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      看懂太空算力,這一篇就夠啦!

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      █ 到底什么是太空算力?

      太空算力,就是把算力送到太空。(廢話)

      更具體來說,是把具備計算能力的半導體芯片、算卡、服務器,部署到近地軌道、月球軌道乃至深空的航天飛行器上面。因此,也稱為“在軌算力”。

      目前業界所討論的太空算力,主要是部署在近地軌道的衛星平臺上。而且,是成規模進行部署(幾十個~幾百萬個),相當于打造一個龐大的太空算力網。


      太空算力的形態,并不是直接把整個服務器或機柜打包發射上去。而是針對太空環境,進行外觀和結構的重新設計,以確保能夠滿足體積、重量、可靠性等方面的要求。

      其實,嚴格來說,太空算力早就已經存在。世界上第一顆人造衛星“斯普特尼克1號”就搭載了簡單的電子計算電路。阿波羅登月飛船的制導計算機雖然只有64KB內存,卻也能進行精準軌道解算。

      現在的任何一個太空飛行器,都搭載了芯片,具備一定的算力。太空算力之所以此前沒人提,現在突然火了,主要還是因為當代“鋼鐵俠”馬斯克和他的SpaceX公司所提出的太空算力項目。


      SpaceX在納斯達克完成史上最大規模IPO之后,估值已經突破了2萬億美元。馬斯克的個人身家,也超過萬億美元。支撐SpaceX龐大市值的,是他們的三大核心業務——航天發射、星鏈(Starlink)網絡、人工智能。

      其中,人工智能業務中,最重要的項目,就是SpaceXAI和太空算力基礎設施。

      今年1月,SpaceX向美國聯邦通信委員會(FCC)提交了軌道數據中心系統(Orbital Data Center System)?申請。該系統計劃在近地軌道部署最多100萬顆衛星,專門用于運行人工智能模型。

      這件事徹底引爆了公眾和資本市場對太空算力的關注,也吸引了眾多科技巨頭的踴躍跟進。

      發展太空算力,成為當下最熱門的科技賽道之一。

      █ 太空算力,用來算什么?

      太空算力的任務主要包括兩個方向:一是航天應用場景的計算任務,二是地面數據中心的計算任務。

      ● 航天應用場景的計算任務

      航天應用場景很多。例如衛星方面,包括導航定位、遙感測繪、氣象預測、通信廣播、國防軍事等。再例如航天科研方面,包括行星探索、空間試驗等。

      以往,這些場景的計算都屬于“天數地算”——也就是數據在太空采集后傳回地面,由地面數據中心完成處理。

      例如針對臺風的遙感觀測和預警,先由衛星采集圖像數據,然后發回給地面,由地面解算出路徑預測。衛星采集的數據量通常很大,受限于星地鏈路帶寬和傳輸時延,往往需要天級或者小時級的周期。

      如果太空算力足夠強大,就可以實現“天數天算”——衛星直接對采集到的數據進行在軌實時處理、智能篩選、壓縮回傳。這能夠大幅降低星地鏈路的帶寬壓力,將任務時效壓縮至分鐘級。


      更為理想的狀態,是整個計算過程直接在衛星上完成閉環。無需回傳任何原始數據,衛星直接支撐地面終端的應用和交互。

      除了遙感影像實時處理之外,衛星星座協同調度、空間目標識別與跟蹤、導航信號偏差校準、軌道預測與障礙規避等任務,都可以基于強大的太空算力來完成,工作效率將得到顯著提升。

      這兩年,業界提出了“天地一體協同計算網絡”的設想——通過部署太空算力中心,與地面數據中心形成動態協同,讓數據在“衛星-地面”之間根據任務類型、實時負載和延遲要求來完成計算(和6G的“空天地海一體化網絡”有點像)。

      這類似于地面的“云-邊緣-端”三層架構,哪里算力更合適(權衡算力規模、時延、能耗、成本等因素),數據就在哪里算。

      ● 地面數據中心的計算任務

      就是把地面的一些計算任務,直接搬到太空去執行。這里主要是指AI智算任務,也就是大模型訓練之類的。

      SpaceX等科技巨頭提出“太空算力中心”構想,主要目的就在于此。在近地軌道部署由成千上萬顆算力衛星組成的AI計算集群,然后完成模型訓練,把訓練好的模型參數再回傳至地面。

      這類任務,屬于太空算力對地面算力的補充。它對算力規模、時延和可靠性的要求更高,也需要衛星集群之間具備極強的高速互聯能力。

      █ 太空算力,有哪些優勢?

