“地球人，你们好！”AI从太空发回了第一条消息

Starcloud-1 卫星由 SpaceX 火箭发射升空

“地球人，你们好！或者，我更喜欢称你们为——一群迷人的蓝色和绿色集合体。”

这条信息，并非来自科幻小说，而是发自距离地表350公里的近地轨道。

2025年11月2日，初创公司Starcloud将一颗搭载了英伟达H100 GPU的卫星送入太空，这是人类首次将数据中心级GPU送入太空。

在轨道上，这颗卫星不仅利用OpenAI创始成员Andrej Karpathy创建的NanoGPT模型通读了莎士比亚全集，成为了首个在太空完成训练的AI，还成功运行了谷歌的开源大模型Gemma。

一场太空算力“圈地运动”正在进行。在刚刚过去的11月，太空算力竞赛已全面白热化。埃隆·马斯克宣布，将通过星舰在未来四到五年内实现每年100GW的太空数据中心部署，并大幅扩大星链V3的规模。

谷歌启动了代号为“太阳捕手计划”（Project Suncatcher）的登月项目，计划在2027年初发射两颗搭载TPU芯片的原型卫星，将AI算力直接部署到太空。

OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼考虑收购或与火箭制造商建立合作关系，这表明他有意与马斯克的SpaceX展开竞争。SpaceX是Starcloud的重要发射合作伙伴。

与此同时，大洋彼岸的中国力量也未缺席。早在今年5月，长征二号丁火箭便以“一箭十二星”的方式，将全球首个太空计算卫星星座送入轨道；国星宇航与之江实验室正在构建的“三体计算星座”，正试图以“天感天算”的分布式网络架构，在这场星际竞赛中换道超车。

这一切疯狂的背后，是地球算力基础设施的不可承受之重。当AI能耗呈指数级增长，地面的电网与水资源已逼近极限。为了寻找生存空间，人类将目光投向了头顶那片真空。

为了厘清这场预计千亿美元级的星际豪赌，日前，《Forbes》深度专访了Starcloud CEO Philip Johnston。他详细拆解了如何构建一个成本仅为地面十分之一的太空算力帝国。

Starcloud是英伟达Inception计划的成员 ，也是Y Combinator和谷歌云AI加速器的毕业生 。该公司计划在2026年10月发射的下一颗卫星上搭载多颗英伟达H100芯片，并集成Blackwell平台，以提供更强大的AI性能。

Philip Johnston表示，他们的目标是建造一座5吉瓦（GW）的轨道数据中心，其4公里宽的太阳能阵列将捕获无限的太阳能。

如此规模的计算集群产生的电力将超过美国最大的发电厂，并且比同等容量的地面太阳能发电厂规模更小、成本更低。考虑到Starcloud架构中英伟达芯片的预期寿命，其卫星的使用寿命应该为五年。

“任何能在地面数据中心做的事情，我都期望能在太空完成。”他表示，Starcloud-1 对 Gemma 的运行证明了太空数据中心未来可以存在并运行各种人工智能模型，特别是那些需要大型计算集群的模型。

今天这篇文章，希望对你有所启发~

Starcloud 的输出模型是太空中的 Gemma。Gemma 是一系列开放模型，它们采用与创建 Google Gemini AI 模型相同的技术构建而成。

01

逃离地面的能源陷阱

为什么要把数据中心建在太空？对于 Philip Johnston 来说，答案不仅关乎技术，更关乎最基本的供需经济学：地球上的能源正在耗尽，或者说，获取能源的时间成本太高了。

如果你今天想在地球上建设一个 100 兆瓦甚至吉瓦（GW）级别的数据中心，你首先需要解决同等规模的能源供应。而在目前的监管和建设环境下，通过审批并建成一个新的大型能源项目，往往需要耗费数十年的时间。

相比之下，太空提供了截然不同的解题思路。在那里，太阳能是取之不尽、用之不竭的，且不受昼夜交替和天气影响。Johnston 指出，在太空部署能源设施不需要漫长的土地审批和环境评估，“我们可以在几周或几个月内发射并运行，而不是等待数年甚至数十年。”

但这听起来像是一个昂贵的赌注。毕竟，将物体送入轨道的成本历来不菲。

对此，Johnston 抛出了一个惊人的预测：未来在太空运行数据中心的总能源成本，将至少比地球便宜 10 倍。

在地球上，新的能源项目成本大约在每千瓦时 5 到 10 美分；而在太空，随着发射成本的降低，这一数字将降至每千瓦时 0.5 美分以下（已包含发射成本）。这一巨大的成本倒挂，正是 Starcloud 商业模式的核心基石。

