这或许算不上什么真正的大问题——甚至可以说，把它当成问题本身就是一种特权——但最令人烦躁的消费体验之一，就是你叫了一辆 Uber Black，结果发现来接你的是一台 Tesla Model Y（好在 Uber 去年终于停止让新的 Model Y 加入 Black 级别）。狭窄而不舒服的后排、廉价的塑料内饰，以及司机尚未完全适应 Tesla 激进动能回收时带来的晕车感，几乎已经成了固定搭配。

不过，Model Y 居然曾经能被归到 Black 档，本身就说明了 Elon Musk 打造出来的品牌力量。早在 2016 年，当 30 万人在几个小时内各掏 1000 美元预订一辆尚未发布的 Model 3 时，我曾经解释过这种现象的根源：因为它是 Tesla。

Musk “Master Plan”的真正回报，在于 Tesla 已经意味着某种东西：当然，它代表环保与可持续性，但更重要的是，Tesla 同时也意味着惊人的性能，以及 Silicon Valley 式的酷感。毫无疑问，Tesla 从高端市场切入，确实帮助它沿着成本曲线一路下探；但真正让 27.6 万人在甚至没见过实车的情况下就预订 Model 3 的，是 Musk 对“毫不妥协的电动车”的坚持——毕竟，它是 Tesla。

也正是这种品牌光环，让一辆说实话相当普通的车进入了 Uber Black 名单。真正让这些车有吸引力的，其实是它们作为“轮子上的电脑”的属性。我认识不少非常有钱的人，他们开 Tesla 并不是因为内饰，而是因为 Full Self-Driving（Supervised）；至少在普通消费者能买到的车里，市场上没有任何东西能与之相比。

Tesla 现在似乎正在进一步强化这一差异化定位。今年早些时候，公司已经停止生产 Model S 和 Model X，把生产资源集中到 CyberCab 和机器人上；如果你想让车自动驾驶，那么你会和其他所有人开同一款车。这让我想起 Andy Warhol 那句著名的话：

这个国家最伟大的地方在于，美国开创了一种传统：最富有的人和最贫穷的人买的本质上是同样的东西。你看电视时会看到 Coca-Cola，你知道总统喝 Coke，Liz Taylor 也喝 Coke，而你也能喝 Coke。Coke 就是 Coke，再多的钱也买不到比街角流浪汉喝的更好的 Coke。所有的 Coke 都一样，而且都很好。Liz Taylor 知道，总统知道，流浪汉知道，而你也知道。

这种“传统”，本质上就是规模化，而美国在这件事上确实比世界上任何国家都更擅长；而在美国企业家里，又没有谁比 Musk 更执着于追求并利用规模效应。

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Starlink 与航空公司

来自 American Airlines 的一份新闻稿：

American Airlines 今天宣布，将从 2027 年第一季度开始，在超过 500 架窄体机上安装 Starlink——“天空中最快的 Wi-Fi”，以全面升级机上乘客体验。Starlink 被广泛认为是全球最先进的卫星星座系统，通过低轨道卫星提供宽带互联网，可支持机上流媒体、在线游戏、协作办公等功能。借助数千颗低轨卫星，Starlink 可以通过 Aero Terminal 向飞机提供多 Gb 级连接，每个天线最高支持 1 Gbps。

“作为一家高端全球航空公司，我们始终在寻找像 Starlink 这样的世界级合作伙伴，以满足客户真正需要和想要的体验。”American Airlines 首席客户官 Heather Garboden 表示，“引入 Starlink，将进一步巩固 American 在机上连接体验上的领先地位。”作为提升机上体验的一部分，Starlink 将在 American 的国内和短途国际航线上提供无缝流媒体、网页浏览和实时通信能力。

我之所以特意贴出这份新闻稿，很大程度上是因为它本身挺有意思：American Airlines 这些年的策略其实更像是“在你不得不坐的航线上提供尽可能不 premium 的服务”，结果现在却把 Starlink 合作包装成“提升机上体验”。如果是 2024 年 United 宣布 Starlink 合作时，这或许还能算卖点；但到今天，这已经成了基础配置，而这显然正是 Musk 想要的结果。

Starlink 是 SpaceX 面向消费者的业务，去年营收达到 87 亿美元，利润 44 亿美元。虽然我们并不完全清楚 SpaceX 在财务上如何分摊发射成本，但显然，Starlink 最大的优势就在于它能够直接使用 SpaceX 自己的发射能力。而这种发射能力，已经让超过一万颗低轨卫星进入轨道，从而在全球范围内——包括飞机上——提供低延迟高速互联网。