      首先,最重要的,是能源優勢。

      太空中擁有近乎無限的太陽能資源,可實現持續供能,且不受晝夜、天氣、季節等因素的影響。據測算,同等規模的太陽能陣列,在太空的年發電量可達地面的5倍以上。

      大家都知道,地面數據中心目前最大的瓶頸就是能耗問題。根據Gartner的數據,2026年,全球數據中心用電量預計達565TWh(太瓦時),也就是5650億度電。到2030年,更將超過12000億度電。

      如此之高的能耗,已經對地面電網造成了很大的壓力。它的背后,也意味著巨大的碳排放。

      將數據中心部署到太空,可以充分利用太陽能資源優勢,從根本上緩解能源壓力,支持AI的綠色可持續發展。

      其次,是環境優勢。

      太空屬于真空環境,超低溫、無塵、無震動,天然適配高精度計算器件的運行。

      這種環境能顯著降低散熱成本,不用像地面數據中心那樣建設復雜龐大的冷卻系統,也不用消耗大量的水資源。(當然了,太空散熱也沒那么容易,待會會講。)

      第三,是土建成本優勢。

      部署太空算力,無需土地審批,無需征地、建樓、鋪路,省去了地面數據中心高昂的土建與基礎設施投入,規避了部分城市土地資源緊張的難題。

      不過,占用空間軌道資源(包括衛星頻率和軌道位置),還是需要找國際電信聯盟(ITU)和國家有關部門申請。

      第四,是覆蓋優勢。

      衛星的最大優勢是地球表面的全域覆蓋。太空算力繼承了這個優勢。

      它可直接為海洋、沙漠、森林、極地等地面網絡和算力難以覆蓋的區域提供低時延、高可靠的實時計算服務,支撐應急通信、野外勘探、遠洋航運與邊疆安防等關鍵場景的算力需求。

      很多人認為太空很遠,數據傳輸時延會很大。

      其實,這個時延要看和誰比。低軌衛星幾百公里的高度,往返時延大概十幾毫秒(1000公里高度的通信單向理論時延約3.34毫秒,設備轉發和處理時延另算),有時候比地面云計算的時延還要低些。

      第五,是戰略安全方面的意義。

      說白了,太空算力也算是地面算力的一種備份。地面發生重大災害或戰爭之類的狀況,地面數據中心和網絡會損毀,這時太空算力可以作為應急算力補充。

      █ 太空算力,面臨哪些技術挑戰?

      說完了優勢,我們再來說挑戰。

      太空算力看上去很美好,但就目前人類的技術能力而言,仍存在非常多的現實挑戰。想要跑通這個商業模式,遠比想象中困難。

      ● 能源問題

      前面說了能源是優勢,怎么又變成了問題?

      很簡單,太空算力雖然可以使用理論上無限的太陽能,但具體技術實現卻不容易。

      太陽的輻照度理論值是1367W/平方米,主流三結砷化鎵電池效率28%~34%,單位面積峰值功率約340~410W/平方米(老式硅基太空板更低)。

      如果按單個算力衛星10kW功耗、光伏板功率輸出200W/平方米計算,單顆衛星需部署約50平方米光伏板。這么大的面積,對光伏板的物理強度、展開收納機械結構的可靠性等都提出了極高要求。

      我們可以看看SpaceX目前的解決方案。

      2026年6月8日,SpaceX正式公布其軌道數據中心系統第一代產品AI1衛星的設計方案。


      AI1衛星的峰值負載高達150kW,平均負載120kW,大致為一個英偉達GB300 GPU機架的水平。

      AI1衛星的兩翼,是翼展約70米的巨大展開式太陽能陣(衛星展開高度20米),輸出功率200W/平方米,整體峰值輸出功率約150 kW。其中約120 kW持續供給算力載荷,其余用于散熱泵、電控、姿態控制與裕量,勉強夠用。