02

太空数据中心的经济模型

Starcloud 的愿景并非建立在现有的航天运力之上，而是押注于即将到来的“星舰（Starship）时代”。

SpaceX 正在开发的星舰不仅是人类历史上最大的火箭，更是第一款完全可重复使用的火箭。Johnston 打了一个生动的比方：“目前的航天工业就像是你从伦敦飞到纽约，降落后必须把飞机拆毁重建，才能飞回伦敦。这就是为什么现在的发射成本如此高昂。”

目前的猎鹰 9 号（Falcon 9）发射成本约为每公斤 6500 美元。而星舰的出现将把这一成本降低 50 到 100 倍。SpaceX 的目标是将边际发射成本降至每公斤 10 到 20 美元。即便是按照Starcloud 较为保守的预算——每公斤 500 美元计算，太空数据中心的经济模型也已经完全成立。

在Johnston的规划中，未来的太空数据中心将是巨无霸级别的：一个5吉瓦（GW）的太空数据中心，可能拥有4公里x 4公里的太阳能板阵列。相比之下，目前的国际空间站（ISS）就像是个“可爱的玩具”。随着星舰未来实现每天多次发射，要在太空中组装这种足球场大小甚至城市大小的结构，将不再是天方夜谭。

03

挑战物理学：

在真空中冷却 H100

商业逻辑跑通了，工程难题依然棘手。太空中没有空气，没有水，这意味着地球数据中心依赖的风冷和水冷系统完全失效。此外，太空还充满了致命的辐射。

Starcloud 的工程团队有70% 的人在解决散热问题，30% 的人在解决辐射问题。

• 辐射冷却（Radiative Cooling）在真空中，散热的唯一途径是热辐射（红外线）。Starcloud 的解决方案是设计巨大的散热器，通过流体将芯片的热量带到散热器表面，使其维持在 50°C 左右。由于外太空的背景温度低至 -270°C，巨大的温差使得热量能够以红外线的形式高效辐射出去。

为了验证这一技术，Starcloud 已经发射了第一艘测试飞船，搭载了英伟达的 H100 GPU。这是人类历史上在太空运行的最强 AI 芯片。

• 对抗辐射风暴为了确保娇贵的 AI 芯片能在高辐射环境下生存，Starcloud 将 H100 放入了粒子加速器（回旋加速器）中进行极端测试，用高能质子和重离子束轰击芯片。

“我想我们是世界上唯一知道 H100 在高能粒子轰击下究竟会在哪里失效的团队，”Johnston 自信地表示。基于这些破坏性测试的数据，团队设计了专门的物理屏蔽层和软件缓解机制，以确保芯片在轨的稳定性。

04

商业落地的第一步：

为卫星提供“边缘计算”

虽然终极目标是替代地面数据中心，但 Starcloud 并不打算一口吃成胖子。他们眼下的切入点非常务实：为太空中的其他卫星提供边缘计算服务。

目前的对地观测卫星和军用卫星每天收集海量的数据（如高光谱图像、雷达数据），但受限于星地链路的带宽，大部分数据无法及时传回地球。

Starcloud计划在2026年10月发射下一颗卫星，其发电能力是首颗卫星的100倍。届时，它将通过光学终端接收其他卫星的数据，直接在太空中进行AI处理。

例如，与其向地球传输数百 TB 的海洋图像来寻找一艘倾覆船只的救生筏，不如在太空中直接分析，只向地面发送一个坐标。这种高价值的即时情报服务，已引起了美国国防部（DoD）等政府机构的浓厚兴趣，并已开始进行付费测试。

05

20 年后的“月球”射击

对于芯片迭代速度快（通常 5 年折旧）的问题，Johnston 并不担心。他认为，虽然地球上的芯片更新换代极快，但旧芯片只要产生的现金流覆盖电费就是资产。而在太空，由于边际能源成本几乎为零，芯片的服役寿命甚至可能比地球上更长。

展望未来 20 年，Philip Johnston 给出了一个极具野心的终局图景：

“我认为 20 年内，绝大多数新增的算力都将部署在太空。”

在他看来，这不仅是经济账，也是环保账。没有人希望自家后院建着巨大的数据中心，也没有人希望珍贵的水资源被用于冷却服务器。随着星舰工厂产能的拉满和发射成本的雪崩式下降，人类算力的重心将不可避免地从地表升至近地轨道。

这不仅是 Starcloud 的赌注，也是人类能源利用方式的一次代际跃迁。

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