每周一問大模型 | AI基建，太空成了新戰場？

科技巨頭們正將算力版圖延伸至太空。谷歌 CEO 皮查伊表示，希望在 2027 年前把 TPU（張量處理單元）部署到太空數據中心；貝佐斯預測未來 10–20 年數據中心將大規模進入太空；馬斯克則強調地球僅接收太陽輻射的1/20 億，太空將成為獲取能源的關鍵。與此同時，商業航天概念股持續走強。國內方面，北京計劃在 700–800公里晨昏軌道建設超過1GW功率的太空數據中心系統，將大規模AI算力直接搬上太空，推動“軌道級算力”成為新的科技競賽焦點。

01

DeepSeek

是的，你的觀察非常準確。面對地面算力在能源和散熱上的瓶頸，將AI基建延伸至太空已從科幻構想演變為全球科技巨頭和國家級戰略瞄準的新戰場。

為了讓你快速了解各方布局，我整理了一個簡單的表格：

陣營

代表機構/人物

核心計劃/觀點

時間規劃

美國科技巨頭谷歌 (皮查伊)

希望將TPU部署到太空

2027年前

亞馬遜 (貝佐斯)

預測在太空建造千兆瓦級數據中心

未來10-20年

SpaceX等 (馬斯克)

提出太空太陽能AI衛星，成本或低于地面

4-5年內更具成本效益

中國

發布"三步走"路線圖，建設吉瓦級太空數據中心系統

2025-2035年

為何瞄準太空？

全球科技領袖不約而同地將目光投向太空，主要出于對地面算力發展瓶頸的突破性思考：

• 近乎無限的能源：

  馬斯克指出，地球僅接收到太陽輻射總能量的二十億分之一
  。太空近乎永恒的日照，能提供近乎無限的太陽能，完美解決AI算力對電力的饑渴需求。

• 極致的散熱環境：

  太空的高真空環境為數據中心提供了天然的冷卻方案，即通過輻射冷卻散熱，這能大幅降低傳統數據中心高昂的散熱成本和能耗 。

• 突破物理限制：

  在地球上，建設滿足太瓦級用電需求的發電廠被馬斯克視為"根本不可能" 。將算力遷至太空，是從根本上跳出這個資源陷阱的戰略選擇。

盡管愿景宏大，但各方都提出了具體的實施路徑和技術方案。

• 北京的“三步走”路線圖：

  中國的方案體現了系統性的長期規劃 。

• • 近期（2025-2027年）：

    突破能源與散熱等關鍵技術，發射試驗星，實現"天數天算"。

  • 中期（2028-2030年）：

    降低建設與運營成本，實現"地數天算"。

  • 遠期（2031-2035年）：

    衛星批量生產組網，支持未來的"天基主算"。

• 馬斯克的“星艦”規模化部署：

  與北京的集中式大型數據中心不同，馬斯克的構想更側重于通過星艦大規模發射太陽能AI衛星，形成一個分布式節點網絡 。他的目標是每年在軌道上部署高達300-500吉瓦的太陽能AI衛星容量 。

