马斯克与黄仁勋共论太空算力，OpenAI 携手富士康强化美国本土 AI 供应链
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马斯克与黄仁勋共论太空算力，OpenAI 携手富士康强化美国本土 AI 供应链
在全球人工智能算力需求急剧扩张的情况下，科技巨头正从不同方向推进下一代计算基础设施的重构。当地时间周三，在美国—沙特投资论坛上，特斯拉与 SpaceX 创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）与英伟达 CEO 黄仁勋（Jensen Huang）罕见同台，就“太空计算”展开讨论；几乎同时，OpenAI 宣布与富士康达成合作，在美国推动 AI 硬件制造。本周两则重磅动态，折射出 AI 行业在能源、算力和供应链上的新趋势。
太空 AI：马斯克称五年内可能成为“最低成本算力方式”
在小组讨论中，马斯克提出了一个颇具未来主义色彩的判断：“如果人类文明持续发展，AI 进入太空是不可避免的。”他指出，地球目前接收到的太阳能仅占太阳总能量的“二十亿分之一”，难以支持未来超大规模 AI 模型的能耗需求。
他预测，在短短 四到五年内，利用太阳能驱动的 太空 AI 卫星 有可能成为“最低成本的 AI 计算方式”，原因包括：太空拥有不间断的太阳照射、更简化的光伏组件，以及通过辐射实现自然冷却，而无需复杂的地面冷却系统。他强调，未来若要支撑 每年上百吉瓦 的 AI 电力需求，地球上的电网和能源基础设施可能难以承载。
马斯克此前曾多次强调太空算力的战略意义，并设想通过 SpaceX 低轨道网络支撑 AI 在轨运行。
黄仁勋：梦想很吸引人，但技术尚需跨越多个门槛
黄仁勋对马斯克的愿景表示认同，特别是冷却瓶颈的部分。他指出，目前顶级 AI 机架的重量绝大部分来自冷却系统，“一台两吨的机架，其中 1.95 吨可能都是为了散热”。从这一角度看，太空辐射冷却具有天然优势。
但他也强调，这一设想仍处早期阶段，距离大规模商业化存在巨大差距，包括通信延迟、在轨维护、散热面积设计、卫星寿命、发射成本等多个挑战。“这是一个值得追求的梦想，但还远未准备好。”
尽管如此，两位行业领袖达成共识：随着模型规模不断扩大，算力消耗将逼近地球能源的物理上限，未来需要探索更激进的技术路线。
OpenAI 与富士康合作：强化美国本土算力制造能力
相比太空愿景的跳跃式构想，OpenAI 的最新动作更具现实性。11 月 20 日，OpenAI 宣布与全球制造巨头富士康达成合作，共同推进下一代 AI 基础设施硬件的设计及美国国内制造准备。
根据双方公布的信息，合作内容包括：
OpenAI 分享对未来 AI 硬件需求的长期判断
富士康负责多代 AI 数据中心机架和组件的设计、制造准备
制造将在美国工厂完成，涵盖冷却、电源系统、网络线缆等关键环节
协议无采购义务，但 OpenAI 拥有优先评估权和未来采购选择
富士康表示，未来三到五年每年将投入 20–30 亿美元 发展 AI 制造能力，其美国工厂（包括威斯康星州、俄亥俄州等地）将承担更多高性能计算相关的生产任务。
这一合作标志着富士康加速从消费电子代工向“AI 基建制造商”转型，OpenAI 则借此增强硬件控制力、供应链稳定性和地缘政治安全性。
算力版图重构：太空探索与本土制造的双路线并进
从马斯克与黄仁勋的讨论，到 OpenAI 的硬件合作，本周的两则动态指向同一趋势：全球算力体系正在进入重新设计的关键期。
太空路径：试图在能源与冷却层面突破地球极限，为未来的超大规模 AI 模型提供无限扩展空间。
地面路径：通过制造本地化、供应链重构和硬件定制化解决当前算力紧缺与成本攀升的问题。
两条路线并不冲突：前者代表长期战略愿景，后者则是近期可落地的现实解决方案。随着 AI 训练和推理需求加速上升，控制算力底层将成为决定未来竞争力的核心因素。
随着人工智能走向规模化和产业化，能源、冷却、供应链成为全球科技巨头争夺的关键领域。从太空算力的未来构想，到本土制造的现实落地，全球计算体系的下一阶段正在被重新定义。未来十年，谁掌握新的算力结构，谁就在竞争中占据优势。
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