导读：近年来商业航天领域不断发展，而太空算力则是该领域的又一热点。随着地面数据中心的电力需求接近其物理极限，美国SpaceX、亚马逊和英伟达等都在太空算力方向积极布局，已成为市场关注的焦点。天基计算不仅仅是将服务器送入轨道，而是代表着从“地球感知和地球计算”到“空间感知和空间计算”的转变。面对地面能源消耗激增和冷却困难的双重严峻挑战，利用太空无限的太阳能和自然冷却环境已成为克服计算瓶颈的关键解决方案。谷歌计划利用其TPU架构构建一个分布式卫星集群，而初创公司Starcloud则已成功在配备NVIDIA GPU的卫星上训练了一个大型天基语言模型。
一、太空算力发展的必要性
根据国际能源署(IEA)的统计数据，2024年全球数据中心的总用电量为415太瓦时，预计到2030年这一数字将翻一番。随着大型人工智能模型训练需求的激增，地面电网建设面临“代际鸿沟”。可调度绿色能源的开发周期较长，难以满足人工智能快速增长的需求。摩根士丹利的一份报告指出，未来几年美国数据中心的电力缺口可能高达20%。
与此同时，高密度芯片也带来了显著的散热成本。例如NVIDIA GB200等新一代芯片的热通量密度持续提升，使传统的风冷散热方案面临极限挑战。虽然液冷散热方案有所改进，但仍面临着水耗和系统复杂性方面的挑战。
相比之下，太空环境提供了一个完美的解决方案。太空环境拥有高达1360瓦/平方米的太阳能密度，且不受昼夜循环或天气状况的影响，能够提供24小时不间断的电力供应。更重要的是，宇宙背景温度低至3开尔文(约-270摄氏度)，为被动辐射冷却提供了一个无限大的“散热器”，从而实现了零水耗和零能耗的散热。
理想的太空数据中心模型
此外，真正刺激资本市场的是地面作业和太空作业之间巨大的成本差异。根据国外Lumen Orbit白皮书的计算，一个40MW数据中心集群在地面运行十年的能源成本将达到1.4亿美元，而在太空运行仅需200万美元(太阳能电池阵列的成本)。这种成本结构的根本性变化赋予了太空计算压倒性的长期经济优势。
二、美国太空算力市场的技术探索
在美国市场，天基计算的发展呈现出行业巨头主导的显著特征。
1、Starcloud轨道数据中心
Starcloud是NVIDIA Inception计划下的一家初创公司，Starcloud明确将提供轨道人工智能计算服务作为其核心使命。
2025年11月，Starcloud通过SpaceX的火箭成功发射了一颗验证卫星。这颗卫星携带的是一个NVIDIA H100 GPU，也是先进的数据中心级GPU首次进入外太空，这次发射标志着“轨道算力中心”正式进入实测阶段，Starcloud已完成轻量级大型语言模型在轨训练和遥感图像预处理验证。
2025年11月发射的Starcloud-1卫星内部的银色模块内装有NVIDIA H100 GPU
Starcloud-1卫星上的一块太阳能电池板
地外数据中心的一个早期应用案例是分析地球观测数据，这可以为检测作物类型和预测当地天气等应用提供信息。此外，太空实时数据处理为野火探测和遇险信号响应等关键应用带来了巨大优势。在数据采集现场进行太空计算，可以近乎瞬时地提供分析结果，将响应时间从数小时缩短至数分钟。
Starcloud 轨道数据中心的模型，包括一个巨大的太阳能电池板阵列。
地球观测方法包括使用相机进行光学成像、高光谱成像以及使用合成孔径雷达(SAR)成像来构建地球的高分辨率三维地图。特别是SAR每秒约产生10GB数据，因此，在创建这些地图时，太空计算将特别有益。
Starcloud的目标是到2030年建成5GW空间数据中心和40MW级设施。
2、谷歌云计算系统的太空延伸
谷歌的SunCatcher项目并非仅仅发射卫星，而是旨在利用自主研发的TPU构建分布式卫星集群，重点关注软件调度和星间联网。谷歌意在“定义未来太空计算标准”，将其庞大的云计算和人工智能生态系统复制到轨道上。
