这篇内容探讨了在太空建设数据中心的争议，分析了其利用太阳能和深空低温的优势，但也引述了美国宇航局工程师的观点，指出现阶段在能源供应、散热、辐射防护和通信带宽方面存在难以逾越的技术障碍。此外，内容还介绍了七牛云大模型服务的使用技巧、冰岛洋流危机等科技动态，并分享了一篇核心观点：大公司的代码质量之所以不高，主要是因为多数代码由不断轮换、对项目不熟悉的“相对初学者”完成的。
太空数据中心的争议
随着 AI 发展导致数据中心需求激增，将数据中心建在太空的想法被提出。支持者认为，太空数据中心有两个显著优势：
- 高效能源： 在高轨道，数据中心可以 7×24 小时利用高强度、不受大气影响的太阳能，发电效率极高。
- 低成本散热： 深空接近 -270℃ 的绝对零度，理论上只需简单的导热材料即可散热，无需复杂的液冷结构。
然而，一位曾参与卫星设计的美国宇航局资深工程师根据国际空间站的经验提出了质疑，认为现阶段技术上难以实现，成本高昂而收益有限。
尽管太空看起来是理想场所，但在能源、散热、辐射和通信方面的实际工程挑战，使其在现阶段成为一个不切实际的方案。
以下是其提出的几个关键技术制约：
能源问题： 国际空间站拥有迄今最大的太空太阳能板（约 2500 平方米），其峰值功率仅能支持约 200 个英伟达 H200 GPU。相比之下，一个地面数据中心动辄容纳数万个 GPU，能源需求是太空太阳能板的数百倍。
散热问题： 太空是真空，无法通过空气对流散热，风扇和散热片毫无用处。唯一的方式是辐射散热，即通过液体将热量传导至大型散热板。国际空间站复杂的散热系统上限仅为 16kW，大约相当于 16 个 H200 GPU 的热量。要为一个 200 卡的系统散热，所需散热板的面积将极其巨大，远超国际空间站的规模。
粒子射线问题： 太空中的高能粒子会直接撞击芯片，导致单粒子翻转 (SEU) 等数据错误，长期累积的辐射效应还会使晶体管老化甚至失效。虽然可以加装屏蔽层，但无法抵御所有射线。为太空环境重新设计抗辐射芯片是必要的，但这会导致芯片性能远不如地面版本。
通讯问题： 卫星与地面的无线电通信速率很难超过 1Gbps，远低于地面数据中心动辄 100Gbps 的内部通信速率。这使得太空数据中心与地面网络的连接成为一个巨大的瓶颈。
七牛云的大模型接入服务
七牛云提供了一个统一平台来调用国内外多种 AI 模型，但使用时需注意以下两点：
- 国外模型： 官网虽未列出，但实际上支持调用主流国外模型，如
claude-4.5-opus。用户需要通过特定查询网站获取模型 ID 后再进行调用。 - 请求频率： 普通开发者的请求速率限制为“1分钟5次，1小时60次”，超出后会报错。这个频率对于常规使用已经足够，甚至比一些官方服务的限制更宽松。
推荐它的主要原因是其作为上市公司，服务有保障，并且同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 的 API 格式，调用方便。
科技动态
- 冰岛的洋流危机： 冰岛政府将大西洋环流减弱列为国家安全问题。该洋流为北欧带来温暖气候，一旦消失，冰岛可能因气温骤降而变得不宜居住。
- 火星的声音： 科学家首次通过“毅力号”火星车上的麦克风，捕捉到了疑似由沙尘暴中的沙石摩擦放电产生的火星闪电的声音。
- 人造树叶： 美国一个团队开发出叶片状的太阳能板，能利用太阳能将二氧化碳和水直接转化为燃料，为太阳能装置的设计提供了新思路。
为什么大公司的代码质量不佳？
许多人认为大公司汇聚顶尖人才，代码质量理应很高。但现实恰恰相反，这背后的核心原因是：
大公司的大多数代码都是由相对的初学者完成的。
这里的“初学者”并非指能力不行，而是指工程师频繁地在不同项目和团队之间流动，导致他们总是在处理自己并不熟悉的系统。
- 员工任期短： 大公司的薪酬结构通常鼓励员工在四年左右跳槽或转岗，因为初始授予的股票期权已全部兑现。
- 内部流动频繁： 组织重组和项目变更非常普遍，工程师很少能在同一个代码库上工作超过三年。
- “老手”不堪重负： 少数精通某个系统的资深工程师工作量巨大，没有足够的时间审查所有代码或参与每个决策。他们往往只能在有限的时间里给出方向，而无法监督实施细节。
最终形成一个恶性循环：初级工程师接到一个自己不熟悉系统的工单，花几天时间想出一个勉强的解决方案，资深工程师匆忙审查后提出一个稍好的方案，初级工程师实现并通过测试后，所有人立刻转向下一个紧急任务。这种工作模式使得编写高质量、可维护的代码成为一种奢望。
言论
- 亚洲人民愿意为了在欧洲人看来微不足道的东西而努力工作，这种热情源于他们正从艰苦的农业生活向城市工厂生活过渡。但在欧洲，我们已经完成了这种转变，变得无所事事。当我们所需的一切都由他人制造时，这种情况是不可持续的。
- 汽车的电子屏幕在夜间对视力有害，尤其是对 40 岁以上的人。他们的眼睛聚焦和调节光线的能力下降，屏幕的亮光会影响夜视能力，使他们更难看清前方的道路。
- 普通人看不懂数学论文，但圈外人不知道的是，数学家也看不懂很多数学论文。
- 大模型正在让我们失去自己独特的声音。所有 AI 生成的文章都像是同一个公关经理写的。你的声音是你一生经历塑造的财富，放弃它，你就放弃了自己。