中国太空算力进击

21世纪经济报道记者 彭新

科技巨头发起的一年高过一年的大规模数据中心建设运动，无疑是为了应对AI算力短缺，来自OpenAI、谷歌等公司对于算力的渴望，正吞噬着一切能找到的资源，令"太空算力"这个过往令人难以想象的关键词，在近期密集进入人们视野，应接不暇。

11月2日，英伟达首次将H100GPU送入太空。

11月4日马斯克表示，将扩大星链V3卫星规模，建设太空数据中心，目标在4-5年将通过星舰完成每年100GW的数据中心部署。

谷歌则在11月5日宣布启动"太阳捕手计划"(ProjectSuncatcher)，计划在2027年初发射两颗搭载TPU芯片的原型卫星，将AI算力直接部署到太空。

中国在这场太空算力竞赛也没缺席，国星宇航自主研发的"零碳太空运算中心"日前在2025世界互联网大会上获评十大精品首发成果。

为何要发展太空算力？在一篇名为《迈向未来天基、高可扩展性AI基础设施系统设计》的研究论文中，谷歌开宗明义：“AI作为一项基础通用技术，其计算和能源需求正呈爆炸式增长，而太阳是太阳系中迄今为止最大的能源来源。”

人类的新边疆——太空，正加快被纳入AI算力版图。

商业航天新叙事：太空算力

太空算力的兴起，直接源于地面数据中心面临的困境。正如谷歌指出的，AI需求的持续增长导致数据中心能源需求快速增加，而将太空太阳能传输回地球的方案挑战重重。因此，谷歌提出直接在太空建立“机器学习数据中心”。

随着AI模型训练和推理需求的激增，地面数据中心的规模、耗电量和冷却成本正以前所未有的速度膨胀，对土地、水和电力等地球资源构成了巨大压力。谷歌在其研究论文中指出，太空提供了独特的环境优势，在合适的轨道上，太阳能电池板能暴露在近乎持续的阳光下，每年接收的太阳能“比地球中纬度的太阳能电池板多8倍。这不仅提供了充足的太阳能，也避免了对地球土地和水资源的依赖。

同时，太空环境的独特优势还催生了卫星在轨计算的新模式。目前，地球观测等卫星产生的数据量（PB级）远超地空通信的带宽限制，业界估计，高达90%的有效数据因无法及时回传而被“遗弃”。在轨计算平台能直接在太空处理原始数据，仅将分析后的高价值数据传回地面，将数据处理时效性从数小时缩短至秒级，极大缓解了带宽压力。

根据市场研究报告和市场数据提供商ResearchAndMarkets数据，到2035年，在轨数据中心市场规模将达390亿美元，复合年增长率高达67.4%。这将成为新一轮太空经济的核心引擎，延展至轨道制造、太阳能电力与小行星采矿等领域。

中国科学院院士、中国科学院大学杭州高等研究院院长王建宇指出，随着卫星对地观测的分辨率越来越高，数据量也在不断增大，将数据全部送至地面再进行处理，不仅传输量大，数据应用的及时性也受到影响。"通过太空计算，在天上用人工智能技术把数据处理完再下传，将对产业发展起到助推作用。"

逐鹿太空算力

在这场新兴竞赛中，美国近期动作频频。11月2日，英伟达首次将H100GPU送上太空，搭载在初创公司Starcloud的Starcloud-1卫星上，由SpaceX的猎鹰9号火箭发射升空，进入约350公里高的超低地球轨道，这是人类首次将数据中心级GPU送入太空。

H100是英伟达目前最顶级的显卡之一，专为AI训练和高性能计算设计，其性能比上一代A100快两到三倍，集群模式下甚至能提速九倍，被全球AI巨头如OpenAI、微软、Meta广泛使用。英伟达计划让卫星在轨道上实时处理来自Capella雷达卫星群的地球观测数据，再把分析结果传回地球。

对于“太空算力”，SpaceX创始人马斯克保持了“狂热”，他表示，随着星舰的问世，大规模部署太阳能人工智能卫星的道路终于得以开辟。马斯克还称，通过扩大V3版本的“星链”卫星规模，就可以构建在轨数据中心。

SpaceX实现这一蓝图的最大优势在于其星舰的运载能力，根据计划，每艘星舰可一次性部署约60颗V3卫星。SpaceX预计最早将在2026年上半年开始批量部署V3卫星，利用其已实现商业盈利的Starlink网络基础，将其服务从太空宽带进一步拓展至太空算力。

