近年來，「軌道資料中心」成為矽谷與航太產業熱議的新概念。隨著AI算力需求暴增，有人將目光投向距地表約400公里的低地球軌道（LEO），期待在太空中建立新一代運算基礎設施。然而，這條路真有商業可行性嗎？身兼太空工程師的 Andrew McCalip 近日以經濟模型直球對決，替這股熱潮降溫。
McCalip 在分析中直言，軌道計算在物理上可行，但在經濟上極為嚴苛。他以第一性原理建立成本模型，比較太空與地面資料中心的「每瓦成本」，結果顯示，在極度樂觀假設下，軌道方案的單位成本仍是地面方案的三倍以上。換言之，把GPU送上太空，目前仍是一場昂貴的賭注。
造成差距的主因，在於發射與硬體成本。即便假設未來火箭發射價格降至每公斤1,000美元，軌道太陽能、衛星製造、部署與維護費用仍遠高於地面成熟的電力與冷卻體系。McCalip形容，這是一套「野蠻的經濟學」，稍有不慎就會被成本吞噬。
模型也點出另一個致命問題：利潤疊加與「質量稅」。在太空產業中，每增加一公克重量，成本就會隨發射價格被放大。若企業無法垂直整合火箭、衛星與系統設計，只要層層外包，利潤幾乎不可能成立。因此他直言，放眼全球，真正具備條件挑戰軌道計算的，幾乎只有能全面掌控供應鏈的 SpaceX。
即使跨過成本門檻，工程挑戰仍未結束。太空是真空環境，無法像地面資料中心靠對流散熱，只能依賴熱輻射。算力越高，散熱需求越大，卻同時增加太陽熱吸收，形成難解的工程矛盾。如何在有限表面積下平衡發電與散熱，被視為軌道計算最棘手的物理限制。
儘管如此，McCalip並未全盤否定這條路。他認為，從短期單位經濟來看，太空跑GPU並不聰明，但若拉長視角，軌道能源與工業化本身，可能成為人類走向太空的重要基礎設施。AI對算力的渴求，或許只是推動這場文明級投資的「商業理由」。
最終，這篇分析並非替太空計算定生死，而是試圖讓討論回到現實數據。當熱情退去，能否留下可計算、可驗證的路徑，才是真正決定軌道資料中心命運的關鍵。