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时长:
17分钟
播放:
1,117
发布:
1周前
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简介...
https://xiaoyuzhoufm.com
📝 本期播客简介
本期我们克隆了:Forbes 科技访谈系列 Why This Entrepreneur Believes We Should Build Data Centers In Space
当马斯克在德州疯狂测试“星舰”时,有一群人已经盯上了太空里的“无限能源”。本期嘉宾 Philip Johnson 是 Star Cloud 的创始人,这家由英伟达支持的初创公司,刚刚完成了将 H100 芯片送上太空的壮举。
为什么在地球上建数据中心越来越难?为什么“星舰”的成功是太空算力的“iPhone时刻”?在没有空气和水的真空里,价值数万美金的 GPU 如何散热?Philip 将带我们揭开“天基数据中心”的神秘面纱。这不仅是一个关于航天技术的硬核分享,更是一场关于 AI 算力成本、能源革命以及人类如何跳出地球资源限制的深度对话。
👨‍⚕️ 本期嘉宾
Philip Johnson,Star Cloud CEO 兼联合创始人。他曾任职于麦肯锡,长期与各国政府航天机构合作。他创办的 Star Cloud 致力于利用大幅下降的发射成本,在太空构建大规模 AI 算力基础设施,目前已获得英伟达、Y Combinator 等顶级机构投资。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 嘉宾介绍:把英伟达 GPU 送上天
为什么是太空?
00:48 地球的瓶颈:能源限制与漫长的基建审批周期
01:11 太空的诱惑:无限太阳能与低至 0.5 美分的电力成本
01:59 规模想象力:四公里见方的太阳能板与“太空发电厂”
星舰:改变游戏规则的变量
03:01 范式转移:为什么“全重复使用”是航天成本的分水岭
03:35 算一笔经济账:从每公斤 6500 美元到 10 美元的成本暴降
硬核工程挑战
04:34 实验报告:第一块在太空运行的 H100 验证了什么?
05:41 散热难题:在真空中,如何利用“辐射冷却”给芯片降温
07:12 制造挑战:把散热器的成本降低 100 倍
算力市场的未来
08:26 需求预测:为什么十年后一半的新增算力会在太空?
09:47 时间表:等待“星舰”量产后的成本反转曲线
10:09 辐射防护:如何用粒子加速器测试芯片的“防弹衣”
11:03 硬件折旧:太空中的 H100 会比地球上更耐用吗?
创业初衷与商业路线图
11:52 创始团队背景:从 SpaceX 到微软数据中心的大牛组合
12:44 灵感来源:如果能量传输损耗大,那就把数据中心搬到能源源头
13:45 商业化第一步:为卫星提供“边缘计算”,解决天地传输带宽瓶颈
15:58 终极愿景:二十年后,把高能耗工业留在太空,把绿色留给地球
🌟 精彩内容
💡 能源是 AI 的第一生产力
Philip 指出,在地球上新建百兆瓦级数据中心,能源审批可能耗时数十年。而太空拥有 24 小时不间断的太阳能。一旦发射成本通过“星舰”降下来,太空电力的边际成本几乎为零。
🚀 “星舰”带来的成本奇迹
目前的航天就像“飞一次纽约就拆一架飞机”。而星舰的完全可重复使用,将发射成本从每公斤数千美元压低到两位数。这意味着在太空建数据中心的综合成本,未来将比地球便宜 10 倍。
❄️ 物理学的挑战:辐射散热
在没有空气对流的太空,散热全靠红外辐射。Star Cloud 研发了巨大的薄膜散热器,利用温差将热量排向零下 270 摄氏度的宇宙深空。这不再是科学难题,而是如何大规模廉价制造的工程挑战。
🛡️ 保护最脆弱的“大脑”
AI 芯片在高能粒子轰击下极易失效。Philip 透露,他们利用粒子加速器对 H100 进行了“轰炸测试”,找出了芯片最脆弱的部位,并结合物理屏蔽与软件算法,让最先进的商用芯片能在恶劣的辐射环境中存活。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自:Forbes: Why This Entrepreneur Believes We Should Build Data Centers In Space
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作,也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译,因此可能会有一些地方不通顺;
如果有后续想要听中文版的其他外文播客,也欢迎联系微信:iEvenight
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