另一个雄心勃勃的太空算力方案是谷歌的“太阳捕手计划”。

“太阳是迄今为止我们太阳系中最大的能源来源，因此，未来的人工智能基础设施如何最有效地利用这种能源是值得考虑的。”谷歌称，“在未来的某个时刻，为人工智能提供动力的最佳方式很可能将是更直接地利用那个巨大的能源来源。”

在前期研究中，谷歌提出，利用配备太阳能阵列的卫星群、基于自由空间光通信(FSO)的星间链路，以及谷歌的张量处理单元(TPU)加速芯片，构建可扩展的太空机器学习计算系统，并计划在2027年初与遥感卫星公司Planet合作发射两颗硬件测试原型卫星。

为实现高带宽、低延迟的星间通信，这些卫星将以近距离编队飞行。谷歌在研究论文中展示了一个半径1公里的81星卫星集群的编队飞行基本方案。在技术验证上，谷歌在地面实验室里成功模拟了太空中的恶劣辐射环境，并证明了其Trillium TPU芯片能够挺住太空辐射。

中国在这场太空算力竞赛也未曾缺席，今年5月14日，长征二号丁运载火箭在酒泉卫星发射中心以一箭十二星的方式，将全球首个太空计算卫星星座送入700公里太阳同步轨道。这是人类首次在近地轨道构建起分布式算力网络。

这批由成都国星宇航科技股份有限公司（简称“国星宇航”）研制的卫星，被称为“AI卫星”，单星最高算力达744TOPS，整体具备5POPS在轨计算能力，其构建的“三体计算星座”是由之江实验室主导构建的中国首个整轨互联的太空计算星座，目标是构建一个在轨智能计算基础设施，实现“天感天算”（即在太空感知并直接在太空计算），将太空转变为人工智能应用的新场景。

对于太空算力的构建，国星宇航在其上市招股书中解释了AI卫星的迭代：早期的AI应用卫星主要为自身运营提供AI赋能的数据分析与计算服务。而新的“AI智算卫星”则更进一步，不仅为自身，也为其他太空飞行器以及地面应用提供先进的人工智能驱动数据分析及计算服务。

国星宇航称，其战略重点是为空间智能与算力服务、数字城市应用、城市治理、文旅及游戏应用等特定行业提供定制星基解决方案。据弗若斯特沙利文数据，按累计AI卫星发射次数计，国星宇航在中国所有民营商业航天企业中排名第一。

基于在轨计算，可将传统卫星的数据采集到信息服务的周期，从月级、周级或天级大幅缩短至秒级。这可广泛应用于应急处突、防灾减灾、低空经济等低延时需求场景。因此，国星宇航发起“星算计划”，建设由2800颗AI卫星组成的在轨算力网，并与地面算力中心互联互通，构建天地一体化算力网络。

在技术路径选择上，各国呈现出不同特点。美国企业巨头扎堆，倾向于采用高性能商用芯片，追求算力的绝对优势，更关注云计算服务的延伸和通用AI能力的部署。反观中国企业，更注重系统的可靠性和经济性，采用渐进式升级策略。

太空产业链新机遇

根据弗若斯特沙利文数据，中国商业航天行业产值由2020年约1.0万亿元增至2024年的2.3万亿元，复合年增长率为23.1%，预计至2029年将达到约8.0万亿元。华西证券认为，太空算力"低成本广资源大空间"的特点为商业航天找到了一个稳定长期的盈利模式。当前正处于"天感地算"向"天数天算"过渡阶段。未来随组网计划推进，将形成全球覆盖的空天算力网络。

在中国，太空算力正催生一条新兴产业链。从上游看，卫星制造商是产业链的核心环节。国星宇航在其招股书中将自身定位为"全链条参与者"，已建立成都AIT（装配、集成和测试）中心和嘉兴卫星测试基地，并正建设台州和深圳的新基地，以支持卫星研制。除国星宇航外，银河航天、微纳星空等民营卫星企业也在开展相关布局，国有航天力量同样积极参与。