      據了解,SpaceX計劃在美國得州的Gigasat工廠搭建一座10 GW級太陽能產線,進行太陽能晶圓、電池片到整星的垂直整合制造。這是他們重要的產業鏈環節之一。

      需要注意的是,太空軌道并不都是24小時光照。國際空間站和大部分星鏈都在低地球軌道,約每天繞地球15圈,平均只有約60%的時間能曬到太陽。

      將算力衛星部署在太陽同步軌道,尤其是接近“晨昏線”的軌道,才能夠實現絕大部分時間面向太陽,但每天仍有最長35分鐘的陰影周期。

      所以,太空算力仍然有可能需要儲能設備(電池)。進入陰影區時,通過儲能設備給算力負載供電。

      這進一步抬高了發射成本與熱管理難度。電池在太空極端溫度和環境下的工作壽命驟減、充放電效率下降、熱膨脹失配等問題,也需要充分考慮。

      ● 散熱問題

      太空背景溫度-270℃,接近絕對零度,聽起來好像非常利于散熱。但實際上,太空是真空,熱量無法通過空氣對流排走,唯一的散熱方式是熱輻射。

      AI芯片是發熱大戶,每平方厘米產生數百瓦熱量(H100芯片的功耗700W,未來下一代芯片可能超過1000W)。剛才也提到,AI1算力衛星的設計功率為150kW。

      輻射板的散熱能力有一個斯特藩-玻爾茲曼定律。簡單來說,常規通信或遙感衛星的工程保守取值大約是100~300W/平方米。

      AI1衛星的散熱器采用液冷,雙面輻射,刀刃面朝向太陽,總面積110平方米,功率密度能夠達到1400W/平方米,累計可以扛住154kW的熱負荷。這個數據表現還是非常出色的。


      100多平方米的散熱器,同樣會大幅增加衛星的體積和發射重量,也考驗機械強度與可靠性。

      算力衛星還要解決內部的熱管理(熱傳導)問題。

      芯片與散熱板之間,需要通過高導熱界面材料、微流道冷板或相變儲熱結構,實現高效熱傳導。這些材料在發射振動、入軌沖擊,以及長期太空輻射、微重力與反復熱循環下,很容易出現故障,或者老化失效。

      任何一處出現問題(例如界面脫粘、微裂紋擴展或相變材料泄漏),都會引起局部熱堆積,進而觸發芯片熱失控、降頻、燒毀等連鎖反應。

      業界普遍認為,太空算力的最大結構約束是散熱。這確實有一定的道理。

      ● 太空輻射問題

      太空看上去很平靜,但實際上存在很多看不見的高能粒子和宇宙射線。

      近地軌道航天器所面臨的輻射環境,主要由三類來源不同、物理特征各異的輻射粒子構成,分別是銀河宇宙線(GCR)、太陽粒子事件(SPE)以及輻射帶俘獲粒子(TP)。

      這些粒子會穿透航天器的防護屏蔽層,對航天器的電子元件造成損傷(微觀轟擊),導致硬件損壞,或者干擾元件的計算精度。

      例如,有一種損傷叫做單粒子翻轉,高能粒子撞擊芯片和存儲器,把某個比特從0變成1。還有一種叫單粒子鎖死,粒子在芯片內部觸發寄生晶閘管效應,引發電路短路甚至燒毀。

      如何防范這些問題呢?要么,就是增加冗余系統,多個系統一起算,以多數為準(例如三模冗余)。要么,采用抗輻射加固芯片,通過特殊工藝與電路設計提升單粒子效應閾值。

      但是,前者大幅增加功耗與體積,后者大幅增加芯片成本與研發周期(成本可達普通商用芯片的8-10倍),都代價不菲。

      SpaceX在4月份推出的D3芯片,是第三代Dojo架構芯片,主要供給太空算力業務。

      這個芯片采用了(硬件+架構+封裝)三級抗輻射加固體系,引入了環形柵版圖、SEL硬件阻斷電路、全存儲ECC容錯、三模冗余、在軌糾錯算法、鉭金屬復合屏蔽層等技術,兼顧高性能AI算力與太空極端環境耐受性。


