The ultimate battleground for computing power breakthroughs is not in Silicon Valley, but in space orbit

華爾街見聞
2025.12.27 06:12
portai
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隨着 AI 算力需求逼近地面物理極限,太空算力憑藉 “能源成本僅為地面 1/70” 及天然深冷散熱優勢,成為算力突圍的新戰場。美國以 Google、SpaceX 及 Starcloud 為代表,通過垂直整合率先實現工程化落地;中國則在國家戰略引領下,推進 “專用計算星座” 與 “智能遙感” 雙軌並進。

當地面數據中心的電力需求逼近物理極限,科技巨頭們意識到,下一個萬億級算力金礦的挖掘地,已從擁擠的電網旁轉移到了寂靜的太空軌道。

這一曾經屬於科幻範疇的構想,近期因 SpaceX 創始人馬斯克、亞馬遜創始人貝佐斯以及英偉達 CEO 黃仁勳等重量級人物的密集發聲與佈局而成為市場焦點。

據國泰海通證券產業研究中心周天樂等分析師團隊 12 月 25 日發佈的深度研報,太空算力並非簡單的服務器上天,而是從 “天感地算” 到 “天感天算” 的範式重構。面對地面電力激增與散熱困難的雙重剛性約束,利用太空無盡的太陽能和天然冷卻環境,已成為突破算力困境的關鍵解法。

在最新的行業動態中,這種熱情已轉化為實際行動。華爾街見聞寫道,谷歌計劃利用其 TPU 體系構建分佈式衞星集羣,初創公司 Starcloud 則宣佈在搭載英偉達 GPU 的衞星上成功訓練了太空大語言模型。

這一趨勢背後的邏輯不僅是技術願景,更折射出資本支出預期的重塑:與其在地面應對日益高昂的電力成本和監管阻力,不如利用太空的資源優勢。

物理瓶頸倒逼:為什麼是太空?

地面算力的擴張正面臨兩大物理剛性約束:能源與散熱。

據國際能源署(IEA)統計,2024 年全球數據中心總耗電量為 415 太瓦時,而到 2030 年這一數字預計將翻倍。

隨着 AI 大模型訓練需求激增,地面電網建設面臨 “代際差”,具備可調度能力的綠色能源建設週期長,難以匹配 AI 的快速需求。摩根士丹利報告指出,未來幾年美國數據中心的電力缺口可能達到 20%。

與此同時,高密度芯片帶來的散熱成本高昂。英偉達 GB200 等新一代芯片熱流密度持續提升,傳統風冷已達極限,液冷技術雖有改善但面臨水資源消耗與系統複雜性挑戰。

相比之下,太空環境提供了完美的解決方案。太空擁有高達 1360 W/m²的太陽能密度,且不受晝夜天氣影響,可提供 24 小時持續供電。更關鍵的是,宇宙背景温度低至 3K(約-270℃),為被動輻射散熱提供了無限的 “熱沉”,可實現零水耗、零能耗散熱。

“太空特有的充沛太陽能可支持在軌數據中心 24 小時持續發電,且太空-270℃的深冷環境是被動散熱的理想環境,能夠同時化解能源與散熱這兩大地面瓶頸。”

此外,真正觸動資本市場神經的,是地面和太空巨大的成本差異。

根據 Lumen Orbit 白皮書測算,一個 40MW 數據中心集羣十年的能源成本,地面需 1.4 億美元,而太空僅需 200 萬美元(太陽能陣列成本)。 這種成本結構的根本性改變,使得太空算力具備了壓倒性的長期經濟優勢。在這方面,地面與太空的能源成本比例約為 70 比 1。

在地面,散熱系統往往意味着巨大的水資源消耗和電力浪費;而在太空,“被動輻射散熱技術是一種零能耗、零碳排放的被動冷卻方式,藉助全波段紅外輻射將熱量直接排放至宇宙深空。”

巨頭主導的差異化探索

在美國市場,太空算力的發展呈現出鮮明的巨頭主導特徵。報告指出:“全球龍頭主導的太空算力的早期探索與能力構建,正在逐步形成大規模商業化擴散。”

Starcloud 率先探索 “在軌算力服務化”。

作為先行者,Starcloud 明確以提供在軌 AI 算力服務為核心,其測試衞星 Starcloud-1 搭載 NVIDIA H100 GPU,已完成輕量大語言模型在軌訓練與遙感圖像預處理驗證。其目標是建立 5GW 的太空數據中心,並在 2030 年建成 40MW 級設施。

Google 則從雲計算體系延伸。

其 “太陽捕手” 項目不僅僅是發衞星,而是計劃利用自研 TPU 構建分佈式衞星集羣,強調軟件調度與星間組網。報告分析認為,Google 旨在 “定義未來太空計算標準”,將其龐大的雲計算與 AI 生態複製到軌道上。

SpaceX 則扮演了基礎設施底座的角色。

依託 Starlink 星座,SpaceX 已構建了全球唯一具備規模化在軌算力承載能力的基礎設施。雖然目前其算力主要用於星間鏈路管理與流量調度等內生服務,但其高功率衞星平台(Starlink V3)與低成本發射能力(Falcon 9 及星艦),為未來大規模算力部署奠定了物理基礎。

垂直整合的產業體系

美國已在太空算力領域構建起從底層芯片到頂層服務、由龍頭企業主導的垂直整合產業體系。

芯片層,美國率先實現了商用 AI 芯片(COTS)的在軌穩定運行。NVIDIA 的 Jetson 系列與 HPE 的 Spaceborne Computer 項目,證明了商用 GPU 在經過軟件冗餘與防護設計後,能夠適應太空輻射環境。這使得地面成熟的 CUDA 生態與 AI 模型能夠直接遷移至軌道,形成了難以複製的軟硬件生態壁壘。

基礎設施層,SpaceX 通過掌控高功率衞星平台、可重複使用發射體系以及超大規模星座網絡,解決了算力 “上天” 與 “組網” 的難題。高頻低成本的發射能力,使得更大功耗、更重的算力載荷(如服務器級設備)部署成為經濟上可行的方案。

此外,美國政府通過風險分擔機制(如 NASA 的採購合同)與多元化的商業需求(商業遙感、雲服務),為產業發展提供了持續的資金與市場支撐。

中國路徑:國家戰略引領下的體系化發展

與美國由商業巨頭主導不同,中國太空算力發展呈現出清晰的國家戰略引領特徵,形成了 “專用計算星座 + 智能化遙感星座” 的雙軌並進格局。

專用計算星座旨在構建純粹的天基算力網絡。以 “三體計算星座” 為代表,該項目已於 2025 年 5 月完成首發 12 星入軌。其單星算力高達 744 TOPS,並通過 100Gbps 激光鏈路實現整軌互聯,搭載天基分佈式操作系統,旨在解決星載高性能計算與星間高速互聯難題。

智能化遙感星座則是規模化應用的主流路徑。以 “東方慧眼” 星座為示範,通過在遙感衞星上加載智能處理單元,實現 “在軌感知、實時研判”。例如,在災害監測中,衞星可直接處理數據並下發結果,將響應時間從小時級壓縮至分鐘級。

在政策層面,從 “十四五” 規劃到《推進商業航天高質量安全發展行動計劃(2025-2027 年)》,中國正通過頂層設計與地方產業協同(如北京太空數據中心建設規劃),推動太空算力從技術驗證向體系化部署演進。