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太空成为AI算力的新战场 开启太空AI新纪元(2)

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2025-11-09 22:39:08  智东西

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，整体能耗仍在持续上行。能源成本成为限制算力扩展的第一道墙。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。这些制约呈指数上升。

于是，把数据中心搬到太空的想法被重新提出。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、散热机制等问题并不新鲜，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”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。

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。该星座具备三项关键能力：在轨执行模型推理的计算能力（单星峰值744TOPS，整轨5POPS）、通过100Gbps激光链路实现稳定互联的组网能力、以及搭载80亿参数天基模型的在轨运行能力。不是“采集数据再回传”，而是直接在轨处理、只回传结果。这一项目并没有从试验星起步、也未采取逐步扩容，而是一次性部署即具备完整运行能力。

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