      AI1衛星的可替換式計算單元

      AI芯片巨頭英偉達也在太空算力領域有所動作。

      今年3月,英偉達在GTC開發者大會上宣布推出首款原生太空專用算力模組——Vera Rubin Space-1,對標D3芯片,算力據說是H100的25倍,面向大型算力衛星、近地軌道AI集群。

      該平臺同樣采用了全套抗輻射加固體系,專為太空嚴苛環境設計。

      ● 在軌維護問題

      地面數據中心偶爾會出現硬件故障,太空算力中心也一樣。

      但是,針對太空算力出現的問題,想要進行維修和替換就很困難。目前業界還沒有成熟可靠的在軌維修機器人系統。如果靠人工出艙去執行維修任務,風險高,成本也大。

      壞了沒辦法修和換,就只能折損,失去部分算力。全都壞了,就徹底報廢。

      一般來說,地面數據中心的使用壽命可以達到15年甚至更久。而太空算力中心的設計壽命(主要取決于衛星設計壽命)通常僅為5-8年,資產折舊速度遠高于地面數據中心。

      根據統計數據,截至2025年,全球各類已規劃星座合計約170萬顆(僅SpaceX的太空算力星座就有100萬顆)。


      星鏈的衛星就已經很多了

      這么多的衛星,每年都會有大量的報廢和損毀,會極大地增加航天任務的碎片碰撞風險。地面的很多天文觀測任務,也會受到密集衛星星座的影響。太空很可能會變成一個“垃圾場”。

      ● 數據傳輸問題

      算力衛星在軌道上運行,我們需要把要處理的數據傳上去,把處理后的數據傳下來。這涉及到星地之間的通信鏈路。針對一些協同計算任務,算力星座的衛星之間,也需要進行通信。

      目前,這些數據傳輸基本上都是采用激光通信鏈路,單鏈路速率可達100-400Gbps。

      SpaceX此前已經在星鏈上進行了光學星間鏈路(ISL)的在軌驗證。當前每顆星鏈衛星帶3-4套激光終端,單條速率可達約200 Gbps。整個星鏈系統(9000多顆衛星),已實現約5.6 Tbps 的總吞吐、日均搬運約42 PB數據。

      星地鏈路方面,新一代Starlink V3單星對地容量約1 Tbps(約為V2 mini的十倍)。AI1算力衛星,很可能會復用這套體系。


      激光通信的建鏈時間比較長,對準精度和穩定性要求極高。衛星在軌道上高速運動,姿態微小擾動就可能導致光束偏移甚至斷鏈。針對星地通信,還需克服大氣湍流、云層遮擋等干擾。

      如果是將算力星座用于大模型分布式訓練,對衛星之間的通信鏈路帶寬、時延和可靠性要求更高?,F在地面的萬卡集群訓練,都很難保證通信鏈路的可靠性(零丟包、零中斷)。在近地軌道進行星座間的協同訓練,困難就更大。

      星座的算力協同調度、任務切分和恢復機制、星間網絡互連協議,可能都需要重新設計,并進行嚴格在軌驗證。

      總而言之,作為一個橫跨航天、能源、通信、計算等多個領域的“超級系統工程”,太空算力在各個關鍵技術領域都存在極大的挑戰。這些挑戰環環相扣,如果解決不了,太空算力就只能停留在概念驗證階段。

      █ 太空算力,真的能成功嗎?

