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下一个算力赛场,在太空

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-11-12 12:26 等级:
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下一个算力赛场,在太空2024更新

  “也可以走星域

> 厂商新闻《下一个算力赛场,在太空》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-12 16:23

    • 编辑:CN

    全球算力竞赛的下一站,将是广袤无垠的太空。

    10月3日,在都灵举行的意大利科技周上,亚马逊公司创始人杰夫·贝索斯预测,人类有望在未来10至20年内在太空建造千兆瓦级数据中心。他指出,太空环境中持续可用的太阳能将赋予这些数据中心超越地球同类设施的潜力。

    贝索斯表示:“这些大型训练集群最好建在太空,因为那里有太阳能,全天候供电。那里没有云,没有雨,没有天气变化。未来几十年内,我们将能够降低太空数据中心的成本。”

    在贝佐斯说出这番话的五个月前,长征二号丁运载火箭在酒泉卫星发射中心点火起飞,将十二颗计算卫星送入轨道。它们是中国“三体计算星座”的首批成员,也是全球首个太空计算卫星星座。

    而在贝佐斯发言的一个月后,美国初创公司Starcloud将一颗搭载了英伟达H100 GPU的卫星发射到太空,以测试数据中心在轨道上的运行方式。Starcloud的终极目标,是建造一个功率达5千兆瓦、跨度约4公里的轨道数据中心,能够承担海量AI计算任务,同时降低成本与碳排放。

    10月底,马斯克在社交平台上表示,SpaceX公司将扩大其V3卫星规模,进军太空算力领域。11月,谷歌也宣布了构建太空数据中心的计划。

    中国已经率先布局,美国几大科技巨头紧跟其后,欧盟也已有了相关规划。我们不禁要问:

    太空,对于数据中心,究竟有什么魔力?

    01太空数据中心,优势与挑战

    太空数据中心的构想,来源于地面数据中心的巨大资源消耗。

    全球人工智能算力需求的激增,正对地球的能源与土地资源构成严峻挑战。据统计,到2026年,全球数据中心的总用电量或将超过1000太瓦时,堪比日本全国的用电量。为支撑AI模型运行,这些设施还需消耗巨量水资源进行冷却,同时占用宝贵的土地。

    相比之下,太空数据中心具有多重优势。首先,轨道设施可以近乎24小时不间断地接收太阳能,有望彻底解决地面设施对电网的巨大依赖。其次,太空设施可以利用深空的真空作为辐射散热场,无需消耗水资源。此外,太空中的设施在物理上相对安全,能规避地震、洪水等地球自然灾害对数据安全的威胁。

    同时,太空算力的提升还有助于催生卫星在轨计算的新模式。目前,地球观测等卫星产生的数据量(PB级)远超地空通信的带宽限制,据估计高达90%的有效数据因无法及时回传而被“遗弃”。在轨计算平台(如搭载高性能GPU的卫星)能直接在太空处理原始数据,仅将分析后的高价值“洞见”(KB级)传回地面,将数据处理时效性从数小时缩短至秒级,极大缓解了带宽压力。

    根据BIS Research数据显示,到2035年,在轨数据中心市场规模将达390亿美元,复合年增长率高达67.4%。这将成为新一轮太空经济的核心引擎,延展至轨道制造、太阳能电力与小行星采矿等领域。

    不过,太空数据中心也仍面临众多技术挑战。首先,太空中的散热并非易事,它无法依赖空气或液体对流,必须通过大面积的散热板进行效率较低的辐射散热。其次,设备必须进行加固,以抵御宇宙辐射和太阳耀斑对敏感电子设备的持续威胁。最后,在轨的维护、修复和硬件升级在目前的技术条件下极其困难且成本高昂。

    即使挑战再多,在太空部署算力基础设施仍是未来大趋势。这一次,率先出手布局的是中国。

    02中国:率先布局“三体计算星座”

    “三体计算星座”是由之江实验室主导构建的中国首个整轨互联的太空计算星座,其首批12颗卫星已于今年5月14日成功发射入轨。该星座的目标是构建一个天基智能计算基础设施,实现“天感天算”(即在太空感知并直接在太空计算),将太空转变为人工智能应用的新场景。

