模型入軌 太空成為AI算力的新戰場 中國領跑
在太空這條軌道上，AI正准備開啟壹次“離地”進化。
11月9日，世界互聯網大會烏鎮峰會舉辦“數智空天論壇”，來自中日澳的院士、企業家將在現場圍繞“太空智能，開啟太空AI新紀元”展開對話。論壇關鍵詞從“星座計算”“智能載荷”到“太空智能系統”，指向壹個共識趨勢——AI算力不再局限於地面，太空正成為下壹輪AI基礎設施博弈的新前線。
無獨有偶，過去兩周，海外也有多個太空計算的消息對外發布。美國Starcloud公司搭載英偉達H100與谷歌Gemini大模型的衛星發射升空，谷歌也公布“太陽捕手計劃”（Project Suncatcher），要在軌構建由81顆TPU組成的AI計算集群。
SpaceX與亞馬遜則相繼釋放出太空數據中心的長期構想。SpaceX首席執行官埃隆·馬斯克曾提出，將依托Starlink V3衛星在太空組建數據中心，目標是在軌實現每年100吉瓦的供電能力。亞馬遜創始人、藍色起源（Blue Origin）掌門人傑夫·貝佐斯則公開談到，未來10到20年將在軌構建千兆瓦級的AI算力集群，並判斷“最終在成本上擊敗地球數據中心”。
不過，與硅谷還剛起步或還在計劃中不同，中國的太空算力已經初具雛形。
早在今年5月，國星宇航即啟動“星算計劃”，完成首批太空計算星座部署，構建具備5POPS在軌算力與100Gbps星間激光通信能力的軌道網絡。當前，該星座已具備全球最大的太空計算能力，並已啟動面向行業用戶的商業服務。
11月6日，其“零碳太空計算中心”項目作為成果代表之壹，入選世界互聯網大會“互聯網之光”拾大首發名單。
跨過了早期試驗階段，國星宇航的產品化路線清晰：直接把AI節點“分布”到太空，組網、運行、商用，壹步到位。
這種策略背後，不只是節奏的提前，更是路徑的分岔——面對AI基礎設施競賽，是繼續拉高地面數據中心的上限，還是另起壹套面向軌道空間的系統。
壹、當地面數據中心漸近極限，太空計算成為選項AI模型的增長速度，正在推高對計算資源的剛性需求。過去壹年，模型體量與推理調用量同步增長，哪怕Google宣稱將Gemini能耗降低了33倍，但整體能耗仍在持續上行。能源成本，正在成為限制算力擴展的第壹道牆。
而電力只是壹面。當AI模型規模進入萬億參數級別，數據中心不再只是“供電問題”，更是“結構問題”：芯片間互聯需要超低延遲，數據調度依賴高帶寬，冷卻方案受限於熱密度瓶頸。這些制約不是線性的，而是呈指數上升。
於是，壹個想法被重新提出——把數據中心搬到太空。
太空幾乎擁有理想的供能環境。在太陽同步軌道上，光照持續、能量密度高於地面8倍，不需為晝夜調度負擔設計。極低溫環境也有利於被動散熱。理論上，如果能在軌實現低功耗運行、可靠通信與可控部署，太空將成為不依賴地面電網的“天然算力島”。
但理論之外，是壹串棘手的技術挑戰：星間通信、軌道控制、輻射防護、散熱機制……這些問題並不新鮮，卻因AI模型的分布式運行特性變得更難。谷歌“太陽捕手計劃”計劃提出的星座布局半徑僅1公裡、互距200米，就是為了解決鏈路預算問題，
用密集編隊壓縮能耗門檻。但哪怕如此，它仍只是“驗證方案”，最早的原型發射要到2027年。
而現實的窗口，可能比想象更短。
贰、壹次部署，就能運行模型、形成計算網絡如果說Google還停留在“可行性實驗”階段，那麼壹個在軌能夠運行AI模型的計算星座，已經在今年5月給出了答案。
5月14日中午，國星宇航在酒泉發射的12顆計算衛星進入預定軌道，完成了全球首個太空計算星座的部署。
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