• 產業鏈的協同與響應：

  無論在國內還是全球，這一趨勢已引爆資本市場和產業鏈 。國內已形成由超過250家上市公司組成的商業航天產業鏈 ，覆蓋從材料、衛星研制到測運控和應用的各個環節。

然而，這條“通天之路”依然充滿挑戰，并非所有人都持樂觀態度。

• 技術挑戰嚴峻：

• • 輻射問題：

    太空中的高強度輻射對精密AI芯片是巨大威脅，需要厚重的屏蔽或全新的抗輻射芯片技術 。

  • 熱控制：

    太空溫度波動劇烈，在陽光直射下設備表面溫度可達120°C，需要復雜的熱控制系統 。

  • 在軌組裝與維護：

    大型結構的在軌組裝、自主維護和碎片規避等技術都尚不成熟 。

• 高昂的成本：

  盡管馬斯克預測4-5年內太空計算成本將更低，但目前發射成本依然高昂。實現吉瓦級規模的部署，需要成千上萬次“星艦”級別的發射，這是一筆巨大的投入 。

• 質疑的聲音：

  對于如此激進的愿景，英偉達CEO黃仁勛直接評論道："這就是個夢想。" ，表明了業內對其實施性和時間表的保留態度。

總的來說，太空無疑是AI基建的新戰場，但這更像是一場馬拉松式的技術競賽，而非短跑沖刺。它背后驅動的是全球對下一代算力話語權和能源戰略的爭奪。

短期內，我們需要關注技術的逐個突破和試驗星的進展；長期來看，誰能在解決能源、散熱、成本和可靠性的平衡問題上取得領先，誰才能真正主宰這片“星辰藍海”中的算力霸權。

來源：DeepSeek回答

02

夸克

是的，AI基建正在將太空作為新戰場，全球科技巨頭和國家正競相布局太空數據中心，以突破地面算力的能源與散熱瓶頸。

一、太空數據中心的核心優勢 1. 能源革命：從"燒電"到"曬太陽"

• 太空太陽能效率：太空中太陽能發電效率高達95%，是地面的5倍，年均發電量可達地面的15-20倍12。
• 持續供電：高軌衛星能7×24小時曬太陽，無需依賴地球電網，完全擺脫晝夜、天氣影響13。
• 成本對比：以Starcloud規劃的40兆瓦太空電站為例，其年發電量相當于地面電站的5倍，且無需淡水冷卻4。

• 天然散熱環境：深空溫度低至零下270℃，只需部署導熱材料即可完成散熱，無需復雜液冷系統12。
• 成本降低：Starcloud的紅外輻射散熱技術可降低40%的能耗成本，散熱效率比地面提高80%以上24。
• 實際應用：國星宇航的"零碳太空計算中心"利用太空-270℃環境輻射散熱，已實現5POPS在軌計算能力45。

• 高速傳輸：星間激光通信速率最大可達100Gbps，是光纖的3倍，將數據傳輸延遲壓縮至0.3毫秒24。
• 帶寬優勢：國星宇航的星間激光通信系統比家里千兆寬帶快100倍，為自動駕駛、高頻交易等場景提供實時性保障15。
• 應用案例：之江實驗室的"三體計算星座"已實現交通路網分析、森林防火預警等商業場景落地56。

• 谷歌"捕日者計劃"：計劃2027年初發射81顆搭載TPU的衛星，探索在太空中構建可擴展的機器學習計算系統78。
• 馬斯克的"星艦算力工廠"：通過星艦火箭，以每年100GW的規模部署太陽能AI衛星，預計4-5年內實現每年1TW的AI算力57。
• Starcloud突破：已將英偉達H100 GPU送入350公里軌道，單星算力達每秒2000萬億次，比國際空間站計算能力強57。

• 北京"三步走"戰略
• • 2025-2027年：突破能源與散熱等關鍵技術，建設一期算力星座，實現"天數天算"29。
  • 2028-2030年：突破在軌組裝建造技術，降低建設與運營成本，實現"地數天算"29。
  • 2031-2035年：衛星大規模批量生產并組網發射，建成千兆瓦級太空數據中心，支持"天基主算"29。
• 國星宇航"星算計劃"：已發射2800顆計算衛星星座，單星算力最高達744TOPS，整體具備5POPS在軌計算能力15。
• 中科天算"天算計劃"：在太陽同步軌道部署模塊化太空超算中心，通過"感知—分析—判定—決策—行動"完整鏈路為衛星提供智能1011。

• 歐盟：聚焦"太空數據主權"，泰雷茲阿萊尼亞公司研發抗輻射芯片412。
• 阿聯酋：通過國際合作切入賽道，試圖在伊斯蘭金融領域建立算力標準412。

• 太空輻射：高能粒子會導致芯片數據亂碼，中國團隊花了6年時間研發抗輻射芯片才讓寒武紀芯片在太空穩定工作12。
• 極端溫差：衛星向陽面能到120℃，背陽面卻低至-200℃，需用特殊材料才能扛住這種極端溫差12。
• 散熱難題：H100的功耗接近350瓦，在真空環境里熱量散不出去，長期運行可能出問題210。

