浙江
尽管近年来“太空数据中心”概念备受追捧，但真正部署在太空轨道上的 GPU 数量仍然寥寥，如今这一局面正开始出现改变，轨道算力的近未来商业模式也逐渐清晰。
今年 1 月，加拿大公司 Kepler Communications 在轨部署了目前全球最大的轨道计算集群：在 10 颗在轨运行的卫星上搭载约 40 颗英伟达 Orin 边缘处理器，并通过星间激光链路实现互联。 Kepler 目前已经拥有 18 家客户，并在本周一宣布最新客户——初创公司 Sophia Space，将在 Kepler 星座上测试其独特的轨道计算机软件。
业内专家预计，由 SpaceX、蓝色起源等公司构想的大规模太空数据中心，真正落地可能要到 2030 年代。 在此之前，第一阶段的商业机会在于就地处理在轨采集的数据，以增强各类商业和政府航天载荷传感器的能力。
Kepler CEO 米纳·米特里表示，公司并不将自身定位为“数据中心公司”，而是太空应用的基础设施提供者，希望成为在轨其他卫星、以及更低空无人机和飞机的网络服务层，为其提供连接与算力支撑。
与 Kepler 的网络型定位不同，Sophia 正在研发被动散热的太空计算机，试图解决轨道大规模数据中心面临的关键挑战之一：在不依赖笨重昂贵的主动冷却系统前提下，如何给高性能处理器散热。 在双方的新合作中，Sophia 将把其自研操作系统上传至 Kepler 的一颗卫星，并尝试在两颗航天器上、共计六块 GPU 上完成系统的启动与配置。 这类操作在地面数据中心早已是家常便饭，但在轨道环境中尚属首次，被视为 Sophia 为 2027 年底首颗自有卫星发射前的一项关键“去风险”测试。
对 Kepler 来说，这一合作是证明其网络价值的重要一步。 目前，其星座主要承载和处理来自地面的上行数据，或来自自身航天器搭载的“托管载荷”数据。 随着行业成熟，Kepler 预计将逐步与更多第三方卫星对接，为其提供网络和在轨处理服务。 米特里称，越来越多卫星公司已在基于这种模式规划未来资产布局，尤其是对合成孔径雷达等高功耗传感器而言，将数据处理外包给外部算力节点具有明显优势。 美国军方正是这类需求的重要客户，其新一代导弹防御系统高度依赖卫星对威胁目标进行探测和跟踪。 Kepler 此前已在一项美国政府演示项目中完成星地间激光链路验证。
这一类“边缘计算”——在数据采集地点就地处理以提升响应速度——被视为轨道数据中心最先体现价值的场景。 正是这种路径选择，使 Kepler 与 Sophia 在发展方向上区别于 SpaceX、蓝色起源等大型航天企业，以及 Starcloud、Aetherflux 等专注于建设类地数据中心架构、采用数据中心级处理器的初创公司。
米特里强调，从商业逻辑上看，团队更相信太空应用将以推理为主而非训练，因此更倾向于部署大量分布式、面向推理任务的 GPU，而不是少数具备超强训练能力的“超级 GPU”。 “如果一块处理器需要消耗数千瓦电力，却只有 10% 的时间在工作，那其实意义不大，”他指出，“在我们的模式下，GPU 基本是 100% 负载运行。”
一旦这类技术在轨道环境中得到验证，太空算力的想象空间将被进一步打开。 Sophia CEO 罗布·德米洛指出，美国威斯康星州上周刚刚通过法案，禁止在当地新建数据中心，美国联邦层面也有议员提出类似限制。 在他看来，任何限制地面数据中心扩张的政策，都在客观上提高了太空数据中心的吸引力。
“这个国家可能再也不会出现新的数据中心了，”德米洛语带调侃地说，“接下来情况只会越来越怪。”
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