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【央视新闻客户端】

专题：世界经济论坛年会_2026冬季达沃斯

　　新浪财经 康路 发自瑞士达沃斯

　　2026年1月22日
，世界经济论坛期间，硅谷投资人
、Fusion Fund创始人张璐对话新浪财经 ，阐释太空经济前景和此次达沃斯参会的见闻。

　　张璐表示
，当前关于“太空算力 ”“在轨数据中心
”的讨论，亟需去泡沫、去叙事 。“把计算单元送上太空在技术上并不科幻 ，但真正的问题不在于能不能
，而在于有没有必要 、是否合理
。”在她看来，用太空算力支撑地球 AI 的主流叙事 ，在经济性和工程层面都难以成立
，至少在相当长一段时间内并不现实。

　　在投资判断上，张璐明确表示 ，Fusion Fund 目前并未布局“太空算力数据中心 ”，因为这类方案本质上是用一个成本更高
、复杂度更大的系统
，去解决地球上仍有大量低成本优化空间的问题 。相比之下，她更看好太空工厂、太空补给 、交通管理等基础设施方向。这些领域解决的是地球物理条件无法解决的问题 ，更容易率先形成清晰的工程路径和商业闭环
。

　　谈及马斯克为何仍持续强调太空算力
，张璐认为关键在于视角不同。“太空算力最终一定会成立，但不是为了服务地球 ，而是为了服务太空本身 。
”随着发射成本下降
、卫星数量激增
，每一颗卫星都在成为 AI 边缘节点，未来真正成立的 ，将是支撑太空生态运行的在轨算力体系
。

　　附部分对话实录：

　　1．新浪财经：这次在达沃斯
，无论是马斯克的演讲，还是美国创业公司 ，都在反复提“太空算力”“在轨数据中心 ”
，甚至已经有人把计算模块、TPU送上了太空。从你们长期深度参与太空科技投资的视角看，现在行业内部一个相对理性的共识是什么？哪些是真正已经站得住的 ，哪些更多还停留在叙事层面？

　　张璐：我觉得这是一个需要“去泡沫 、去叙事
”的话题 。

　　技术层面上，把计算单元送上太空并不是什么科幻
，甚至已经有人在做实验性部署
。但真正的分歧点不在“能不能”，而在“有没有必要
、是否合理 ”。目前行业里最常见的一种叙事是：地球上的 AI 算力和能源不够了 ，所以要把数据中心搬到太空 。

　　这个逻辑
，在当前阶段，我认为并不成立
。

　　原因非常清楚。第一是经济账算不过来 。即便发射成本持续下降 ，从过去的十亿美元级降到一亿美元级
，未来甚至可能降到一两千万美元一次，但即使在这样的假设下 ，把一个大规模数据中心部署到太空
，它的单位算力成本依然远高于地面方案
。

　　第二是工程与物理层面的限制，尤其是热辐射问题。太空“冷”并不等于好散热 ，真空环境下持续高功率计算的热量排出
，比在地球上更难 。这一点在很多“太空算力
”的公开叙事中被严重低估了。

　　所以，用太空算力支撑地球 AI”在经济和工程层面都不合理 ，至少在未来相当长一段时间内不成立
。

　　2．新浪财经：Fusion Fund 很早就开始布局太空科技和太空基础设施，是否已经投资“太空算力数据中心 ”？出于怎样的判断？

　　张璐：我们现在没有投资“太空算力数据中心
”
，核心原因只有一个：当前很多项目的逻辑是，用一个成本显著更高、工程复杂度极高的太空系统 ，去解决地球上本可以用更便宜方式解决的问题。从投资角度看
，这是不成立的 。

　　更重要的是，地球上的优化空间其实远远没有用完
。

　　我举两个非常现实的例子。一个是加拿大 。加拿大在数据中心这件事上有天然优势：能源充足 、气候寒冷、水资源丰富 ，这对算力成本意味着什么
，不言而喻
。

　　另一个是新加坡。新加坡最近建设了一个“数据中心岛”，在一个小岛上把数据中心与多种能源系统整体设计 ，围绕过程控制
、系统优化来降低整体算力成本 。这种工程级优化
，本身就能释放出大量算力供给
。

　　在这些“地球方案 ”都还没有被充分做到极致之前，直接跳到太空 ，并不理性。

　　但是我们看好太空经济
，也在投“太空工厂
” 。

　　3．新浪财经：具体什么是“太空工厂”，投资的逻辑是什么？

　　张璐：太空工厂并不是很多人想象中的那种大规模工业制造基地
。更准确地说 ，太空工厂是在零重力/微重力重力环境下，依托自动化和机器人系统
，进行高价值研发与小规模生产的空间设施。

　　它成立的前提并不是规模，而是物理条件的不可替代性 。比如在地球上 ，物质的分子对流运动和重力沉降
，重力会干扰材料和蛋白质的晶体结构生长和纯度，而在零重力/微重力环境中 ，可以制造在地面重力下难以合成的理想高性能材料和药物生产
，得到的晶体纯度更高，结构也更优。所以太空工厂真正适合的 ，并不是“做更多 ”
，而是“做地球上做不了的事情
”
。