• 發射成本：目前送1公斤東西上太空要幾萬美金，建一個太空數據中心的錢，能在地面建1000個同等規模的機房12。
• 經濟拐點：當前太空算力成本仍是地面的10倍以上，但谷歌預測，隨著星艦復用和火箭發射成本降至200美元/公斤（2030年目標），這一差距將縮小至3倍以內24。
• 投資規模：建設千星級星座需千億美元級投入，而回報周期可能超過10年412。

• 太空垃圾：若按當前發射速度，2030年近地軌道將被填滿，歐盟已提議征收"太空碳稅"412。
• 碰撞風險：目前全球僅有30%的衛星配備防撞系統，而近地軌道碎片數量已超3.4萬塊412。
• 安全威脅：太陽耀斑會干擾通信，太空數據中心可能面臨新型網絡攻擊威脅713。

• 災害監測：森林火災監測從幾小時縮短至秒級響應，相當于給災害預警裝了"太空千里眼"15。
• 自動駕駛：提供實時太空導航，提前預判堵車，規劃最優路線12。
• 醫療診斷：太空算力能快速分析基因數據，幫醫生精準找到病因12。

• 漁民導航：打開"魚在哪"APP，詢問"我想捕金槍魚，能給我導航嗎"，APP會精準告知魚群位置、最佳下網時機1114。
• 實時翻譯：家里的智能音箱通過太空算力實時翻譯外語，準確率比現在高10倍12。
• 應急救援：衛星每次重訪，拍攝后直接在星上處理并下傳結果，下傳數據量小，有利于地面快速獲取信息1415。

• 算力通信標準：構建太空算力網是中國算力通信標準實現全球化的機遇1115。
• 經濟形態：太空數據中心可能催生新的經濟形態，如數據主權爭奪戰、能源革命2.01213。
• 技術融合：推動單星智能轉向多星智能甚至算力星座，形成太空超算，通導遙算有望成為行業發展趨勢1115。

這場從地面到太空的算力遷徙，不僅是技術的突破，更是人類對自身極限的挑戰。當馬斯克說"未來AI算力在太空"時，他描繪的不僅是技術圖景，更是一場文明躍遷。隨著2027年首批試驗衛星升空，太空數據中心的構想正從科幻走向現實，而這場競賽的最終贏家，將掌握未來十年在全球數字經濟中的話語權。

來源：夸克回答

03

豆包

太空算力：AI基建的新戰場

科技巨頭正將AI算力競賽從地面延伸至太空，一場圍繞"軌道級算力"的全球爭奪戰已拉開帷幕。

一、巨頭布局：太空算力的先鋒 1. 谷歌：“陽光捕手計劃”(Project Suncatcher)

• 核心目標：

  2027年初發射兩顆原型衛星，每顆搭載4個TPU(Trillium代)，驗證太空AI計算可行性

• 技術路徑：

  利用衛星持續接收太陽能，通過激光通信構建分布式計算網絡

• CEO表態：

  皮查伊稱"希望2027年我們能把TPU部署到太空的某個位置"

• 時間預測：

  未來10-20年內建成千兆瓦級太空數據中心

• 核心優勢：

  “全天候太陽能+自然冷卻，性能將超越地面數據中心”

• 具體構想：

  完全由AI和機器人自主管理的巨型軌道計算集群

• 實現方式：

  擴展Starlink V3衛星，直接構建太空數據中心

• 性能提升：

  單星帶寬達1Tbps，具備太陽能驅動的軌道計算能力

• 能源洞見：

  “地球僅接收太陽輻射的1/2億，太空是獲取能源的終極答案”

• 成本預言：

  “未來4-5年，太空AI計算將比地面更便宜”

• 核心規劃：

  在700-800公里晨昏軌道建設“1GW+”功率的太空數據中心系統

• 階段目標：

• • 2025-2027：突破關鍵技術，建設200kW功率、1000POPS算力的試驗星座

  • 2028-2030：實現"地數天算"，算力達40萬P(相當于全國地面數據中心總和)

  • 2031-2035：建成大規模星座，支持"天基主算"

