當人工智能模型參數突破萬億級門檻，地面數據中心的能源消耗與結構瓶頸正成為制約算力擴展的核心矛盾。在這場全球性技術競賽中，一個新戰場正在地球軌道上悄然形成——太空計算，正從概念走向現實。
在11月舉辦的烏鎮世界互聯網大會數智空天論壇上，"太空智能系統"成為跨國院士與企業家的熱議焦點。從星座計算架構到智能載荷技術，行業共識逐漸清晰：AI算力的博弈場域正在突破大氣層限制。這種轉向并非偶然，美國科技巨頭近期動作頻出：Starcloud公司搭載英偉達H100芯片與谷歌Gemini模型的衛星成功入軌，谷歌"太陽捕手計劃"更規劃在軌部署81顆TPU芯片構建計算集群。SpaceX與亞馬遜的太空數據中心構想則更具野心，前者計劃通過Starlink V3衛星實現每年100吉瓦供電能力，后者預言未來十年將建成千兆瓦級軌道算力集群。
中國企業的實踐進度卻展現出驚人差異。今年5月，國星宇航在酒泉航天發射場完成全球首個太空計算星座部署，12顆計算衛星組成的軌道網絡同步具備三大核心能力：單星峰值算力達744TOPS、整軌算力5POPS的分布式計算體系，100Gbps星間激光通信構建的實時組網能力，以及直接在軌運行80億參數天基模型的推理能力。這種"一步到位"的部署策略，使系統跳過試驗階段直接進入商業運營。
技術突破的背后是嚴苛的太空環境挑戰。在太陽同步軌道，持續光照帶來的能量密度是地面的8倍，極低溫環境更天然適配被動散熱方案。但星間通信的鏈路損耗、軌道控制的精度要求、宇宙輻射的硬件防護等難題，迫使谷歌"太陽捕手計劃"不得不采用1公里半徑的密集星座布局，即便如此其原型發射仍需等到2027年。相比之下，中國團隊通過創新性的系統架構設計，在5月部署的星座已實現模型在軌推理與結果下傳的全流程驗證。
商業化進程的推進速度同樣超出預期。9月，國星宇航與佳都科技子公司完成全球首次付費在軌AI任務：將交通路網分析模型注入星座，對廣州琶洲區域遙感圖像進行3分鐘內完成推理并下傳結果。這種"數據在軌處理、結果按需回傳"的模式，使地面傳輸帶寬節省超90%，現已深度融入智慧交通系統。更值得關注的是其生態構建：科研層面與之江實驗室完成星座研制交付，與北京郵電大學共建語義衛星聯合實驗室；產業層面形成包括開普云、軟通動力等在內的合作伙伴網絡；資金鏈上獲得建信金租、中銀金租共100億元融資支持；技術迭代方面，計劃明年發射的"天秤-10"衛星單星算力將突破10POPS。
這場算力革命的本質，是計算架構的范式轉移。當地面數據中心的能源成本與結構限制形成雙重枷鎖，將計算節點延伸至軌道空間成為必然選擇。不同于傳統數據中心的集中式布局，太空計算星座通過分布式架構實現算力與數據的空間解耦，這種變革不僅體現在物理層面的空間轉移，更預示著AI基礎設施從地面到太空的系統性重構。中國企業的實踐表明，這種重構已跨越概念驗證階段，正在形成包含硬件部署、網絡構建、生態培育的完整體系。
