列。此前，xAI在2025年1月完成新一轮融资，估值约2300亿美元；SpaceX则在2024年12月计划以8000亿美元估值推进股份出售。这一系列动作表明，科技巨头正通过资本运作加速技术整合，以应对日益激烈的算力竞争。
当前，大模型竞赛的重心已从算法优化转向基础设施构建。电力供应、土地资源、散热效率等传统上被忽视的要素，如今成为制约AI发展的关键瓶颈。科技企业纷纷布局核电投资、长期购电协议及超大规模数据中心，试图通过资源密集型投入抢占先机。然而，这种地面竞赛的成本高昂，且面临可持续性挑战。
东吴证券的研报指出，地面数据中心的扩张已触及物理极限。太阳能的无限供给、接近绝对零度的天然散热环境，以及模块化部署的灵活性，使太空成为突破算力瓶颈的理想场所。马斯克正是基于这一判断，提出将AI算力迁移至太空的构想。他认为，未来2至3年内，生成式AI的最低成本算力方案将出现在轨道上，而非地面。
这一战略的落地，依赖于SpaceX与xAI的深度协同。Starlink星链网络已构建起覆盖全球的低轨卫星通信体系，为数据传输提供了低时延、高可靠性的通道；xAI则代表了对算力成本极度敏感的应用场景，其训练与推理需求推动技术向极端方向演进。SpaceX长期形成的垂直整合能力，使得“将计算硬件送入太空”从概念变为可工程化的选项。
半导体行业专家张国斌分析，SpaceX与xAI的整合并非瞄准传统云计算市场。与AWS等公有云服务商不同，马斯克的目标是打造一个“算力+网络+应用模型”的闭环系统，服务于自身技术生态。这种模式短期内不会对现有云服务厂商构成威胁，但可能重塑算力的分布形态，引发行业结构性变革。
太空算力的另一驱动力来自通信瓶颈。传统卫星仅作为数据中转站，而“太空AI服务器”将计算、存储与智能决策能力嵌入卫星体系，使其成为“在轨智能体”。例如，高分辨率遥感任务中，卫星每日产生的数据量可达TB级，但星地链路的传输能力无法匹配。通过星上算力，可在数据源头完成筛选与压缩，显著提升效率。
方正证券的报告显示，卫星对地观测数据服务涉及多个环节，从数据获取到应用分发。随着地面分辨率提升至0.3米，数据量增长约1000倍，传统处理模式已难以支撑。星上算力的引入，可实现数据预处理、智能筛选及星座自治决策，成为解决这一难题的关键。
太空AI的竞赛已进入工程验证阶段。2025年11月，英伟达的H100 GPU首次被送入近地轨道，搭载于Starcloud-1卫星上，用于测试地球观测图像分析及大语言模型运行。这一实验标志着主流AI训练芯片首次在太空环境中部署，为后续技术迭代提供了数据支持。
随后，多家企业公布相关计划。马斯克宣布将扩大Starlink V3卫星规模，探索基于通信星座建设太空数据中心的可能性。其长期设想是通过星舰实现大规模运力，将计算硬件批量送入轨道，形成可持续扩展的在轨算力体系。谷歌则启动“太阳捕手计划”，拟于2027年发射两颗搭载TPU的原型卫星，验证AI算力在轨运行的可行性，并规划由81颗算力卫星组成的计算星座。
国内方面，国家实验室与航天体系主导的在轨计算能力建设同步推进。2025年5月，由之江实验室牵头的“三体计算星座”完成首批12颗卫星发射。该星座单星最高算力达744 TOPS，整体具备约5 POPS的在轨计算能力和30TB存储容量。卫星搭载的星载智能计算机将算力从T级提升至P级，并部署了约80亿参数的天基模型，可对多级别卫星数据进行在轨处理。