• 首顆試驗星：

  "辰光一號"已完成研制，計劃2025年底/2026年初發射

• 無限太陽能：

  太空中太陽輻射強度是地面的5-8倍，且24小時不間斷

• 能源效率：

  100吉瓦太空算力投資僅13.4億美元，為地面同等規模的6.7%

• 零碳排放：

  徹底擺脫地面數據中心的能源危機和環保壓力

• 天然冷源：

  太空接近絕對零度(-270.3℃)，提供幾乎無限的冷卻能力

• 散熱效率：

  真空環境使散熱無需額外能耗，系統能效提升50%以上

• 擺脫地面土地、水資源限制，算力規模可隨需求無限擴展

• 衛星可批量生產、在軌組裝，構建百萬卡級服務器集群

• “天數天算”：

  衛星直接處理太空數據(如遙感)，數據傳回量減少90%

• “地數天算”：

  地面高耗能訓練任務上傳太空，算力成本降低60%

• 深空探索支持：

  為火星等深空探測提供低延遲計算服務

• 挑戰：

  太空輻射會干擾電子設備，縮短芯片壽命

• 對策：

  采用抗輻射芯片、特殊屏蔽材料和冗余設計

• 挑戰：

  地球與衛星間信號傳輸存在延遲(數百毫秒)

• 對策：

  激光通信技術(速度達Tbps級)和星間鏈路，構建分布式計算網絡

• 挑戰：

  設備故障無法人工維修，需長期自主運行

• 對策：

  AI驅動的自主診斷與修復系統，關鍵組件備份

• A股商業航天板塊持續走強，多只個股漲停

• 概念股包括：中國衛通(通信保障)、航天宏圖(數據協同)、航天智裝(宇航芯片)等

• 上游：

  火箭發射、衛星制造、抗輻射芯片

• 中游：

  太空數據中心運營、衛星網絡構建

• 下游：

  AI訓練、遙感數據處理、智慧城市等應用

• 中美主導：

  美國(谷歌、SpaceX) vs 中國(北京計劃)

• 其他參與者：

• 歐洲：加速制定太空數據中心路線圖，避免落后

• 新加坡：南洋理工大學提出太空機房方案，預計10年內商用

• 英偉達：H100芯片已上天測試，與Starcloud合作

五、未來圖景：太空算力的2027-2035

• 2027年：

  谷歌、中國試驗衛星升空，驗證太空AI計算可行性

• 2030年：

  首個商業太空數據中心落地，算力達數十P級別

• 2035年：

  太空算力成為全球算力基礎設施重要組成，部分AI訓練任務完全轉移至太空

當AI算力需求遭遇地球資源瓶頸，太空成為必然選擇。這場由科技巨頭引領的"軌道算力"競賽，不僅是技術革命，更是能源革命和商業模式革新。

核心結論：太空數據中心將重構全球算力版圖，"軌道級算力"將成為大國競爭新焦點，商業航天產業迎來黃金發展期。隨著技術成熟和成本下降，未來5-10年，太空算力有望從概念驗證走向規模化商業應用，為AI發展開辟無限可能。

注：本文信息截至2025年11月底，技術路線和時間表可能隨研發進展調整。

來源：夸克回答

04

Kimi

是的，AI基建的“太空化”已不只是科幻，而正在成為巨頭與國家層面的集體押注，理由大致有三：

1. 能源瓶頸倒逼

地面數據中心耗電已占全球發電量 2% 以上，且 40% 的 OPEX 花在散熱與電力。太空站或晨昏軌道衛星可 24 h 接收直射太陽能，單位面積輻射強度是地面的 3–5 倍，理論上 1 km2 光伏陣列就能跑 1 GW 負載，相當于一個超大型超算中心。

2. 散熱幾乎“免費”

軌道真空環境把廢熱以紅外形式直接輻射出去，無需冷卻塔、制冷機組，可讓芯片長期滿載；同時微重力還能消除對流導致的局部熱點。

3. 軌道資源先占先得

國際電信聯盟對頻軌實施“先登先占”，低軌 600–1200 km 的黃金軌道面窗口期只剩 5–8 年。北京已公開 700–800 km 晨昏軌道 1 GW 級太空數據中心計劃，2025–2027 年發射首批星座；谷歌“捕日者計劃”則把 2027 年定為 TPU 上天節點。誰先完成技術閉環，誰就拿到“軌道級算力”入場券。

