AI資料中心對電力與基礎建設需求持續攀升，地面資料中心正面臨電力供應不足、土地與散熱壓力同步升高等挑戰。對此，鴻海研究院新世代通訊研究所所長吳仁銘表示，未來五年內，AI資料中心用電需求可能再成長一倍，電力供應將成為全球科技產業與能源基礎建設的關鍵課題。
吳仁銘指出，目前地面AI資料中心最大瓶頸仍在電力。大型AI模型訓練與推論高度仰賴GPU等高效能運算設備，帶動資料中心用電量快速增加，使AI基礎建設對穩定、低碳且大規模電力來源的需求日益迫切。
因此，太空AI資料中心逐漸成為市場討論的新興方向。吳仁銘表示，相較地面資料中心受限於電網、土地與散熱條件，太空環境可長時間接收太陽能，理論上能提供更穩定且近乎無限的能源來源。若能有效降低前期建置成本，太空資料中心在長期營運上將具備一定競爭力。
吳仁銘補充，建置太空AI資料中心並非完全不可行，但核心挑戰在於建置成本。以電力規模來看，現有國際太空站約可提供200kW電力，而一座AI資料中心所需電力可能達1,000kW，代表太空端基礎設施規模必須大幅放大。若要支撐AI運算所需的電力、儲能、通訊與散熱系統，將需要建造遠大於現有太空站規模的太空設施。
同時，載運成本亦是重大挑戰。吳仁銘說明，AI資料中心涉及大量運算設備、供電模組、散熱結構與支撐系統，如何將龐大且高精密度的設備送上太空，並完成組裝、部署與維護，將牽涉火箭載運能力、發射頻率、太空組裝技術與後續維修機制，短期內仍難以與地面資料中心的成熟供應鏈相比。
散熱則是另一項關鍵難題。吳仁銘表示，太空環境沒有空氣，無法靠對流帶走熱能，只能透過熱輻射將熱排出。由於GPU等高效能運算硬體運作溫度通常需控制在一定範圍內，例如不宜超過約85°C，因此太空資料中心必須搭配大規模散熱系統，透過熱導管將熱能傳導至散熱片，再以輻射方式排入太空。
然而，熱輻射效率與散熱片面積及溫度相關，若要支撐AI資料中心等級的高密度運算，所需散熱結構將相當龐大，也會進一步推升建置難度與發射成本。
吳仁銘表示，總之，太空AI資料中心的發展關鍵，在於前期建置成本與後期營運成本之間的平衡。其主要優勢在於太空可提供長時間且穩定的太陽能來源，若衛星製造、火箭發射、太空組裝與散熱技術成本持續下降，未來有機會形成相較地面資料中心不同的市場利基。
短期而言，太空AI資料中心仍屬前瞻性基礎建設構想，離大規模商業化仍有一段距離。不過，隨著AI運算需求持續升高，地面資料中心面臨的電力與散熱壓力將會更為嚴峻，太空資料中心也可能從概念驗證逐步走向實際部署，成為全球AI基礎建設競賽中潛在新戰場。
資料來源：工商時報
