教程辅助!“心动联盟是不是有挂”2025开挂教程步骤

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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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    2025年12月19日
    60

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  • wak1
    wak1 2026年01月24日

    我是淼歌号的签约作者“软件”!

  • wak1
    wak1 2026年01月24日

    本文概览:>亲,心动联盟是不是有挂这款游戏原来确实可以开挂,详细开挂教程 1、起手看牌 2、随意选牌 3、控制牌型 4、注明,就是全场,公司软件防封号、防检测、 正版软件、非诚勿扰。 2022首推。 全网独家,诚信可靠,无效果全额退款,本司推出的多功能作 弊辅助...

  • wak1
    wak1 2026年01月24日

    文章不错《教程辅助!“心动联盟是不是有挂”2025开挂教程步骤》内容很有帮助

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