不過，要把“軌道算力”真正做成生意，還有三道坎：

- 發射與維護成本：按 SpaceX 公開報價，1 kg 到 LEO 約 2600 美元，1 GW 太空數據中心僅散熱板+結構就 2000 t 以上，發射費用 50 億美元起步，需要星艦級別的完全復用才能降到 500 美元/kg 以下。

- 星載芯片可靠性：宇宙射線單粒子翻轉率比地面高兩個量級，TPU、GPU 必須做抗輻照加固或采用動態重構，否則誤碼率會直接拉垮大模型訓練。

- 數據上下行帶寬：1 GW 算力對應 100–200 Tbps 的原始吞吐，而單顆高通量衛星 100 Gbps 已屬頂級；要鋪 1000 顆激光中繼星，才能把時延壓到 50 ms 以內，與光纖相當。

綜合來看，太空數據中心不會取代地面云，而是作為“能源-算力一體”的延伸節點，優先服務于對時延不敏感、能耗極敏感的超大規模訓練任務（千億參數級基礎模型、氣候數值模擬、生物計算等）。短期看，它是國家與巨頭展示技術實力的新賽道；長期看，一旦發射成本再降一個量級、激光星間鏈路成熟，軌道算力將像今天的離岸風電一樣，成為地球能源-算力版圖不可或缺的一塊拼圖。AI 基建的“太空戰場”，才剛剛吹響哨聲。

來源：Kimi回答

05

文心X1

太空正在成為AI算力競賽的新戰場，這一趨勢由技術突破、能源革命和地緣競爭共同驅動，背后是多重戰略邏輯的交織：

1. 能源革命：太空的“無限太陽能”成為核心驅動力

• 太陽能效率碾壓地面：

  地球大氣層和晝夜循環導致地面太陽能利用率極低（約1/20億），而太空中的太陽能可24小時直射，理論效率提升數十倍。北京規劃的1GW太空數據中心若部署在晨昏軌道（始終陽光照射），配合超輕型柔性太陽能板（如SpaceX星鏈的效率突破），可直接通過微波/激光向地面傳輸能源，解決AI算力“電老虎”的痛點（單個TPU集群功耗達兆瓦級）。

• 馬斯克的能源邏輯：

  SpaceX的星鏈衛星已驗證太空能源傳輸的可行性，未來可擴展至“太空發電站-數據中心”一體化架構，形成“能源-算力”閉環，擺脫地面電網依賴。

• 低延遲場景：

  近地軌道（LEO，300-1200公里）的數據中心可將數據傳輸延遲壓縮至5-20毫秒（地面光纖約20-50毫秒），對自動駕駛、實時云游戲、金融高頻交易等場景具有顛覆性意義。例如，谷歌TPU部署太空后，可結合星鏈激光通信實現“軌道-地面”超低延遲算力調度。

• 散熱與抗輻射優勢：

  太空的真空環境天然利于散熱（無需風扇/液冷），且微重力條件可減少芯片物理損耗。但需解決宇宙射線和太陽輻射對硬件的侵蝕，需定制抗輻射芯片（如NASA的RAD750處理器）和冗余設計。

• 商業航天股走強的底層邏輯：

  SpaceX的星鏈已驗證衛星互聯網的盈利模式（用戶超300萬），而太空數據中心可進一步挖掘“太空經濟”：從衛星圖像處理、氣候建模到加密貨幣挖礦（太空環境或降低能耗成本）。貝佐斯的藍色起源和馬斯克的SpaceX均布局可回收火箭，將發射成本降至傳統火箭的1/10，為大規模部署鋪路。

• 地緣競爭與資源控制：

  太空數據中心不僅是商業項目，更是戰略資產。晨昏軌道的1GW系統可覆蓋全球，形成“軌道算力霸權”。美國通過《阿爾忒彌斯協定》推動太空資源開發規則，中國則通過“天宮”空間站和可重復使用火箭（如長征系列）加速追趕，北京方案明確“GW級”目標，直接對標美國“星盾”計劃。