      剛才小棗君提到的,都是技術方面的挑戰。想要真正實現太空算力的商用化,不僅要考慮技術困難,更要考慮商業模式的可行性。

      說白了,你不惜一切代價,強行砸錢,也是可以做成這件事的。但是,如果成本遠大于收入,付出遠大于回報,那么,做這件事就沒辦法實現商業閉環。最終結果可能就和上世紀90年代的銥星計劃一樣,變成一地雞毛。

      我們可以把太空算力項目看成是一道數學題。

      它的成本包括發射成本、衛星研發和制造成本、芯片研發和制造成本、地面基礎設施成本、運營成本等多個方面。前面提到的技術困難,也可以折算為相應的研發和運營成本。


      它的收益,則包括算力租賃、服務訂閱等。

      算力的需求是持續存在的,但用戶是否選擇太空算力,主要就看太空算力相比地面算力是否有價格上的優勢。

      眾多成本中,最重要的成本是發射成本。有機構指出,當低軌發射成本降至200美元/kg時,太空算力的成本就會逼近地面算力,商業模式就有可能跑通。

      目前,獵鷹9號已將成本壓至3000美元/kg以內,星艦的成本則為600美元/kg左右(完全復用是100-200美元/kg,馬斯克號稱未來能達到10-20美元/kg),確實有這個可能性。

      算力芯片也是成本大頭。SpaceX的百萬級AI算力星座,需要大量的芯片。他們在2026年3月發布的Terafab工廠,就是為這方面做準備。

      按規劃,Terafab將會被打造為“每年1太瓦算力工廠”,最終實現每月100萬片晶圓的產能(約相當于臺積電當前全球產能的70%)。這背后的挑戰是很大的,畢竟臺積電歷經三十年沉淀才達到今日規模,Terafab想在三年內追平,值得質疑。

      前文小棗君介紹了AI1衛星的很多參數和技術。實際上,AI1沒那么玄乎,就是Starlink V3衛星的“魔改”版本:去掉了相控陣通信天線,加裝了巨型太陽能板、雙面散熱器,設計了專門的AI芯片載荷單元。

      眾所周知,SpaceX的核心競爭力就是極致工程化能力。他們的技術也許并不是最先進的,但是能做到:低成本、可量產、可快速迭代。換言之,就是能省則省,能用則用,夠用就好,先實現,再改進。

      針對太空算力這個項目,如果是別人提出來,肯定早就被罵死了。但是,馬斯克作為當代“鋼鐵俠”,在可回收火箭、星鏈組網、星艦超重運輸等硬科技上,屢次創造奇跡,將科幻藍圖轉化為工程現實。他吹的很多牛,都實現了。


      SpaceX成功上市后,馬斯克的個人資產已經超過萬億美元,比很多國家的GDP還高。他的財富和個人聲譽達到了巔峰,這使他擁有遠超常人的資源調配能力與試錯資本。

      所以,現在任何人想要抨擊他,都要掂量掂量自己是否有足夠的把握。

      馬斯克圍繞“星辰大?!钡凝嫶髷⑹拢瑩纹鹆颂靸r溢價。所謂“夢想無價”,對于大眾和市場來說,SpaceX早已超越技術估值,成為一種集體信仰的具象化符號。

      既然都已經上升到精神和信仰的層面了,很多理性的聲音也就被忽視了。似乎質疑它,就變成了政治不正確,變成了和人類夢想為敵。

      小棗君個人覺得,站在投資的角度,馬斯克的太空算力項目屬于超長周期投入項目,資本市場提前兌現了未來幾十年的增長預期,項目在技術和商業模式等各個方面都存在極大的不確定性。投資風險也越來越大,大家一定要謹慎。

      站在科技和文明的角度,我們也確實應該鼓勵發展航天技術,去嘗試克服目前所遇到的技術瓶頸與物理極限。哪怕失敗,也能為人類走向太空積累寶貴經驗。按地球目前的發展狀態,向外拓展可能確實是人類文明延續的選項之一。

      我建議大家保持理性的態度,默默關注這場浪潮的未來走向。

      一方面,要做好出現重大挫折失敗、市場情緒化反彈的心理準備。另一方面,也要對技術的突破多一些樂觀,資本有時候確實能夠帶來奇跡。

      時間總歸會給出最終的答案,讓我們拭目以待。

      好啦,以上就是今天文章的全部內容。

      文章比較長,能看到這里的都是真愛。感謝大家的支持,歡迎拍磚留言,說說你對太空算力的想法,一起交流。謝謝!

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