GPU供不应求：地球基础设施瓶颈与太空数据中心崛起

【导读】当前，地球似乎已无法支撑GPU的疯狂需求，微软的显卡堆积如山却无处可用，而英伟达的H100更是直接飞向了宇宙深空。

英伟达的GPU，地球真的已经「供不起了」！这不仅是芯片短缺，更是基础设施的全面告急。

近日，两则新闻引发广泛关注：一是微软手握海量GPU，却因「电力匮乏」而无法运行；二是英伟达将H100 GPU发射至太空，组建轨道数据中心。

这两件事共同揭示了一个深刻问题：GPU虽已大规模生产，但配套的供电、散热等基础设施严重滞后！

先看微软的GPU闲置危机。微软CEO纳德拉在与OpenAI奥特曼的对话中透露，公司囤积了大量GPU，却缺乏足够电力来驱动它们。

更现实的问题是，没有现成的数据中心可以立即「插入GPU」。纳德拉表示，当前瓶颈并非芯片不足，而是缺少「温暖机壳」（Warm Shell）。

所谓「Warm Shell」，指的是具备供电与冷却条件的数据中心外壳。与之相对的是「Cold Shell」，即仅具备基本建筑结构，内部系统尚未安装。

Warm Shell则更近一步，安装了基本的建筑系统，如散热、暖通空调、照明、水电消防等，随时可以投入使用。

AI热潮引发的芯片竞赛，如今正受制于最传统的瓶颈——电力。美国电网面临巨大压力，科技巨头纷纷布局小型核反应堆以自救。奥特曼还提到，未来可能出现低功耗消费设备，能本地运行GPT-5或GPT-6，这或将彻底颠覆数据中心商业模式。

地球养不起，「发配」到太空

相比低功耗设备，另一思路是将数据中心送入太空。英伟达借助Starcloud的卫星，将H100 GPU送入轨道测试。

11月2日，英伟达首次将H100 GPU发射到太空，这款配备80GB内存的GPU，比以往任何太空计算机都强大百倍。

支持者认为，太空数据中心无需占用宝贵土地，能源来自太阳能，冷却需求低，且不排放温室气体。

这次任务将持续三年，在约350公里高度的低轨道运行，处理合成孔径雷达（SAR）数据，并仅回传「洞见」而非原始数据。

GPU上天的好处

太空数据中心的优势在于数据本地处理，只需回传少量高价值信息。例如，从SAR数据中提取船舶位置、速度等洞见，仅需传输几千字节，而非数百吉字节原始数据。

这种方式实现低时延响应、显著节省带宽与能耗、提升系统韧性，并降低敏感数据泄露风险。

为什么要把GPU送到太空？

Starcloud主动探索太空数据中心模式，主要驱动力是地球能源与资源瓶颈。地球数据中心耗能巨大，到2030年，全球数据中心耗电量预计相当于日本全国用电量，同时每天消耗海量冷却用水。

太空则具有天然优势：无限太阳能、零土地占用、无温室气体排放。AI算力需求爆炸式增长，模型越来越大，能源成本飞涨，太空数据中心被视为长期可扩展的解决方案。

通过利用低成本、持续不断的太阳能，并避免占用土地和使用化石燃料，Starcloud的技术使数据中心能够快速且可持续地扩展，随着数字基础设施的发展，这有助于在保护地球气候和关键自然资源的同时实现增长。

那太空能「散热」吗？

许多人误以为太空散热容易，实则不然。太空几乎没有空气，无法使用对流散热，只能依靠辐射散热。设备通过红外辐射释放热量，需要大面积的散热板。

在Starcloud项目中，为H100设计了专用热辐射系统，利用真空中的高温差和导热材料实现高效散热。

为了节省地球的电力、土地和水资源，太空数据中心是否靠谱？Starcloud首席执行官约翰斯顿表示，预计十年内，几乎所有新建数据中心都会建在太空，原因纯粹是陆地能量限制。

发射成本是主要额外支出，但随着SpaceX星舰等降低发射费用，太空数据中心变得经济可行。Starcloud已在规划下一次任务，Starcloud-2将配备英伟达Blackwell GPU和H100，提供更强大计算能力。

微软的「没有温暖机壳」和Starcloud的太空计划，本质上是同一问题：AI算力需求突破物理限制，必须寻找创新解决方案。

参考资料：

https://www.starcloud.com/starcloud-2

https://spectrum.ieee.org/nvidia-h100-space