SunCatcher项目由一个网络化的卫星星座组成，很可能运行在晨昏太阳同步低地球轨道上，在那里它们几乎能持续暴露在阳光下。这一轨道选择最大化收集太阳能，并减少了对星载电池的需求。要使该系统可行，必须克服以下几个技术障碍：
(1)实现数据中心级别的星间链路
大规模机器学习工作负载需要在众多加速器之间分配任务，并依赖高带宽、低延迟的连接。要提供与地面数据中心相当的性能，需要卫星间链路支持每秒数十太比特的速率。谷歌研究团队分析认为，通过使用多通道密集波分复用收发器和空分复用技术，这应该是可以实现的。然而，实现这种级别的带宽所需的接收功率水平，比传统远程部署的典型值高出数千倍。由于接收功率与距离的平方成反比，可以通过让卫星以非常紧凑的编队飞行来解决这一挑战，从而“闭合”链路预算。项目团队已经通过一个实验台尺度的演示器验证该方法，该演示器使用一对收发器，成功实现了单向800Gbps的传输速率(总计1.6 Tbps)。
(2)控制大型、紧密簇集的卫星编队
高带宽星间链路要求卫星以比任何现有系统都紧凑得多的编队飞行。该开发了数值和分析物理模型来分析这种星座的轨道动力学，从一个近似解出发，该解基于Hill-Clohessy-Wiltshire方程，并利用基于JAX的可微模型进行数值优化，以考虑进一步的摄动。
在计划星座的高度上，地球引力场的非球形以及潜在的大气阻力，是影响卫星轨道动力学的主要非开普勒效应。其研究了典型的81颗卫星星座配置在轨道平面内(平均高度为650公里)运行的轨迹，假设星团半径R=1公里，在地球引力的影响下，次近邻卫星之间的距离在约100-200米之间波动。该模型表明，在卫星间距仅数百米的情况下，可能只需要适度的轨道保持机动，就能在所需的太阳同步轨道内维持稳定的星座。
(3)TPU的辐射耐受性
要使机器学习加速器在太空中有效工作，它们必须能承受低地球轨道的环境。项目团队在67MeV质子束中测试了谷歌的第六代Trillium Cloud TPU，以检验总电离剂量和单粒子效应的影响。虽然高带宽内存子系统是最敏感的组件，但它们在累积剂量达到2 krad(Si)后才开始出现异常——这几乎是预期(屏蔽后)五年任务剂量750 rad(Si)的三倍。在单个芯片上，即使承受高达15 krad(Si)的最大测试剂量，也没有出现任何由总剂量损伤(TID)引起的硬性故障，这表明Trillium TPU对于太空应用具有很强的辐射耐受性。
(4)经济可行性与发射成本
高昂的发射成本一直是大型天基系统的主要障碍。到21世纪30年代中期，天基系统价格可能降至每公斤200美元以下。届时，发射和运营一座天基数据中心的成本，按每千瓦/年计算，将与同等规模的地面数据中心的能源成本大致相当。
3、Axiom Space
Axiom Space正在近地轨道建设一个轨道数据中心(ODC)节点网络，旨在为国防和商业用途直接在太空中提供安全、可扩展的云计算及AI/ML能力。ODC设计为独立于地面基础设施运行，可为卫星、航天器和国防系统提供实时数据处理。ODC节点将与Kepler Communications的光学中继星座集成，该下一代太空基础设施旨在为卫星和其他太空资产创建一个实时、高吞吐量、安全的通信主干网。
4、NASA-HPE 太空计算机项目
自2017年以来，NASA和HPE通过“星载计算机”项目合作开发抗辐射加固计算系统。这些努力最终促成了星载计算机2号和3号(分别于2021年和2024年推出)的诞生，使宇航员能够在国际空间站(ISS)上运行复杂的人工智能(AI)和机器学习(ML)模型。该架构旨在模拟地球上的高性能计算环境，并针对严苛的太空环境进行了优化。
2025年4月，Meta公司与博思艾伦咨询公司合作，将Meta公司的Llama 3.2 LLM部署到国际空间站，作为“太空羊驼”(Space Llama)计划的一部分。该项目运行在配备英伟达GPU的HPE公司Spaceborne Computer-2航天器上，旨在让宇航员在太空环境中运行GenAI工作负载，从而减少对地面计算的依赖。
