为什么说26年是太空经济爆发的一年？哪些标的值得关注。昨天聊到SpaceX上市和猎户座飞船之后成功登月应该会带动一波太空经济的热潮。3月中旬英伟达GTC大会上，老黄继老马之后也提出了太空数据中心的概念：轨道数据中心、在轨制造、激光通信等这些子板块兴起。 Starlink V3卫星升级支持海量AI计算，预计提供数百吉瓦太阳能驱动算力。手机直连卫星、地球观测、灾害监测等应用渗透日常生活，商业模式从“硬件销售”转向“服务订阅”。 25年太空经济已完成技术破局与基础设施铺垫（发射频次、星座部署），26年则是“强弱分野、格局初定”的验证年。太空经济不再仅依赖政府合同，而是形成自循环：低成本发射 → 海量卫星 → 丰富数据/服务 → 新商业模式（如太空数据中心、零重力制造）→ 更多投资与应用。全球太空经济CAGR预计达12%，2034年或超1万亿美元。 这些都促使了太空经济进一步普及、已经跨越鸿沟走向大众。聊聊个人角度对太空经济看好的几个标的： 1、RKLB是垂直整合的太空基础设施提供商，主营Electron小型火箭发射服务（美国非SpaceX轨道发射主力）和空间系统（卫星总装、组件、Photon平台），2026年积压订单达18.5亿美元，空间系统占比超70%，业务从发射向端到端“one-stop-shop”转型，竞争优势在于垂直整合壁垒高、交付快、毛利优，国防/政府合同占比高，在中小型发射和卫星制造产业链中占据关键“mini-prime”地位，挑战SpaceX中型市场垄断。 2、ASTS（AST SpaceMobile）专注构建全球首个太空蜂窝宽带网络，通过大型低轨BlueBird卫星直接连接未改装普通智能手机，提供D2D移动宽带服务，采用B2B2C模式与AT&T、Verizon、Vodafone等50+运营商50/50分成，利用其现有频谱，2026年计划部署45-60颗卫星实现初期商用；竞争优势在于无需专用设备、零获客成本、技术专利超3800项及大规模相控阵容量，产业链地位是卫星通信应用层颠覆者，填补地面网络盲区，潜在用户覆盖数十亿。 3、RDW（Redwire）是太空与国防基础设施“镐锹”供应商，提供太阳能阵列、传感器、对接系统、微重力制造等关键部件，2025年营收约3.35亿美元，backlog 4.11亿美元，国防收入近半；业务战略聚焦生产规模化与多域扩张（空间+自主系统），竞争优势在于飞行遗产护城河、垂直制造+数字工程降低成本、多元化收入抗周期，在产业链中处于底层供应链核心，受益全行业星座、空间站、深空任务增长。 4、LUNR（Intuitive Machines）是月球与多轨道太空基础设施公司，核心为CLPS月球着陆器（多次成功）、航天器制造及在轨服务，通过收购Lanteris（原Maxar）扩展卫星平台、GEO/边缘计算能力，2026年营收指引9-10亿美元（2/3有合同保障）；竞争优势在于月球着陆领先遗产、全链路“Build-Connect-Operate”能力及NASA/Artemis深度绑定，在产业链中从月球着陆prime向cislunar/深空基础设施整合者跃升。 5、PL（Planet Labs）运营全球最大地球观测卫星星座（数百颗Dove/Pelican卫星），每日成像整个地球陆地，提供高频多光谱影像与AI驱动地理空间数据分析，营收90%以上来自订阅式Data-as-a-Service，服务国防、农业、灾害、保险等领域；竞争优势在于每日全球覆盖的时间分辨率与历史档案护城河（15+年数据），无法被快速复制，产业链地位是地球观测数据层“Bloomberg式”平台，推动AI决策应用。 这五家公司共同受益2026太空经济爆发：RKLB/LUNR侧重发射/着陆基础设施，RDW提供底层部件，ASTS/PL专注通信与观测应用，互补形成完整产业链闭环。可以值得关注下 正好看到@BitgetWalletCN 刚刚更新了最新版本，深度集成 Hyperliquid的HIP-3交易协议，用稳定币就能无缝交易更多全球核心资产，覆盖约 300 种美股和 ETF（涵盖 AI、航天、中概等赛道）等。其实可以在链上通过Bitget Wallet用稳定币直接交易美股，刚才聊到几支太空经济的标的在Bitget wallet钱包都能看到。 好处在于非常方便快捷，没有开户限制，也不用担心各种繁琐的KYC流程，低磨损、无杂七杂八的交易税费，每一笔现货交易背后都有真实世界交易同步发生。

