太空算力：下一座金矿，还是最贵的一堂课？

随着云计算、AI和航天领域的巨头们竞相角逐，将计算基础设施送入轨道的竞赛正在加速。许多人相信，这将推动第四次工业革命。过去几个月，轨道数据领域的公告密集涌现：SpaceX申请建设由多达100万颗卫星组成的星座以打造轨道数据中心，并与AI巨头Anthropic合作；Google正在探索在太空中部署TPU（张量处理单元）集群；Starcloud计划建设由88,000颗卫星组成的星座，旨在大规模提供在轨计算能力——仅举几例。

面对这一日益增长的势头，一个核心问题主导了讨论：轨道数据中心是一次真正的范式转变，还是航天行业长期炒作史上的最新篇章？基于与包括已在太空飞行硬件的公司在内的行业领袖的对话，诚实的回答是：这取决于你问谁，以及你认为太空能解决什么问题。

离开地面的理由

将计算推向轨道的推动力并非凭空而来。AI正在驱动地球上数据中心建设的爆发式增长。根据美国边缘项目的数据，2023年5月至2024年5月间，美国数据中心基础设施支出飙升了近70%。劳伦斯伯克利国家实验室的一份报告指出，到2028年，这些设施的能耗可能翻一番甚至翻两番，占美国用电量的12%。从弗吉尼亚、佐治亚、得克萨斯到法兰克福、伦敦、阿姆斯特丹，各地社区已经在对超大规模园区带来的土地占用、电力消耗和水资源消耗进行抵制。压力之大，足以让整个行业探索激进的替代方案——从海底服务器到将计算完全移出地球。

"如果你思考任何数据中心的三大约束，那就是土地、电力和水，"专注于航空航天和新兴技术的私募投资公司Alpha Funds董事Austin Litteral说。"太空极其广阔，太阳能提供无限电力，而当你考虑通过辐射器散热时，水的问题就消失了。"

Ramon.Space的CEO Avi Shabtai——这家公司专为开发天基计算基础设施而成立——将这一时刻置于更宏大的叙事中。"我认为这是本世纪的机遇，"他说，将其与二十年前云计算超级基础设施的崛起相提并论。尽管充满乐观，Shabtai也坦诚地指出，在大规模轨道数据中心能够取代或补充地面设施之前，必须克服的技术和经济障碍。能源生成与储存、热管理、辐射、运输和在轨维护都构成重大挑战。"我们面对的是一个相当恶劣的环境，"他指出辐射和极端温度循环，以及在真空中高效冷却系统的需求。

许多使能技术今天已经存在，但要扩大规模需要持续的工程投入，在某些领域还需要真正的技术飞跃。Ramon.Space正在通过开发天基数据中心基础设施来应对，利用公司为太空极端条件打造的抗辐射处理、存储和连接平台。公司还与制造商Ingrasys（富士康科技集团子公司）建立了战略合作伙伴关系，以规模化生产轨道数据中心。

Planet的首席太空官James Mason将轨道数据中心视为这家对地观测公司身份的自然演进——作为一家每天对地球陆地成像、使全球变化可见、可获取、可行动的太空与AI公司。"我们实际上已经处于演示阶段，"Mason指出Planet已在Pelican卫星上搭载Nvidia GPU以实现星上AI处理。Planet和Google还在合作开展早期轨道数据中心实验，将Google的超大规模云专业能力与Planet在小卫星和星上AI处理方面的传统相结合。Planet已与Google合作，计划于2027年初开展分阶段轨道计算演示，搭载于Planet新一代Owl对地观测卫星星座。第一阶段实际上是为Google降低风险，Google正在资助这些测试。该项目还资助了Planet核心对地观测工作所需的高功率卫星开发——无论轨道计算市场如何发展，这对双方都有益。这里不需要新的物理学，所以技术上是可行的。轨道数据中心真正的挑战在于电力、散热以及经济可行性，更低的发射成本和更好的太空交通管理也将至关重要。

