AI 把電用光了，算力開始找「新土地」
這兩年 AI 發展像開加速器，模型愈來愈大，資料中心愈蓋愈多。
但地球不是無限的：電力要錢、土地要時間、散熱要水，還得過環評。
於是，有人開始抬頭看太空。
如果算力放在軌道上，用太陽能供電、在真空環境散熱，部分資料直接在太空算完再傳回地球，會不會更有效率？
重點是：現在不是全面商用，而是「示範＋聯盟」階段。投資人要看的，不是誰最後賣服務，而是誰先把工具賣出去。
產業在做什麼：把最吃電、最卡環境的那段往上移
太空資料中心在解決哪個痛點？
AI 最吃三樣：電、散熱、空間。
太空的吸引力不在浪漫，而在現實：
電：太陽能就地取材
散熱：可設計大型散熱板
空間：不占地球土地
你可以把它想成：不是把整個雲端搬走，而是把最耗資源的那段先搬到軌道。
為什麼現在浮上檯面？
因為三個條件同時成熟：
1️⃣ 發射成本下降：把東西送上去不再只屬於政府。
2️⃣ 在軌運算可行：GPU、通訊、供電能做成可運作原型。
3️⃣ AI 用電焦慮：逼大家找「地球以外」的解法。
所以現在市場在問的是：誰能先把示範做成可複製？
真正先賺到的，多半是「賣鏟子的人」
🛰 航太主包商：專案一來，先接到單
諾斯洛普格魯曼 Northrop Grumman(NOC)
一句話定位：大型航太系統整合商
催化事件：太空能源、在軌示範、政府研究案
投資理由：只要要試，錢會先流向能整合的人
洛克希德馬丁 Lockheed Martin(LMT)
一句話定位：太空平台與任務系統大包
催化事件：大型結構、長期維運需求
投資理由：太空資料中心重「穩定」，不是拚便宜
📡 通訊與感測：算完還要傳回來
L3哈里斯 L3Harris(LHX)
一句話定位：太空通訊與任務酬載
催化事件：雷射通訊、太空網路升級
投資理由：沒有高速回傳，太空算力價值會打折
🧠 算力供應商：在哪裡算都少不了
輝達 NVIDIA(NVDA)
一句話定位：AI GPU 標配供應商
催化事件：GPU 被用於在軌示範
投資理由：地球、海底、太空，AI 都要它
🚀 發射與平台：把成本打下來的人
Rocket Lab(RKLB)
一句話定位：小型發射＋衛星平台
催化事件：商業測試任務增加
投資理由：上太空愈便宜，故事才會變生意
結尾：短期看示範，長期看供應鏈
說白一點：
太空資料中心不是明年就大爆發，但會用「先小後大」慢慢推進。
未來 1～3 年，最值得盯的是：
在軌示範能不能跑
算力＋通訊＋供電是否整合成功
發射與平台成本有沒有再降
關鍵字記住這幾個：在軌運算、衛星搭載 GPU、雷射通訊、太空散熱、監管規則。
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