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模型入轨 太空成为AI算力的新战场 中国领跑
模型入轨 太空成为AI算力的新战场 中国领跑模型入轨 太空成为AI算力的新战场 中国领跑
在太空这条轨道上，AI正准备开启一次“离地”进化。
11月9日，世界互联网大会乌镇峰会举办“数智空天论坛”，来自中日澳的院士、企业家将在现场围绕“太空智能，开启太空AI新纪元”展开对话。论坛关键词从“星座计算”“智能载荷”到“太空智能系统”，指向一个共识趋势——AI算力不再局限于地面，太空正成为下一轮AI基础设施博弈的新前线。
无独有偶，过去两周，海外也有多个太空计算的消息对外发布。美国Starcloud公司搭载英伟达H100与谷歌Gemini大模型的卫星发射升空，谷歌也公布“太阳捕手计划”（Project Suncatcher），要在轨构建由81颗TPU组成的AI计算集群。
SpaceX与亚马逊则相继释放出太空数据中心的长期构想。SpaceX首席执行官埃隆·马斯克曾提出，将依托Starlink V3卫星在太空组建数据中心，目标是在轨实现每年100吉瓦的供电能力。亚马逊创始人、蓝色起源（Blue Origin）掌门人杰夫·贝佐斯则公开谈到，未来10到20年将在轨构建千兆瓦级的AI算力集群，并判断“最终在成本上击败地球数据中心”。
不过，与硅谷还刚起步或还在计划中不同，中国的太空算力已经初具雏形。
早在今年5月，国星宇航即启动“星算计划”，完成首批太空计算星座部署，构建具备5POPS在轨算力与100Gbps星间激光通信能力的轨道网络。当前，该星座已具备全球最大的太空计算能力，并已启动面向行业用户的商业服务。
11月6日，其“零碳太空计算中心”项目作为成果代表之一，入选世界互联网大会“互联网之光”十大首发名单。
跨过了早期试验阶段，国星宇航的产品化路线清晰：直接把AI节点“分布”到太空，组网、运行、商用，一步到位。
这种策略背后，不只是节奏的提前，更是路径的分岔——面对AI基础设施竞赛，是继续拉高地面数据中心的上限，还是另起一套面向轨道空间的系统。
一、当地面数据中心渐近极限，太空计算成为选项AI模型的增长速度，正在推高对计算资源的刚性需求。过去一年，模型体量与推理调用量同步增长，哪怕Google宣称将Gemini能耗降低了33倍，但整体能耗仍在持续上行。能源成本，正在成为限制算力扩展的第一道墙。
而电力只是一面。当AI模型规模进入万亿参数级别，数据中心不再只是“供电问题”，更是“结构问题”：芯片间互联需要超低延迟，数据调度依赖高带宽，冷却方案受限于热密度瓶颈。这些制约不是线性的，而是呈指数上升。
于是，一个想法被重新提出——把数据中心搬到太空。
太空几乎拥有理想的供能环境。在太阳同步轨道上，光照持续、能量密度高于地面8倍，不需为昼夜调度负担设计。极低温环境也有利于被动散热。理论上，如果能在轨实现低功耗运行、可靠通信与可控部署，太空将成为不依赖地面电网的“天然算力岛”。
但理论之外，是一串棘手的技术挑战：星间通信、轨道控制、辐射防护、散热机制……这些问题并不新鲜，却因AI模型的分布式运行特性变得更难。谷歌“太阳捕手计划”计划提出的星座布局半径仅1公里、互距200米，就是为了解决链路预算问题，
用密集编队压缩能耗门槛。但哪怕如此，它仍只是“验证方案”，最早的原型发射要到2027年。
而现实的窗口，可能比想象更短。
二、一次部署，就能运行模型、形成计算网络如果说Google还停留在“可行性实验”阶段，那么一个在轨能够运行AI模型的计算星座，已经在今年5月给出了答案。
5月14日中午，国星宇航在酒泉发射的12颗计算卫星进入预定轨道，完成了全球首个太空计算星座的部署。
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