    该星座的核心是新型的“计算卫星”。其关键技术突破在于将强大的算力直接部署在轨道:之江实验室研发的星载智能计算机,将单星算力从T级提升至P级(10至100倍提升);卫星搭载了星间激光通信系统,速率高达100Gbps,实现了卫星间的互联;此外,其天基分布式操作系统可统一调度在轨的算力、存储和网络资源。

    此次首发的12颗卫星,整轨互联后具备5POPS(每秒5千万亿次计算)的在轨计算能力和30TB的存储容量,其中单星最高算力达744TOPS。更重要的是,卫星搭载了80亿参数的天基AI大模型,使其能自主在轨处理从L0到L4级的卫星原始数据。

    据介绍,这一变革将极大提升数据处理效率,将传统需要数小时的响应时间缩短至分钟级甚至秒级。在应用上,这将对森林防火、应急救灾、智慧城市治理等领域产生革命性影响,例如实现林火的分钟级监测。同时,它也为太空科学研究提供了新范式,如利用双星协同探测转瞬即逝的伽马射线暴。

    根据规划,之江实验室计划在2025年内完成超50颗计算卫星的布局。其最终目标是建成千星规模的天基智能计算基础设施,总算力规模将达到1 EOPS(每秒百亿亿次运算),推动太空云计算时代的到来。

    许多深耕太空算力领域的中国民营企业也参与了此次计划。比如成都的国星宇航公司。国星宇航是“三体计算星座”的核心参与方之一,其牵头的“星算”计划与“三体计算星座”协同发射。该公司在太空算力布局上起步很早,2018年便发射了中国首颗AI应用卫星,2024年发射首颗AI智算卫星。据介绍,国星宇航的目标明确,即通过“研制+发射+运营”的一体化模式,在2028年后建成覆盖全球的天地一体化AI基础设施。

    同样参与该计划的还有杭州的地卫二公司。地卫二则是“三体计算星座”的生态合作伙伴,致力于共建共享太空计算网络。其专注于太空智能技术,目标是为卫星安装“AI大脑”,推动计算范式从天采地算向天采天算转变。2023年,公司联合研制了以AI载荷为核心、具备智能操作系统的人工智能卫星“地卫智能应急一号”(算力达80 TOPS)。地卫二的目标是打造一个全球互联的太空计算网络,并已开始向海外多国提供卫星交付与AI算法服务。

    03美国:科技巨头扎堆入场

    在贝佐斯做出数据中心未来属于太空的预测后,短短一个月内,英伟达、SpaceX、谷歌等巨头都提出了各自的太空算力计划。

    2025年11月2日,美国初创公司Starcloud成功发射了Starcloud-1卫星,首次将用于AI模型训练的英伟达H100 GPU送入地球轨道。据报道,这颗冰箱大小的卫星搭载了迄今为止进入太空最强大的计算芯片,其算力是此前在轨芯片的一百倍。

    Starcloud-1的首要任务是验证在轨计算模式。这颗卫星将在350公里的超低轨道运行,接收来自SAR(合成孔径雷达)卫星群每秒高达10GB的数据。H100 GPU将实时处理这些海量原始数据,仅将提炼后的数据包传回地球。此外,该任务还将测试在太空运行谷歌Gemma,这也是大型AI模型的首次轨道部署。

    此次发射只是Starcloud计划的开端。该公司已在规划Starcloud-2任务,计划明年发射,其算力将提升十倍,并搭载NVIDIA的下一代Blackwell GPU,旨在提供商业服务。Starcloud的最终目标是在2030年代建成一个成本与地面相当、功率高达40兆瓦,乃至最终达到5吉瓦、跨度约4公里的轨道超级数据中心。

    为实现这一目标,Starcloud正在同多方构建生态系统。公司已与AI基础设施提供商Crusoe合作,计划于2026年发射的卫星上部署首个太空公共云。由于5吉瓦的设施规模远超人类现有能力,Starcloud还与麻省理工学院的衍生公司Rendezvous Robotics合作,利用其自主、可自我组装的模块化技术,以实现在轨建造这一庞然大物。这一系列行动的经济可行性,则高度依赖于SpaceX星舰等技术带来的发射成本大幅下降。

    自然,SpaceX也有自己的太空算力扩张计划。

    10月底,马斯克在社交平台X上表示:“只需扩展星链V3卫星,就能构建太空数据中心。SpaceX会这么做。”