• 硬件創新：

  需研發抗輻射芯片、太空級散熱系統、激光通信終端（如NASA的LCRD實驗）。谷歌TPU的太空版需重新設計封裝，應對溫度波動（-180℃至120℃）和輻射干擾。

• 網絡架構：

  需構建“太空-地面-海洋”一體化網絡，結合5G/6G地面基站、低軌衛星星座和海底光纜，實現算力無縫調度。北京方案可能采用“主從架構”：太空數據中心處理延遲敏感任務，地面數據中心處理存儲和批處理任務。

• 經濟性平衡：

  初期成本高昂（發射、建設、維護），但長期看，若能源成本降低、發射頻次提升，單位算力成本可能低于地面超算中心。例如，SpaceX的星艦若實現每小時一次的發射頻率，可將太空數據中心部署成本壓縮至傳統地面的1/3。

• 太空碎片與光污染：

  大規模部署衛星可能加劇近地軌道碎片問題，影響天文觀測（如夜光衛星列陣產生的“人工光污染”）。

• 軍備競賽風險：

  太空數據中心可能被用于軍事AI（如實時情報處理、無人機蜂群控制），加劇大國競爭。需通過國際規則（如《外空條約》）規范使用。

• 數據安全：

  太空-地面通信鏈路可能被干擾或竊聽，需強化加密技術（如量子通信）。

• 技術坎：

  抗輻射芯片、激光通信、太空能源傳輸需突破工程極限。

• 經濟坎：

  需實現發射成本持續下降和商業閉環（如算力租賃、數據服務）。

• 規則坎：

  需建立太空資源開發、數據安全、碎片治理的國際規則。

太空算力的終極形態可能是“太空發電站+數據中心+星鏈網絡”的三位一體，形成“能源-算力-通信”的太空基礎設施網絡。這不僅關乎科技巨頭的商業版圖，更關乎國家在數字經濟和太空時代的戰略主動權。未來十年，太空或將成為繼5G、AI之后的下一個“科技制高點”。

來源：文心X1回答

06

騰訊元寶

太空算力成為AI基建新戰場

全球進展與時間表

• 美國公司Starcloud于2025-11-02將首顆搭載英偉達 H100 GPU的技術試驗星送入軌道，計劃在軌運行谷歌 Gemma模型，驗證大模型在軌推理的可行性。

• 谷歌

  宣布“Project Suncatcher（捕光者計劃）”，擬在2027年初發射2顆原型衛星，搭載Trillium（TPU v6e），通過星間自由空間光通信構建分布式機器學習系統；其研究論文披露了81星、半徑約1公里的近距離編隊方案，并指出在適當軌道太陽能電池板效率可達地面的約8倍。

• 埃隆·馬斯克

  提出用“星艦+星鏈V3”建設太空數據中心，目標在4–5年實現每年100 GW的數據中心部署；其旗下Starcloud的試驗星已先行入軌。

• 杰夫·貝佐斯

  預測未來10–20年將出現千兆瓦級（GW）的太空數據中心，理由是太空可提供持續、不受天氣影響的太陽能。

中國路線與階段目標

• 發布太空數據中心建設方案：在700–800公里晨昏軌道建設運營超過1 GW功率的集中式大型系統，由空間算力、中繼傳輸、地面管控三大分系統組成；空間側規劃多座約1 GW數據中心，可容納百萬卡級服務器集群。

• 三階段路線：

• • 2025–2027年：

    突破能源與散熱關鍵技術，研制試驗星，建設一期星座，目標總功率200 kW、算力規模1000 POPS，實現“天數天算”；

  • 2028–2030年：

    突破在軌組裝建造，建設二期星座，實現“地數天算”；

  • 2031–2035年：

    衛星批量生產與組網，在軌對接建成大規模太空數據中心，支持“天基主算”。

• 產業側：之江實驗室主導的“三體計算星座”于2025年5月首發12顆計算衛星入軌，單星最高算力744 TOPS、整軌5 POPS，并具備100 Gbps星間激光通信能力；國星宇航發布“天秤-10”衛星，單星算力突破10P，從技術驗證邁向規模化部署。

