2026年09月25日（優分析／產業數據中心報導）⸺ Google、SpaceX與Starcloud相繼投入太空AI運算，但隨GPU、TPU等高功率晶片進入太空，散熱也成為太空資料中心能否擴大規模的關鍵。太空雖然溫度極低，卻因接近真空，無法像地面資料中心利用空氣帶走熱能，AI晶片產生的廢熱最終仍須透過輻射方式排向太空。
這使太空資料中心的散熱方式與地面不同。地面資料中心可以利用氣冷或液冷降低伺服器溫度，太空則必須先把晶片產生的熱量從衛星內部移至外部，再透過大面積輻射器排出，因此晶片端冷卻與外部輻射散熱缺一不可。
隨AI晶片功耗提高，傳統衛星散熱能力也面臨挑戰。以輝達Nvidia(NVDA-US) A100為例，晶片熱流密度達36.3 W/cm²，高於傳統衛星固體熱傳導約20 W/cm²的極限，過去主要透過金屬支架、導熱板將熱量傳至外部散熱器的方式，已難以因應高密度AI運算需求。
液冷因此可能從地面AI資料中心延伸至太空。Starcloud提出的方案是在晶片端採用直接液冷或兩相浸沒式冷卻，先吸收GPU產生的熱量，再利用兩相流體循環將熱送至遠端輻射器。透過冷卻工質蒸發吸熱、冷凝放熱，可在較低流量下輸送大量熱能，同時降低循環系統的耗電。
不過，液冷解決的是衛星內部如何把熱移走，最後仍要靠外部輻射器把熱排向太空。由於真空環境無法進行外部對流，散熱能力主要取決於輻射器面積、材料發射率及表面溫度。這也意味AI晶片功率愈高，太空資料中心所需的散熱面積也可能隨之增加。
大型可展開式太陽能陣列因此不只負責供電，也可能成為散熱設計的一部分。衛星本體可配置輻射器的面積有限，而太陽能陣列進入軌道後可大幅展開，其背面可提供額外空間配置散熱器，在不增加衛星本體尺寸的情況下提高散熱能力。
以Starcloud長期規畫的5 GW太空資料中心為例，公司提出4 km×4 km規模的太陽能陣列設計，反映當太空AI運算從單顆晶片走向大型運算設施，供電與散熱面積都必須同步放大。
散熱材料也成為另一項技術重點。目前較成熟的方案包括光學太陽反射器(OSR)、氧化鋅基熱控白漆及鋁化聚醯亞胺(PI)薄膜，部分材料紅外發射率最高可達0.92；石墨烯奈米結構與碳奈米管複合塗層雖可進一步提高發射率，但仍受到製程複雜與成本較高限制。
Google最新Project Suncatcher也把散熱列為首度TPU太空測試的重點。公司計畫利用熱管搭配輻射器，實際驗證高功率TPU在真空環境下的熱管理能力。換言之，Google這次把TPU送上太空，不只是測試晶片能否承受輻射，也要確認產生的熱能能否持續排出。
從目前公開方案來看，太空AI散熱方向已逐漸形成「內部搬熱、外部排熱」的設計：晶片端透過液冷、兩相流體或熱管移走熱量，最後再由大型輻射器向太空排放。真正的挑戰則是如何把目前衛星等級的熱管理能力，放大至MW甚至GW級。
因此，太空資料中心的優勢不能只看太陽能與低溫環境。隨Google、SpaceX與Starcloud把更多AI運算設備送上太空，散熱能力能否跟上晶片功率提升，將直接影響太空資料中心可以部署多少算力，也將成為從技術驗證走向大規模商業化的重要門檻。