    作为马斯克设想的核心,新一代V3卫星的性能将有巨大飞跃,其通信容量预计高达1 Tbps(太比特每秒),是V2卫星的十倍。同时,其质量增至约1.5至2吨,这使其能搭载更强大的计算模组与太阳能阵列,为在轨AI计算提供充足电力。V3卫星还将配备高速激光通信链路,构建一个覆盖全球的低延迟光通信网络,支撑在轨数据处理。

    与竞争对手设想的建造单体式吉瓦级数据中心不同,SpaceX的战略是构建一个分布式的轨道计算架构。该模式将利用部署在近地轨道的上万颗卫星协同工作,如蜂巢般形成一个去中心化的太空AI数据中心,实现边缘计算和AI推理。这种分布式设计可避开在轨大规模组装的难题,且具备“优雅降级”能力,即部分卫星失效也不影响网络整体运行。

    SpaceX实现这一蓝图的最大优势在于其星舰的运载能力。根据计划,每艘星舰可一次性部署约60颗V3卫星。SpaceX预计最早将在2026年上半年开始批量部署V3卫星,利用其已实现商业盈利的Starlink网络基础,将其服务从太空宽带进一步拓展至太空算力。

    同样公开太空计划的还有谷歌。11月4日,谷歌正式宣布启动“太阳捕手计划”(Project Suncatcher),旨在探索构建可扩展的天基AI计算系统。该公司将与Planet Labs合作,初步计划于2027年初发射两颗原型卫星,以测试搭载其自研Trillium TPU(张量处理单元)AI芯片的在轨性能。

    根据谷歌发布的预印本论文,该计划的核心架构同样并非建造“单体式”巨型空间站,而是部署一个由大量小型、模块化卫星组成的“分布式集群”。这些卫星将在近地轨道以紧密编队的方式运行。谷歌的论文指出,这种设计旨在规避在轨大规模组装和避碰的难题,并更易于将算力扩展至太瓦级。

    在硬件可行性方面,谷歌已在粒子加速器中对其TPU进行了模拟近地轨道辐射的测试。报告称,TPU芯片本身在模拟五年任务剂量的测试中未受损,但其高带宽存储器(HBM)子系统对辐射较为敏感,显示了在可接受范围内的错误率。

    谷歌在其文件中指出,该项目仍处于早期阶段,尚需解决包括在轨热管理和系统长期可靠性等重大工程挑战。

    04欧盟:目标2050

    欧盟关于太空数据中心的构想提出的很早。2023年,欧盟委托泰莱兹-阿莱尼亚航天公司(TAS)开展“欧洲净零排放和数据主权先进太空云”(ASCEND)项目,研究欧洲零排放和数据主权的太空大数据中心可行性,该项目被视为继“伽利略”导航星座、“哥白尼”遥感星座、IRIS2通信星座之后的潜在旗舰级重大专项。

    2024年6月,泰莱兹-阿莱尼亚航天公司发布报告,证实ASCEND项目在技术上可行且经济上具有吸引力,预计到2050年将带来数十亿欧元的投资收益,进一步推动太空大数据中心发展。据报告显示,ASCEND项目将重点开发碳排放降低90%的环保型运载火箭和推进模块化在轨组装技术。

    随着技术的不断成熟,ASCEND项目将分阶段部署太空数据中心,在2036年部署13个太空数据中心构建模块,总容量为10MW,每个模块包含一个太空数据中心服务舱。最终到2050年前,计划部署1300个模块,实现1GW的容量。不过,该计划目前并未看到实质性进展。

    05结语

    最近,在一次访谈中,微软CEO纳德拉表示,业界当前正遭遇电力过载,许多AI芯片只能放在库存中,无法接入使用,本质上形成了另一种意义上的算力过剩。

    他说:“问题不在于芯片供应不足,而在于——我没有可以插入这些芯片的机架环境。”

    是的,在机架架构不断逼近极限的同时,行业也不可避免地会触及能源瓶颈。将数据中心部署在太空,或许为此问题提供了一种解法。

    太空算力竞赛,涉及到人工智能、半导体、航天等多个领域,更不仅仅是技术层面的竞争。

    这场大戏,注定波澜壮阔。

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