AI算力版圖持續向軌延伸，太空算力產業化將迎關鍵里程碑

智東西
作者 劉煜
編輯 陳駿達

在2026世界人工智能大會（WAIC）上，大模型架構與計算基礎設施的演進再次成為產業關注重點。隨著大模型參數規模持續擴大、智能體（Agent）應用不斷向產業端滲透，AI產業對全球化部署、偏遠地區覆蓋以及弱網、無網環境下計算能力的需求不斷提升。

長期以來，AI算力主要依托地面數據中心提供服務。然而，在高緯度地區、深海、荒漠、遠洋等場景，受限于網絡覆蓋、建設成本及傳輸時延，傳統地面基礎設施難以滿足部分實時計算需求。

同時，在部分跨區域業務場景中，如何提升計算資源調度效率，也成為產業持續探索的方向。

在這一背景下，計算基礎設施正從單一地面智算中心逐步向天地協同架構演進。通過構建“衛星節點+地面智算中心”的協同計算體系，將部分計算能力部署至軌道，并與地面算力資源統一調度，成為了全球AI算力服務拓展邊界的一類路徑。

此次WAIC，中國太空AI龍頭成都國星宇航科技股份有限公司（以下簡稱“國星宇航”）與上海商湯科技開發有限公司（以下簡稱“商湯科技”）宣布共建“商湯算力星座”。

雙方計劃按照“單星驗證—平臺建設—星座組網”的發展路徑，推進天地一體化AI基礎設施建設，并提出到2030年形成由千顆級算力衛星組成、總算力超萬P的空間智能計算網絡。這也使太空算力如何形成大規模商業閉環再次成為行業關注焦點。

一、規劃超大規模組網，太空算力邁入產業化新階段

過去幾年，太空計算更多停留在概念探索和技術驗證階段。隨著AI算力需求持續增長，以及衛星制造、星載計算平臺、星間通信等技術不斷成熟，全球太空算力領域已形成多方角逐的格局。

SpaceX曾提出軌道數據中心等相關設想，希望推動通信網絡與空間計算資源融合；美國Lonestar等企業則圍繞近地軌道和月球數據存儲、災備等方向開展商業探索。國內，算力衛星也正由早期試驗載荷逐步發展為專用計算平臺，并開始探索商業化星座建設。

其中，國星宇航是國內較早布局太空計算方向的企業之一。

▲國星宇航發射任務成功部分圖（圖源：國星宇航公眾號）

此次國星宇航與商湯科技合作，則旨在進一步擴大AI太空算力的網絡基礎建設，加速太空算力進入大規模商業化進程。

根據雙方公布的規劃，合作將按照“單星驗證—平臺建設—星座組網”三個階段推進：2026年內完成“商湯號”算力衛星首發組網；2028年計劃建設星地混合云商用算力骨干網；2030年建設由千顆級算力衛星組成、總算力超萬P的“商湯太空算力星座”，推動地面智算中心、在軌算力網絡和應用場景協同運行。

其中，“商湯號”首批算力衛星搭載高性能自主可控星載計算平臺，具備高算力、大存儲和在軌實時智能處理能力，支持多類AI算法在軌運行和部署。

從產業角度來看，隨著衛星數量不斷增加，行業競爭的重點也正在發生變化。過去更多關注的是單顆衛星是否具備計算能力，而未來則更加考驗整個系統在星間協同、天地調度、網絡穩定性以及規模運營等方面的綜合能力。

與此同時，工程化與商業化能力也成為行業競爭的重要因素。國星宇航依靠其技術成熟度與商業閉環能力持續拉開算力代差，是行業內率先完成太空算力從概念驗證到商用測試跨越的企業。

其與商湯科技達成深度戰略合作，這類“衛星硬件+天地算力調度+AI行業生態”一體化布局，相比AI生態相對薄弱、不具備衛星自研制造能力、缺少太空硬件底座的同行，國星宇航在太空AI領域正持續領跑。

二、太空算力如何服務AI應用？從模型訓練到智能推理探索新場景

太空算力發展并非為替代地面智算中心，而是作為地面算力體系的重要補充，在傳統網絡難以覆蓋或對實時計算要求較高的場景中提供新的計算能力。而太空算力基礎設施的價值，最終需要通過應用場景體現。

目前來看，太空算力主要探索三個方向。

首先，是弱網或無網環境下的實時AI推理。例如遠洋航運、跨境物流、野外礦山、災害救援等場景，由于網絡條件有限，數據往返地面處理往往存在較大時延。如果部分AI任務能夠直接在軌完成處理，再將結果返回終端，有望縮短響應時間，提高任務執行效率。