　　为什么太空工厂会比“太空算力数据中心”更早成立，我们觉得核心区别在于它解决的问题类型不同。太空工厂解决的是地球物理条件无法解决的问题 ，而不是成本问题；而“为地球服务的太空算力 ”
，本质上是在用一个更贵、更复杂的系统，去解决地球上本来可以用更便宜方式解决的问题 。从工程和经济逻辑来看 ，前者更容易成立，也更容易形成清晰的应用场景和商业闭环
。

　　举个例子
，比如我们投资了一套太空自动化机器人系统，它的目标是月球补给站。这套系统可以在月球环境中自动从土壤里提取水 ，再分解出氢和氧
，用作燃料 。它的意义在于，未来太空飞行器不必从地球携带全部燃料 ，而是可以在太空中完成补给
。你可以把它理解为太空经济中的“加油站
”或“充电桩”。在地球上
，自动驾驶当然很重要，但如果没有加油站和充电网络 ，整个系统也无法运转 。在太空经济中
，道理是一样的
。

　　第二个是一个太空交通管理与数据交易平台，它本质上是一家纯软件公司。随着卫星数量快速增加 ，轨道拥堵和碰撞风险已经变成一个现实问题 。这家公司通过软件系统帮助卫星进行交通管理 、自动避碰和轨道调整
。更有意思的是
，在管理轨道的过程中，它还促成了卫星数据的交易和共享。不同卫星之间可以基于已有的轨道和观测数据进行交易 ，而不必各自重复发射 。这类模式已经开始形成可观的商业收入。

　　太空工厂，更依赖的是机器人原生
、自动化和系统工程能力
，而不是集中式的大规模算力
。

　　随着机器人逐步替代人类进入太空，过去因为生命维持系统而无法承受的成本结构 ，正在发生根本性变化。这也是为什么我们认为
，太空工厂会成为太空经济中一个更早走向现实的方向 。

　　3．新浪财经：既然如此，你认为马斯克为什么仍然会在这个阶段反复提太空算力？

　　张璐：因为马斯克看的 ，其实是下一阶段的必然形态
。

　　太空算力最终一定会成立
，但不是为了服务地球，而是为了服务太空本身。

　　我们正在进入一个新的阶段：发射越来越便宜 ，卫星数量指数级增长 。每一颗卫星
，本质上都是一个 AI 边缘设备，会持续产生高价值数据 ，并且需要实时决策
。

　　如果你相信“AI 的未来在边缘 ”
，那卫星就是极端意义上的边缘计算节点。

　　在这种情况下，太空到地球之间的延迟会成为瓶颈；但如果你的 AI 应用本身就在太空生态内部——比如卫星协同、轨道管理 、太空交通
、自动化补给系统——那么在轨算力的价值就完全不同了 。

　　所以太空算力真正成立的逻辑是：为太空生态服务的在轨算力 ，而不是为地球 AI 兜底的算力
。

　　4．新浪财经：最后回到达沃斯本身。今年你最大的感受和观察是什么？

　　张璐：我有一个非常强烈的感受：技术的加速和地缘政治的不确定性，正在并行 。

　　一方面
，关于 AI 的讨论已经明显进入“落地阶段”
。大家不再只谈模型和 benchmark，而是非常现实地讨论：AI 怎么和产业结合、怎么部署 、怎么解决数据隐私和合规问题。

　　你会看到美国很多大型企业 ，内部都在系统性推进所谓的 AI university 。从 CEO
、董事会成员
，到中层管理者、普通员工，几乎是全员被要求重新学习 、理解和使用 AI。

　　另一方面 ，几乎所有欧洲的企业领袖
、政策制定者
，都在反复提一个问题：数据和模型是否应该更本地化？技术是否已经不可避免地和政治、安全 、主权绑定在一起？

　　这是一个非常罕见的历史状态：我们可能正处在几十年来最好的技术创新周期，同时也处在最复杂、最割裂的国际政治环境中
。

　　但我可能会稍微偏乐观一点 ，很多时候
，新技术要想真正快速演进和迭代，并不是技术本身不够好 ，而是产业和社会有很强的惰性。当一个系统运转得“足够舒服
”
，大多数人其实并不愿意改变 。哪怕你理性上知道有更好的方案，但因为现在已经过得还可以 ，就会形成一种我常说的 lazy mind （知道该变，但就是不想变）
。

　　反而是在社会经历重大变革
、巨大挑战或系统性危机的时候
，求变才会成为共识。

　　如果你回看一两年前，关于 AI 的讨论更多集中在监管、风险 、边界；但现在 ，很多国家都在主动放松监管 。这并不是因为风险消失了
，而是因为一个更高优先级的判断出现了：技术必须先发展，否则就会在国际竞争中落后
。

　　也许是最好的技术周期 ，遇上了最糟糕的国际政治环境。但从另一个角度看
，也正是这种高度割裂
、充满压力和不确定性的状态，在倒逼所有人去求变、去创新 、去突破原本不愿意动的边界 。

　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理 ，未经演讲者审阅
，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述
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