在产业链中游，芯片和载荷是关键瓶颈。太空环境对芯片的可靠性要求极高，轨道上的辐射水平是地面的数千倍，普通商用芯片会因为单粒子翻转、总剂量效应等问题快速失效，必须采用抗辐射加固设计。目前，中国在航天级AI芯片领域仍存在短板，高性能GPU的抗辐射加固版本主要由国外厂商垄断。不过在FPGA和专用AI加速器领域，复旦微电子、紫光同创等企业的抗辐射FPGA已在多个卫星项目中得到应用。

在产业链下游，应用场景的拓展是产业可持续发展的关键。综合来看，太空算力可聚焦于遥感处理、海洋物联网等细分市场，通过技术迭代和成本下降逐步扩大应用范围。而随着低成本发射能力的突破和在轨计算技术的成熟，太空算力有望在5-10年内成为AI基础设施的重要组成部分。

目前，遥感数据处理是最成熟的应用领域。国星宇航介绍，"天数天算"的实现，能够通过其专有的"灵境引擎"技术，将遥感二维平面影像在轨实时处理为三维立体模型，可面向数字经济场景提供卫星三维数字孪生文旅、文娱、游戏等产品。

海洋通讯预计将是太空算力应用的另一个潜力巨大的应用场景。中国拥有庞大的远洋渔业船队和海上运输船队，对实时通信和数据处理有强烈需求。但受限于地面基站覆盖范围，传统的移动通信网络无法服务于远海区域。而低轨卫星星座配合太空算力，可以为海上终端提供低成本、低时延的智能服务。

资本市场对太空算力的态度正从观望转向积极。今年，国星宇航向港交所递交申请材料，计划在港股上市。其招股书披露的融资历程显示，随着快速发展，国星宇航投后估值也从最早的9500万元，增长到截至2025年7月末超过67.6亿元。这意味着，在成立7年多时间里，国星宇航市场估值暴涨超70倍。华西证券和方正证券均看好太空算力产业链发展，认为包括太阳翼及能源系统、太空计算卫星、卫星总装运营、卫星载荷及元器件、火箭等环节有望受益。

然而，产业发展仍面临诸多制约。国星宇航和谷歌坦言，空间算力虽前景巨大，但仍存在潜在风险。"如同任何登月计划一样，我们需要解决许多复杂的工程难题。早期研究表明，我们新一代Trillium TPU在粒子加速器中模拟近地轨道辐射水平的测试中完好无损。然而，诸如热管理和在轨系统可靠性等重大挑战依然存在。"谷歌CEO桑达尔·皮查伊说。

经济可行性是实现太空算力的首要门槛。谷歌的研究分析指出，一个关键的转折点是将发射成本降至每公斤200美元。据研究人员估算，如果达到这一价格，将计算设备送入低地球轨道（LEO）的年化"发射功率成本"将有望与地面数据中心目前支付的年化电力成本大致相当。

谷歌认为，依靠SpaceX等公司在可重复使用发射技术（如星舰）上的成功以及随之而来的学习曲线，这一价格目标有望在2030年代中期实现。

其次，项目还面临严峻的技术挑战。谷歌研究论文还将热管理列为未来必须解决的核心问题之一。在轨计算面临的最大难题之一是太空的真空环境，没有空气作为介质来传导热量，这使得为高功率TPU芯片散热变得极其困难。

虽然谷歌提及将依靠"热管和散热器的热力系统"来实现冷却，但承认这仍是一个重大的优化挑战。此外，因为无法像在地面一样手动更换故障芯片，其他待解决的问题还包括在轨系统的可靠性与维修策略，以及实现克服大气干扰的高带宽地面通信。

此外，还有分析认为，卫星寿命通常为5到10年，寿命周期内需持续投入能源供应、轨道维持和软硬件升级费用。若算力设备故障率过高，比如辐射导致的存储器失效等，更换成本将进一步攀升。

业界认为，这些挑战未来将随着技术成熟逐步解决，太空算力有望成为一个潜力巨大的市场。

尽管挑战重重，对于中国而言，太空算力既是挑战也是机遇。在地面数据中心建设上，中国虽然投资规模庞大，但在部分芯片、软件等核心技术上仍受制约。而太空算力作为一个新兴领域，技术路线尚未完全锁定，产业格局尚未固化，为中国企业提供了"换道超车"的可能。

关键在于，能否在技术创新、商业模式探索和产业链协同上取得突破，在这场新形态的算力竞争中占据一席之地。