另一家公司Lonestar Data Holdings已完成四次任务——两次前往国际空间站，两次前往月球表面——以证明离星数据存储的可行性。这家总部位于佛罗里达的初创公司的下一次商业任务——一颗极轨道上的"Star Vault"卫星——将于10月发射，政府客户已经签约。"约束只是时间和资本。工程是已知的已知，"创始人兼执行主席Chris Stott说。他质疑了在太空建设比在地面显著更贵的假设，指出地球上数据中心的资本支出包括土地获取和许可、电网接入、电力、冷却和光纤开挖，项目往往面临多年延迟。相比之下，太空的资本支出转向发射、航天器平台和载荷以及太空级电子设备。"经验法则是，运营一个现代数据中心第一年的运营支出等于建设它的全部资本支出，主要开支归因于电力和冷却。相比之下，利用太阳能和辐射冷却的太空架构可以将运营支出降低多达97%。"

构建使能层

当SpaceX和其他大公司追逐星座级雄心时，一批更低调的公司专注于任何轨道数据中心成为现实之前必须存在的硬件前提条件。总部位于卢森堡的Edge Aerospace就是其中之一。

CEO Jaroslaw Jaworski在联合创立Edge之前，曾在Made In Space和Redwire工作多年——这段经历让他确信，宏大的轨道级愿景只有建立在有纪律的、渐进式的硬件进步之上才能实现。"我们不想创建一家瞄准10到15年后目标的公司，我们在Redwire学到的是，打造今天就能销售的产品，用经常性收入不断朝着我们的北极星前进——对我们来说，北极星就是轨道数据中心。"Jaworski和他的联合创始人花了近两年时间梳理轨道数据中心要运转在技术和经济上必须发生什么，然后围绕按顺序填补这些差距制定了产品优先策略。

Edge押注低SWaP（尺寸、重量和功耗）计算系统，投资混合星载计算机和网络交换机，而非追逐基于GPU的太空服务器。他认为，交换和网络是在轨构建服务器的骨干——允许通过互联节点进行模块化扩展，而非将越来越强大的芯片塞进单一电路板。今年3月，Edge在SpaceX的Transporter-16拼车任务上以搭载载荷形式发射了首个演示任务。Edge的星载计算系统成功在太空直接处理数据，消除了将大量原始数据集发送回地球的需要。在成立仅九个月后，Edge就击败了老牌主承包商，赢得了欧洲空间局一项关于轨道数据中心的关键研究合同。Jaworski认为这项ESA研究体现了用例优先的纪律：与其假设轨道数据中心不可避免，不如从一开始就问真实客户是否真的需要它们。"我们的工作是去找地面数据中心公司和太空公司，进行真正的对话：你需要太空数据中心吗？你的真正问题是什么？我们能用轨道基础设施解决吗？"

即使是最热情的轨道计算支持者，在声称太空能做什么时也很谨慎。Lonestar总裁Stephen Eisele认为，近期的杀手级应用不是AI训练或通用云计算，而是存储。"存储的功耗非常低。它只占典型数据中心不到15%的电力。我们不需要在一个单体结构上。它将分布在许多卫星上——当然，一个巨大的好处是韧性。"

Alpha Funds的Litteral持类似观点。他的公司对轨道计算的兴趣始于边缘计算——让已经在轨的卫星更智能。这引导他关注Sophia Space——一家投资组合公司，正在开发基于瓦片的轨道计算平台，由太阳能驱动、被动冷却，针对边缘AI推理进行优化。"Litteral指出近期的收入机会明确在边缘计算，全面运营、产生收入的轨道数据中心可能要到2020年代末至2030年代初才会出现，随着发射价格下降和在轨制造成熟而逐步扩展。

无人谈论的物理学问题

并非所有人都认为前路清晰。Brandon Karpf——前美国海军密码战军官，现领导日本NTT（全球领先的技术与通信提供商和最大的数据中心运营商之一）的国际安全合作——分析了五种潜在的轨道计算商业模式：AI训练、AI推理、公有云、内容分发与边缘计算、主权云。他的结论是——只有一种模式行得通：主权云。