其次，是遙感數據的在軌智能處理。傳統遙感衛星通常需要將大量原始數據傳回地面，再進行目標識別、變化檢測等AI分析，這對通信帶寬提出較高要求。如果能夠在軌完成部分數據篩選和AI處理，僅回傳高價值信息，有望提升衛星通信資源利用效率。

第三，是探索天地協同計算在部分高價值業務場景中的應用。例如部分全球化業務、高可靠計算需求等方向，天地協同架構能夠為算力資源部署提供更多選擇。不過，這類場景仍需結合具體業務需求和技術成熟度持續驗證。

值得關注的是，隨著產業推進，行業競爭重點也逐漸從單一硬件指標轉向整體系統能力。相比單純提升單星算力，更大的挑戰在于如何實現星載計算平臺、AI模型輕量化部署、星間網絡通信以及天地統一調度之間的協同配合，并形成能夠持續復制和規模部署的工程體系。

此次國星宇航與商湯科技合作正圍繞上述方向展開。

面向應用場景，雙方計劃推動太空算力在弱網、無網及高價值應用場景率先落地，提供實時AI推理與智能決策支持；同時，通過建設天地一體化AI算力調度平臺，實現地面智算中心與在軌算力節點的協同調度，進一步拓寬空間計算資源的商業化應用模式。

三、跨界融合：地面與空間計算資源的深度一體化演進

相比單純增加軌道上的計算節點，此次合作更值得關注的，是AI軟件公司與太空AI基礎設施企業在系統層面的協同探索。

近年來，AI產業的發展已經逐步從模型能力競爭延伸至算力、數據、網絡和基礎設施等多個層面。隨著AI應用不斷擴展，未來計算資源如何實現跨地域、跨網絡協同，也成為產業發展的重要課題。

傳統模式下，數據與算力的流動完全局限于地面網絡，而通過在軌算力星座的部署，計算節點被直接推向空間物理前沿。這種模式重構了算力的分配邏輯，使得AI的生產要素（Token）能夠在地面智算中心與空間在軌算力之間實現動態的協同生產與實時流通。

太空算力不再是孤立的軌道節點，而是融入了全球硅基智能體網絡，成為高效生產和傳輸AI Token的空間基礎設施。

在此次合作中，國星宇航與商湯科技計劃共同推進天地一體化AI基礎設施建設，包括建設天地協同算力調度平臺、構建全球天地一體的AI Token生產與流通體系。

從技術架構來看，這意味著未來計算資源不僅來自地面智算中心，也包括軌道上的計算節點，兩者通過統一調度平臺協同完成任務。

在軌基礎設施側，國星宇航構建的空間基礎設施主要承擔星載計算平臺建設、衛星組網以及長期在軌運行等工作，核心解決的是AI算力節點“如何安全進入空間、如何實現低成本星座組網、以及如何長期穩定運行”的物理平臺與空間計算底座問題，面向全球提供太空計算與AI技術產品。

智能大模型生態側，商湯科技則通過對接其智算平臺與大模型工程側能力，把在軌的空間硬件真正轉化為模型可調用、任務可調度、結果可交付的有效計算資源，讓算力面向應用場景進行按需分配與動態調度，使空間計算資源能夠與地面AI生態形成連接。

雙方還計劃圍繞適應空間環境的AI計算技術體系開展聯合研究，以提升海量算力衛星協同推理、智能任務調度等能力，為后續空間智能計算網絡建設規模化提供支撐。

中國太空AI龍頭與AI領軍企業的深度技術融合，其核心貢獻在于打破了傳統計算資源的地域限制，推動了地面智算與空間智能的一體化演進。太空算力進入規模化商用階段后，全球AI產業將獲得更靈活的算力供給，也為新一代全域AI基礎設施搭建提供可參考的實踐樣板。

結語：AI基建競爭升級，天地協同算力落地提速

隨著AI進入基礎設施競爭階段，產業關注點正在從單純提升模型能力，逐步延伸至算力網絡、計算基礎設施以及生態協同能力。

此次國星宇航與商湯科技宣布共建“商湯太空算力星座”，豐富了天地協同計算落地案例，進一步拓寬太空算力從工程驗證邁向大規模產業化的發展道路。

對于整個行業而言，太空算力未來能否實現規模化商業應用，仍需要在計算效率、成本、安全性、網絡調度以及實際應用需求等方面持續驗證。但可以看到，隨著衛星計算能力、天地協同調度平臺和AI生態不斷發展，空間計算正在成為全球AI基礎設施演進過程中值得持續關注的新方向。