对于航空公司来说，这就是胡萝卜；而“大棒”则是：如果所有竞争对手都拥有同样的服务，那么乘客最终会根据网络质量来决定坐哪家航班。

这里和 Tesla 有一种相似性。Musk 旗下公司最厉害的时候，并不是“赢得竞争”，而是通过规模化直接改变游戏规则：亿万富翁开始购买实际上是经济型车的 Tesla，因为它们真的会自动驾驶（在监督下）；而航空公司则被迫自掏腰包改造整个消费者体验。

Musk 的风格一直如此：无论是发射能力还是自动驾驶，他都会进行彻底的 all-in 押注，而不是基于短期商业理性决策。他总是先设定理想中的最终状态，再反向推导路径。

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SpaceX 那份离谱的 S-1 文件

科技行业向来不缺离谱图表——甚至已经有一种专门的分类叫“Bezos charts”——而 SpaceX 的 S-1 文件里也有一张让我笑出声的图。它出现在 SpaceX 对 TAM（总可寻址市场）的讨论部分：

我们相信，我们已经发现了人类历史上最大的可执行 TAM。我们估计，可量化的 TAM 达到 28.5 万亿美元，其中包括：

• Space：3700 亿美元
• Connectivity：1.6 万亿美元
  • Starlink Broadband：8700 亿美元
  • Starlink Mobile：7400 亿美元
• AI：26.5 万亿美元
  • AI infrastructure：2.4 万亿美元
  • Consumer subscriptions：7600 亿美元
  • Digital advertising：6000 亿美元
  • Enterprise applications：22.7 万亿美元

出于估算市场规模的目的，我们的全球数据不包含中国与俄罗斯。

这张图在纵向比例上大概是按比例绘制的，但横向显然不是。我实在需要一点帮助，才能真正理解这个“26.5 万亿美元 AI 市场”的概念——因为它比“太空 + 连接”市场加起来还大 13 倍以上。

当然，认真说的话，这些数字显然是荒谬的。但话说回来，这整个 IPO 本身也同样荒谬。

SpaceX 试图以 2 万亿美元估值上市，而公司去年收入只有 186.7 亿美元，却亏损了 49 亿美元；更离谱的是，增长率还从 35% 放缓到了 33%。

而这种增长放缓还是在纳入了 xAI（以及 X）的情况下发生的。由于 51 亿美元的 AI R&D 支出，公司从原本略有盈利直接转为巨额亏损。更值得注意的是，这笔 R&D 最终做出来的模型，目前排名大概也就第 5，而且整个创始团队最近还离开了公司。

但没关系，毕竟他们有“26.5 万亿美元 AI 机会”。

这并不是说 SpaceX 拿不到这个估值。Tesla 的估值长期以来也同样毫无道理，直到 Model 3 和 Model Y 真正成功，股价才一路暴涨；即便如此，人们依旧很难建立一个真正合理的财务模型去解释那个市值。

Musk 构建“现实”的能力，首先就体现在投资者身上。我在 2021 年《Mistakes and Memes》那篇文章里比较 Apple 与 Tesla 时曾写道：

这个比较在某种程度上成立，但并不完整。Apple 的品牌来自几十年持续打造产品，并最终成为全球最赚钱的公司；而 Tesla 则一直像是随时要破产一样，直到它不断增发股票，而这反而进一步强化了怀疑者与空头的信念。

真正疯狂的地方在于：按理说增发股票应该导致股价下跌，因为原有股东被稀释了。但一次又一次，Tesla 宣布增发后，股价反而上涨。如果你把股票理解成一家公司的所有权，这根本说不通。

但问题就在于，TSLA 本身已经变成了一个 meme。它当然代表一家汽车公司，也代表环保，但最核心的是，它代表 Elon Musk 本人。

增发股票并不是在稀释现有股东，而是在把“TSLA 这个 meme”传播给更多人。Musk 的黑粉越来越多，但粉丝也越来越多。而互联网世界，本来就是关于 abundance（丰裕），而不是 scarcity（稀缺）。

最终，事情变成了：不是基础设施催生运动，而是资本市场里的这场运动，反过来资助了基础设施建设。

我当时解释过，为什么我通常不愿意分析 Tesla 的财报；同样的逻辑也适用于 SpaceX。Musk 是 meme 大师，而他本人也是一个 meme。

他出售的是一种梦想——Mars、完全自动驾驶、28.5 万亿美元 TAM——然后把公司和股票包装成通往这个梦想的入口。再通过资本市场的炼金术，把一种集体幻觉转化为大众市场现实。

