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🚀🌌 Elon Musk 抛出了一个极具冲击力、却被严重低估的判断。

“记住我说的话，30–36 个月内，很可能更接近 30 个月，
把 AI 部署在太空，将成为经济性最优的选择。
那些长期活在软件世界里的人，很快会在硬件面前，上一次深刻的课。”

这句话真正震撼的地方，不在 “太空”，
而在于他点破了一个长期被忽视的现实：

AI 的瓶颈，正在从软件，转向硬件与物理世界。

过去十多年，科技行业习惯了一件事：
算力问题＝写更好的代码、训练更大的模型、堆更多服务器。

但现在，情况变了。

当 AI 进入超大规模部署阶段，
真正限制它的，已经不只是芯片本身，而是——
电力、散热、土地、基础设施密度，以及边际扩展成本。

这正是 Musk 提到 “太空” 的核心逻辑。

在轨道环境中：
• 太阳能几乎无限
• 不需要复杂的地面散热系统
• 可以绕开部分地面电力与土地瓶颈
• 高度集中部署，边际算力成本可能显著下降

当模型规模、推理需求持续指数级增长时，
经济最优解，未必在地面。

而 “软件出身的人即将被硬件教育”，这句话更狠。

它意味着：
AI 的下一阶段竞争，不再是
谁写得更快、模型更大、参数更多，

而是：
谁能解决现实世界的工程约束。

电力怎么来？
热怎么散？
算力怎么规模化、低成本、长期稳定运行？

这些问题，不存在于代码里，
它们存在于物理世界。

这也是为什么你会看到一个清晰的趋势：
AI 正在和 能源、基础设施、航天、制造 强行绑定。

从这个角度看，Musk 的话并不是 “科幻畅想”，
而是一个时间点判断：

当 AI 需求继续指数增长，
地面系统的边际成本开始失控，
资本自然会寻找新的物理承载方式。

太空，只是那个最极端、但也最干净的解法之一。

问题已经不只是：
AI 会有多强？

而是：
我们到底把 AI 放在哪里，才是最便宜、最可持续的？

如果 AI 的 “终极算力平台” 真的开始向太空迁移，
你觉得最大的赢家会是
芯片公司、能源系统、航天基础设施，
还是最先把三者整合起来的那一方？

📬我会持续追踪 AI、算力、能源与航天基础设施交汇处的关键判断，记录哪些激进观点正在一步步变成现实。欢迎订阅，一起盯住那些被低估的结构性变化。

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