為何轉向太空

• 能源與散熱的物理優勢：太空太陽能幾乎不間斷，在合適軌道面板效率可達地面約8倍；真空環境便于通過輻射散熱，可顯著緩解地面數據中心的能耗與冷卻瓶頸。

• 實時性與帶寬：在軌處理可實現“天感天算”，將“采集—處理—下傳”鏈路從月/周/天級壓縮到秒級/分鐘級；星間/星地激光鏈路有望提供Tbps級帶寬，滿足AI訓練/推理的海量數據交換。

• 產業與政策牽引：多地把太空數據中心納入數字基礎設施與新質生產力布局，推動“可復用火箭 + 算力星座 + 應用場景”的商業閉環。

關鍵工程挑戰與何時落地

• 輻射與可靠性：高能粒子會導致位翻轉/器件退化，需開展抗輻射加固與容錯設計；谷歌對TPU v6e開展了67 MeV光子束輻照試驗，為在軌長期運行提供數據支撐。

• 能源與散熱：在軌供能—散熱矛盾突出，既要做大太陽能陣列又要控制質量，同時依賴輻射散熱與高效熱控材料/結構。

• 連接與組網：需實現高速、低時延、安全的星間/星地鏈路，近距離編隊與光學相干通信是提升吞吐與降低接收功率需求的關鍵。

• 成本與發射：發射成本仍是“門檻項”。谷歌測算，若至2030年代中期發射成本降至約200美元/公斤，太空算力在能源成本維度有望與地面相當；當前成本仍顯著偏高。

• 近中期里程碑：

• • 2025–2027年：

    完成試驗星與小功率星座驗證（如北京一期200 kW/1000 POPS）；

  • 2027年初：

    谷歌2顆TPU原型星入軌，驗證在軌AI訓練/推理與高帶寬光互連；

  • 2028–2030年：

    邁向在軌組裝與百兆瓦級系統驗證；

  • 2031–2035年：

    推進GW級太空數據中心與“天基主算”。

風險提示：以上為對公開資料的技術與產業解讀，不構成任何投資建議。

來源 ：騰訊元寶回答

07

ChatGPT

AI 基建，太空成了新戰場嗎？

答案是：正在成為，而且這是一場“必然的競賽”。

AI 發展到今天，算力已經逼近地球資源與基礎設施的極限：

• 能源不夠：

  AI 訓練與推理耗電量急劇飆升，數據中心占全球用電量的 2–3%，還在繼續攀升。

• 散熱困難：

  地球上數據中心散熱成本已接近算力成本的 40%。

• 土地緊張：

  算力基地越來越大，選址越來越難。

在這種背景下，太空變成了一種不再是想象，而是現實需求的解法。

? 為什么太空正在成為算力新戰場？1）能源無限：太陽輻射在太空比地表強 20 倍以上

馬斯克說得很直接——地球只拿到太陽能的 1/20 億。 太空能直接利用太陽能，為大規模算力供電，是最理想的能源場。

2）天然極低溫 + 真空環境 = 最強散熱系統

在軌道上運營數據中心，不需要昂貴的冷卻塔、風機、水循環。 真空就是天然冷卻劑。

3）不占地、不擾民、不受地緣政治限制

地球上數據中心經常遇到土地審批、噪音投訴、環保要求。 太空沒有這些問題。 數據中心自由度極高。

4）通信延遲可以接受

低軌或中軌衛星延遲已經能做到 30–50ms，適合大量AI推理與離線訓練。

為什么科技巨頭都要搶？

• 谷歌要把 TPU 上天（2027 年前）
• 貝佐斯預測 10–20 年太空數據中心會大規模出現
• 馬斯克強調太空能源是未來關鍵
• 中國已經提出在 700–800 公里晨昏軌道建設 GW 級太空數據中心