而且，Musk 的历史战绩确实很重要。

打造电动车公司是可能的；全自动驾驶（在监督下）也是可能的。同时，政府关于减排的法规和补贴，也构成了 Tesla“胡萝卜背后的大棒”。

类似地，可回收火箭也是可能的，而发射成本下降后催生的新市场，同样是可以理解的。

Musk 在这两件事上的成功，让他获得了“先相信他一次”的资格。

因此，真正重要的问题并不是这些数字今天是否合理（它们显然不合理）；真正重要的是：这个梦想是否至少有可能实现，以及我们是否真的能看到它发生的理由。

而我认为，“太空数据中心”确实满足这两个条件。

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太空数据中心的逻辑

关于太空数据中心，第一个问题是：它到底是否可行？

我认为答案显然是：可行。

关键在于，我们并不需要让这些数据中心长得像地球上的数据中心。

在地球上，我们会建造巨大的建筑，里面塞满 GPU，并配套庞大的散热系统和发电设施（或者接入大型电网）。

把这些庞然大物搬去太空，听起来当然荒谬——而且确实荒谬。

但问题是，太空中的数据中心根本没必要长成那样。

更合理的思路，是把单颗卫星视作“一个 rack（机架）”。

目前轨道上最大的 Starlink 卫星是 V2 Mini Direct-to-Cell，尺寸大约是 7.4 米 × 2.7 米 × 0.3 米；而 Nvidia 的 NVL72 rack 大约是 2.2 米 × 1.1 米 × 0.6 米。换句话说，在尺寸级别上，我们已经非常接近了。

V2 Mini Direct-to-Cell 当前大约消耗并散热 25kW 功率；NVL72 则达到 135kW，并能够容纳一个量化到 FP4 的 1 万亿参数模型。

对于“机架卫星”来说，最大短板显然是供电与散热；但从 25kW 提升到 135kW，并不是完全不可能。而且，由于太空中不需要地面数据中心那套庞大的供电与冷却基础设施，接近 100kW 时，其实已经可能达到类似性能。

当然，还有很多问题需要解决，比如辐射对计算的干扰、可靠性等等。不过这两个问题，也可以通过使用更大的芯片部分缓解——虽然效率更低，但功耗也更小。

此外，这些“机架卫星”本身也会像 Starlink 卫星一样属于一次性消耗品，从而降低可靠性要求。

但最关键的一点在于：一个由大量“机架”组成、通过激光互联（Starlink 已经这么做了）、每个机架都带有自己的太阳能板和散热阵列的系统，在工程上是可能存在的。

当然，每个 rack 部署超过 200 平方米散热板会是巨大的挑战。

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关于太空数据中心，第二个问题是：它到底有没有应用场景？

也就是“胡萝卜”。

而我此前在《The Inference Shift》中已经论证过：有。

具体来说，围绕 LLM，目前正在形成三类 workload：

• training
• answer inference
• agentic inference

其中关于 “agentic inference”，我当时写道：

关键在于，这种 agentic memory hierarchy 天然意味着一种“以速度换容量”的权衡。

但问题是：如果系统里根本没有人类参与，那么速度就没那么重要。

如果一个 agent 正在等待一个 overnight job 完成，它根本不会在意用户体验延迟；真正重要的是任务能否完成。如果全新的 memory 架构能够实现这一点，那么等待是完全可以接受的。

如果延迟无所谓，那么整个行业如今对纯算力与高带宽内存的执念，其实就有点奇怪了。

如果 latency 不再是最高优先级，那么更慢、更便宜的内存——例如传统 DRAM——反而更合理。

而如果整个系统大部分时间都在等待 memory，那么芯片本身也不需要最前沿速度。

这意味着未来架构会发生巨大变化，但并不意味着现有架构会消失：

• training 仍然重要，而 Nvidia 当前的高速计算、高带宽内存和高速网络架构仍会占主导；
• answer inference 会是重要市场，但规模相对较小，像 Cerebras 或 Groq 这种强调速度的芯片会很有价值；
• agentic inference 则会逐渐“拆解 GPU”，因为 GPU 在 prefill 阶段浪费 HBM，而在 decode 阶段又浪费算力。

