【TechWeb】在纽约举行的第33届巴伦投资者大会上，马斯克公布了一份时间表：SpaceX与黄仁勋的NVIDIA联合设计的首批StarMind太空计算设备，计划于2027年第三季度发射入轨，并在2028至2029年进入大规模部署阶段。
这一合作的核心硬件并非地面常见的通用服务器，而是NVIDIA的Vera Rubin NVL72计算平台。在地面，这是一套将72颗Rubin GPU与36颗Vera CPU通过第六代NVLink整合为共享内存架构的机架级AI系统，NVIDIA宣称可提供3.6 EFLOPS的NVFP4推理性能与20.7TB的HBM4内存池。将这种高端机架级系统直接送入轨道，意味着SpaceX的太空数据中心从一开始就瞄准了大规模AI推理与训练，而非简单的在轨数据处理。
太空方案的直接驱动力是能源。马斯克指出，AI算力的最终瓶颈在电力——中国发电量约为美国的3倍，地面电网建设已难以跟上数据中心的扩张需求。而轨道上的太阳能板不受昼夜和云层影响，可比地面多获取约30%的太阳能，这构成了太空数据中心长期成本竞争力的底层逻辑。散热同样是加分项：真空环境无需冷却塔与风扇，借助辐射散热器可直接排热，SpaceX称由此可将冷却开销降低一个数量级。
通信层面也在同步升级。SpaceX计划为下一代星链V4卫星配备10个激光链路，单链路传输速度超过每秒10太比特，并计划远期构建由超过10万颗卫星组成、每颗约100个激光链路的网络。光在真空中的传输速度比光纤快约40%，且路径更直接，这为太空数据中心的跨区域互联提供了不同于海底光缆的物理基础。
双方分工清晰：NVIDIA提供算力架构与Space-1空间优化模块（单颗卫星的AI算力约为H100的25倍），SpaceX则依托Starship的发射能力与Starlink激光链路完成部署与回传，xAI旗下Grok等模型的训练与推理需求构成天然客户。马斯克已表态，SpaceXAI的AI基础设施将全面转向NVIDIA硬件。
从时间表到规模化之间，横亘的是几道硬门槛：Vera Rubin芯片的轨道版需要完成发射振动、辐射累积效应与热循环下的可靠性验证，SpaceX目前公布的AI1载荷为峰值150kW、平均120kW，但完整的能源、散热与轨道方案尚未披露；在轨故障无法人工维修，系统必须具备自主容错、任务断点续跑与远程重镜能力，这些实现细节均未公开。经济账也未闭环——行业分析师测算，当前轨道算力成本仍为地面算力的4倍以上，SpaceX声称2至3年内轨道将成为部署AI算力的最低成本选项，但这一判断以Starship实现常态化复用为前提。每艘Starship单次可部署30至50颗Starmind卫星，若发射成本曲线如期下探，轨道算力的竞争力才可能成立。
马斯克与黄仁勋将此定位为“一个将共同探索的全新市场”。即便工程与经济性挑战悬而未决，这一合作已将AI基础设施的竞争边界，从地面的电网与土地之争，推进到了近地轨道。