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GEO 绝对是 AI时代 最好赚钱的生意之一，因为和“营销获客”沾边，老登们看到就会两眼放光 我现在还挺喜欢参加些这类活动，看一看营销大佬们怎么把“如何使用豆包”卖到 3999RMB/人

GEO服务商在卖什么？不是visibility，是“市场团队在AI时代的焦虑解药”。年初我交流了四五家GEO服务商，回过头来看，这是我目前关于GEO这块业务最大的感受。 ------ 1/ 市场团队需要给老板汇报“我们在AI时代做了什么” 2/ GEO平台提供一个dashboard，让市场团队有东西可以汇报 3/ 这个dashboard是不是真的代表商业价值?不重要，因为老板自己也不太懂 这就是为什么2025-2026年GEO服务商能快速融资+快速签客户的原因。它们卖的不是结果，是焦虑解药。 ------ 不过从长期的角度，个人还是很认可和接受 “GEO”的概念的，即便很多行业里的观点是“GEO就是给SEO贴了个新的标签”，但是从成功定义上存在不同，且用户通过AI来获取产品/服务推荐的习惯在逐渐被养成，甚至未来常见的场景之一就是AI Agent直接替用户下单做决策。更进一步，GEO不是“让用户看到你”,而是“让Agent选择你”。 这是个完全不同的游戏。 年初在跟GEO服务商沟通的过程中，察觉到了B端对GEO的付费意愿确实强劲，比如： 1/ Profound在2026年2月完成$96M Series C，估值$10亿，Fortune 500中有10%是它的客户 2/ 国内某头部GEO服务商半年多积累了近百家客户 3/ Semrush这类的传统SEO巨头也在GEO领域快速追赶，在G2 Spring 2026报告中反超Profound,成为AEO category的#1# 但是也面临一个问题——相对于SEO，B端对GEO服务的续费率不高，要么就是试一下就不做了；要么是打好了基础后自己做。这背后的原因在我看来，很核心一点，在于GEO难以被量化。难以量化，就难以算出ROI；算不出ROI，B端就不会加大资源投入。 ------ 现在GEO平台衡量效果的主要方式，就是用prompt去query AI engine，然后统计品牌出现的频次。以Profound为例，核心的评估指标包括：出现频次的百分比、在品类中被提及的占比、在AI回答中的平均位置、情绪倾向、AI引用了哪些source。 但这些指标仍旧还比较抽象，前面提及的“难以被量化”，体现在： 1/ AI公司不提供“Search Console” — OpenAI/Anthropic不公开品牌被搜索/提及的频率 2/ 没有“AI Analytics” — B端不知道真正有多少用户在ChatGPT里看到了自己 3/ 归因模型还不成熟 — 行业还在debate怎么算“AI visibility的ROI”，比如，如何判断用户的购买行为是来源于AI推荐 4/ 数据波动 — AI模型每次迭代，都可能彻底改变品牌在回答中的position。Cloudflare的数据显示，各大AI engine的citation drift每月波动40-60%。这意味着一个客户付了$5K/月做GEO，如果第二个月visibility下降30%，可能不是因为他做错了什么，而是ChatGPT自己变了 5/ 测量本身有偏差 — 几乎所有GEO工具都用clean API state去query AI，但真实用户有conversation history、personalization、地理位置等，两者之间存在着差距 如果GEO的需求随着用户通过AI检索获取推荐的习惯被养成而增长，那么GEO效果如何被量化，或许会是个需要被解决的课题，当然这也存在很多要解决的问题，比如——AI公司并没有动力主动开放数据（类似Google Search Gonsole）、第三方测量基础设施并不成熟以及缺乏统一的GEO相关指标定义标准、缺乏类似Cookie的跨平台归因协议等（Google花了30年建了一整套infrastructur「GSC + GA4 + UTM标准 + Cookie + ads tracking」来让SEO可量化）。 但当ROI能算清楚的阶段，GEO或许才真正从“焦虑解药”升级为“营销基础设施”。

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