未来系统会转向更复杂的 memory hierarchy，以大容量、低成本 memory 为核心，再搭配“足够好”的算力。

甚至相比 GPU 速度，CPU 在 tool use 上的性能反而可能更重要。

更重要的是，这几个市场规模并不相同。

其中最大的，将会是 agentic inference。

因为它不再受人类时间与注意力限制。

今天的 agent，本质上还是 fancy answer inference；而未来真正的 agentic inference，将是“计算机根据其他计算机给出的指令去完成工作”。

因此，它的市场规模不是随着人类数量增长，而是随着 compute 增长。

而这，恰恰最适合部署在太空中的机架上。

并且非常巧合的是，这也很可能是长期最大的计算市场。

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关于太空数据中心，第三个问题则是：有没有“大棒”？

也就是说，即便我认为“太空机架”比人们想象中更可行、也更适合未来 agentic inference，但归根结底，在地球上建数据中心显然还是更便宜、更简单。

但问题在于：现实并不“其他条件相同”。

现在我们甚至还处在 AI 基础设施建设的最初阶段，而最大的瓶颈之一已经不只是电力（这是预料之中的），还有 zoning（这是意料之外的）。

我在上周的一篇 Update 中写道：

这与全球化形成了一个有趣对比。

当企业关闭美国工厂、裁掉工人、把生产迁往中国时，那些受到影响的社区与工人根本没有发言权。

他们只是突然失业，而整个 Rust Belt 的许多城市也失去了存在理由。

人们只能离开，或者更糟，沉溺于酒精与毒品。

但 AI 正好相反。

建设数据中心需要审批，也就是说，人们真的有发言权。

我并不是说这些人真的理解数据中心，或者理解 AI 的经济意义；我只是指出：那些在全球化时代毫无话语权的人，如今突然发现，他们居然可以阻止 AI。

而他们确实正在这么做。

在那篇文章里，我主张：数据中心建设方应该直接向社区居民付费，以换取建设许可。

但即便只是这样，也已经提高了地面数据中心的成本。

长期来看，一个非常合理的推演是：

对 compute 的需求最终会大到地球上根本没有地方继续建数据中心。

到那时，广袤太空不再只是备选方案，而会变成唯一方案。

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一个值得支持的 IPO

如果上述一切真的发生——当然，这里面有大量“如果”——那么 2 万亿美元估值突然就显得合理起来了。

SpaceX 已经通过 xAI 的首个数据中心 Colossus 1 获得了货币化能力：300MW 容量，每年收入达到 150 亿美元。

这大约相当于 3000 个“太空机架”。

而 Anthropic 在同等算力下，可能会创造 3 倍收入。

至于 xAI 能否重新回到 state-of-the-art，还不好说；但如果它做到了，那么每个“太空机架”对应的收入还会更高。

即便没有 xAI，SpaceX 也可能成为“边际 compute capacity”的垄断提供者。

当然，这套逻辑里隐藏着大量假设：

• 大量工程难题被解决
• Starship 真正成功
• SpaceX 获得足够芯片供应
• compute 需求爆炸式增长
• agentic inference 真的拆解现有架构
• 数据中心反对者持续成功

这些假设对应的风险，理应反映在估值折扣里。

换句话说，我仍然认为这个 IPO 很疯狂。

但与此同时，我很高兴它存在。

原因有很多。

第一，也是最明显的一点：

Musk 尽管问题很多，但他确实已经在多个维度推动了人类进步，包括电动车、自动驾驶、可回收火箭、卫星互联网等等。我很期待看到他继续尝试更多事情。

第二：

我确实担心，我们是否能够建设出足够 compute，来真正释放 AI 的全部潜力。

我尤其担心，历史会重演成“核能悲剧”：

由于我们没能持续建设核电，人类甚至失去了想象“无限能源世界”可能发明什么东西的机会。

因此，Musk 提出一种通往“无限 compute”的替代路径，本身就令人宽慰。

第三：

我很欣赏这个 IPO 在某种意义上回归了 IPO 原本应该有的样子——让普通人能够真正为企业建设提供资本，并在成功时分享收益。

正如我前面所说，我无法建立一个能够证明当前估值合理的财务模型；但同样，VC 在投资一家公司的 Series A 时，也做不到这一点。

SpaceX 已经发明了很多东西，它的早期投资者会因为这次 IPO 赚到巨额财富。

但与此同时，还有更多东西尚待发明，因此依然存在巨大上行空间——当然，也有巨大风险。

而最能体现 SpaceX 野心的一点，恰恰在于：

散户投资者终于有机会像 VC 一样下注。