"主权云之所以可行，是因为你不是在技术上竞争。你不是在与地面计算竞争，你追求的是一个严格受控的监管制度，不允许外国进行合法拦截和合法数据收集，"Karpf解释说，指出其他场景因通信带宽限制而不可行。他指出，当今最好的光学卫星链路提供约100 Gbps，下一代有望达到约400 Gbps。但Nvidia将单个GPU连接到训练集群的速率约为7.2 Tbps——比太空链路能提供的高出一到两个数量级，这还没算上前沿AI训练所需的数万块GPU。

Karpf对在轨AI训练或公有云的怀疑并非反对轨道计算——他担心的是，追逐GPU演示的资本在小型测试平台上，而非投资通信基础设施，可能会让整个领域倒退。虽然当前物理学支持AI推理，但Karpf仍认为，当客户体验到数百公里外轨道服务器带来的延迟时，这一模式会崩溃。固定的、受发射约束的在轨硬件极难复制公有云的弹性——按需扩展或缩减资源的能力。

太空内容分发模式不具成本效益，因为地球上的CDN工作负载（传输视频流、图片和静态网页内容）需要相对较低的计算和存储，且竞争极其激烈，价格已被压得很低。将这些工作负载放入轨道会增加发射和其他成本，太空无法证明其合理性，尤其是地面CDN已经嵌入了数千个靠近用户的接入点。

数据主权：

所有人都认同的用例

如果说怀疑者和信仰者之间存在一个共识点，那就是：用于数据主权的轨道存储在该领域呈现出一个有说服力的近期商业案例。Stott从日益收紧的全球监管格局角度阐述。"现在把数据送出美国进行处理和存储是违法的，是联邦罪行，141个国家有类似的法律。"Eisele为政府描绘了其中的含义。根据既定的国际太空法，卫星存储库在物理上处于一国主权管辖范围内，同时在地面上任何对手都无法触及。"想象一下你的国家，你可以把最重要的数据放在太空。所有人都够不到它，而根据既定国际法，它仍然是你数据主权的一部分。"Karpf认为这是唯一站得住脚的近期商业案例，指出主权云在所有数据中心商业模式中单位计算的定价最高。

炒作周期，

还是巨大的利润引擎？

Stott对将轨道数据中心定性为炒作周期的说法并不陌生。"我已经见过这种事发生两次了。第一次是卫星广播。当时所有人都说这是炒作周期，后来它变成了卫星最盈利的用途。高通量卫星也一样。我记得人们说这永远行不通。现在它是卫星通信中最盈利的部分。将它们串联起来的线索很简单--数据。它在满足一个地面市场的需求--给我数据。”

Litteral看到了该领域受到的高度关注，但并不是过去泡沫条件下那种散户狂热。对他的公司来说，纪律在于接受漫长的航空航天开发周期和真实的执行风险，以换取在AI需求、太空基础设施以及能源与数据政治格局转变的交汇处获得差异化定位。

在时间线上，各方的共识比争论所暗示的要多。Shabtai认为三到五年内轨道上将出现微型数据中心。Eisele将全面轨道AI计算定位在五到十年的范围内。Litteral预计2030年代初将出现产生收入的轨道数据中心。Mason认为小型但实用的集群两到三年内可行，而与地面具有竞争力的工作负载则接近十年。Karpf认为主权云今天就已可行，其余部分则取决于通信技术何时能跟上。

没有人认为全球对AI的需求会消失，也没有人认为地面AI数据中心能长期可持续。"我们已经跟不上了，人们现在越来越依赖大语言模型。我认为没有人愿意再放弃它了。"Mason预测，轨道数据中心的资金将来自超大规模云服务商、政府和国防/情报客户，以及具有特定监管或延迟需求的大型商业/主权客户——而非仅靠太空公司。

问题不在于数据中心是否最终会进入轨道。物理、经济和地缘政治都指向那个方向。问题在于顺序——哪些工作负载、哪些架构、哪些商业模式会率先到达。有两点是明确的：1、使能层正在此刻被构建；2、而关于在哪里投资、证明什么场景最合理的决策，将决定轨道数据中心是成为商业太空产业的第三大利润引擎，还是沦为物理学与市场现实之间差距的一堂昂贵课程。

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本文转载自“软件定义世界”，原标题《太空算力：下一座金矿，还是最贵的一堂课？》。

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