這里暗含一個趨勢：誰先建成“軌道級算力”，誰就將成為下一代 AI 基建的掌控者。

這像是 20 年前各國建設互聯網骨干網，只不過這次不是鋪光纖，而是搶軌道、搶能源、搶太空資源。

? 那么，太空會真的取代地球算力嗎？

短期（1–5 年）：不會取代，只會補充。主要用于：

• 大模型訓練

• 高耗能算力

• 衛星數據處理

• 加密與軍事用途

中期（5–15 年）：有可能成為主戰場之一。尤其是：

• 大規模基礎模型的訓練

• 政府級數據中心

• 全球性算力網絡

長期（15 年+）：地球算力可能變成“邊緣計算”，太空才是主機房。

總結：AI 基建的戰場正在從地面延伸到太空。

這不是噱頭，而是產業邏輯推出來的結果。

能源 → 散熱 → 空間 → 成本 → 地緣政治 → AI算力需求爆炸所有變量都在把數據中心往天上推。

未來屬于：掌握軌道、掌握能源、掌握算力的國家與公司。

換句話說——AI時代的新“制空權”，就是算力制高點。

來源:ChatGPT回答

08

千問

是的，太空正迅速成為AI基礎設施的新前沿，“軌道級算力”正在從科幻走向現實。這一趨勢背后有多重驅動因素，也預示著一場全球科技與地緣戰略競爭的新維度。

一、為何要將算力搬上太空？

1. 能源優勢
   如馬斯克所言，地球僅接收到太陽總輻射的約二十億分之一。而在太空中，太陽能幾乎無間斷、無大氣衰減，可提供近乎無限的清潔能源。這對高能耗的AI訓練和推理任務極具吸引力。

2. 散熱效率高
   太空接近絕對零度的背景溫度（約3K）為高密度計算設備提供了天然高效散熱環境，避免了地面數據中心高昂的冷卻成本。

3. 低延遲全球覆蓋（特定軌道）
   在低地球軌道（LEO，如700–800公里）部署算力節點，結合衛星星座網絡，可實現對全球大部分地區的毫秒級響應，尤其適用于邊緣AI、實時遙感分析、軍事或金融高頻應用。

4. 規避地緣限制
   太空作為“全球公域”，理論上不受單一國家數據主權或出口管制約束（盡管實際受《外層空間條約》等國際法約束），為跨國科技公司提供戰略緩沖。

• 谷歌：

  計劃2027年前在軌部署TPU，可能與其Project Taara（激光通信）和現有云AI服務整合，構建“天基AI即服務”。

• 亞馬遜（貝佐斯）：

  通過Kuiper項目構建衛星互聯網，未來或與AWS Outposts結合，打造“太空邊緣計算平臺”。

• SpaceX/星鏈：

  雖未明確宣布AI算力部署，但其龐大LEO星座具備承載邊緣計算的潛力，尤其在國防與應急場景。

• 中國（北京計劃）：

  明確提出在晨昏軌道建設超1GW功率的太空數據中心，這不僅是技術雄心，更是國家戰略——搶占“軌道算力制高點”，推動自主可控的AI基礎設施。

晨昏軌道（Sun-synchronous orbit）的優勢在于衛星始終處于日照區，可最大化太陽能獲取，非常適合持續高功耗運行。

• 發射與維護成本：

  盡管可回收火箭降低成本，但部署和維修軌道服務器仍極其昂貴。

• 輻射與可靠性

  宇宙射線、單粒子翻轉（SEU）對芯片穩定性構成威脅，需特殊加固設計。

• 法律與監管空白：

  目前尚無明確國際規則規范“軌道數據中心”的數據主權、網絡安全或軌道碎片責任。

• 可持續性問題：

  大規模部署可能加劇近地軌道擁堵和太空垃圾風險。

“軌道級算力”不會完全取代地面數據中心，但將成為混合AI基礎設施的關鍵一環，尤其適用于：

• 全球實時AI推理（如自動駕駛車隊協同、災害響應）

• 天文、氣候、地球觀測等原位數據處理

• 軍事與安全敏感任務（抗毀、低截獲通信）

正如20世紀爭奪海底光纜與頻譜，21世紀的科技巨頭與國家正悄然展開對“算力軌道”的爭奪。誰掌握軌道算力，誰就可能主導下一代AI時代的基礎設施話語權。

這場“新太空競賽”，已不只是登月或火星，而是關于誰來定義智能時代的底層算力地理。

09

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*大模型推理及回答僅供參考，AI有幻覺，真偽需自辯。

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