5、SpaceX基础设施提供商
凭借星链星座，SpaceX构建了全球唯一具备可扩展在轨计算能力的基础设施。尽管其计算能力目前主要用于星间链路管理和流量调度等内部服务，但其高功率卫星平台(星链V3)和低成本发射能力(猎鹰9号和星舰)为未来大规模计算部署奠定了物理基础。
三、美国发展太空算力的优势与挑战
在芯片层面，美国已实现商用AI芯片在轨稳定运行。以NVIDIA Jetson系列和HPE星载计算机为代表，通过对商用GPU进行软件冗余与抗辐射设计，可适应太空环境。HPE第三代星载计算机已于2024年部署至国际空间站，持续提供星载边缘计算与AI能力。这使成熟的CUDA生态与AI模型可直接迁移至太空。在基础设施层面，以SpaceX为代表，通过掌握高功率卫星平台、可重复使用火箭及大规模星座，系统性解决了算力“上天”与“组网”的难题。其高频次、低成本发射能力，使得部署服务器级重型计算载荷在经济上成为可能。在产业支持层面，美国政府通过NASA采购等风险分担机制，结合商业遥感、云服务等多元化市场需求，为该领域提供了持续的资金与市场支撑。
但所有太空算力计划最终都面临一个制约：将硬件送入太空。仅火箭发射成本就对建造大型轨道数据中心构成了重大挑战，更不用说还需要每隔五到六年更换星载芯片。虽然可重复使用火箭正在降低发射成本，但仍需要非常大量的发射才能建造出能与地球上的数据中心竞争的轨道数据中心。谷歌的SunCatcher团队估算，其愿景若要可行，到2035年，发射成本需要降至每公斤200美元以下。
即便变得经济可行，轨道数据中心也可能给世界带来额外的可持续性成本。Starcloud估计，一个太阳能驱动的太空数据中心可以实现比天然气发电机供电的地面数据中心低10倍的碳排放。但是，德国萨尔兰大学的研究人员发表了一篇题为《近地轨道上的“脏比特”》的论文，他们计算得出，考虑到火箭发射以及航天器部件再入大气层所产生的排放，一个由太阳能供电的轨道数据中心仍可能比地球上的数据中心产生高出几个数量级的排放。这些额外的排放大部分来自火箭的燃烧和硬件再入过程。
理想的太阳同步轨道只会让轨道数据中心在黎明或黄昏时的夜空中可见。但有天文学家指出，一些观测者依赖暮光来搜寻近地小行星，其对任何拥有数公里长太阳能电池板阵列的轨道数据中心都持谨慎态度。随着更多硬件被发射升空，更多碎片和部件坠回大气层，此类项目可能加剧日益严重的太空垃圾问题。
小结
目前，美国的大型太空算力(例如轨道数据中心和云计算)主要还是一个构想、少数几个小型原型和一堆雄心勃勃的PPT。在短期内，轨道数据中心仍然遥不可及。抗辐射加固硬件、太空真空环境下的冷却以及将大型、高功率密度计算系统送入轨道的极高成本都是主要障碍。其他挑战还包括可靠的高速通信、太空碎片以及维护困难。从长远来看，问题在于地面发展及其带来的持续成本节约，能否超过太空部署带来的成本节约。
主要参考资料
[1] How Starcloud Is Bringing Data Centers to Outer Space
[2] Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design
[3] Data Centers in Space Aren’t as Wild as They Sound
[4] The ultimate battleground for computational power breakthroughs is not in Silicon Valley, but in space orbit.
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