--- title: 太空数据中心 url: https://ftrlg.com/zh/wiki/orbital-data-centers/ lang: zh published: 2026-10-27 version: 1 summary: 把 AI 计算搬到轨道上——为了几乎全天候的阳光，也为了避开土地和电网之争。目前轨道上只有零星几块芯片，而 SpaceX 已在申请部署 100 万颗卫星。 cite_as: "future.log, «太空数据中心», https://ftrlg.com/zh/wiki/orbital-data-centers/" license: CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ --- # 太空数据中心 **太空数据中心**（英语 *orbital data centers*）是指搬到卫星上的 AI 算力：芯片由太阳能电池板供电，热量以辐射方式排入太空，卫星之间以及卫星与地面之间通过激光和无线电通信。其逻辑在于：在合适的轨道上，太阳几乎昼夜不停地照射，据 Google 估计，太阳能电池板的发电量最多可达地面的 8 倍——而且不必为土地、用水和电网接入而争执。[^1] 这一设想先在工程研究中得到检验，2025 年被几家最大的公司付诸行动。2025 年 11 月，初创公司 Starcloud 把第一块数据中心级 GPU——NVIDIA H100——送入轨道；2026 年，SpaceX、Starcloud 和 Blue Origin 递交了部署从数万颗到 100 万颗计算卫星的星座的申请，Google 则发射了搭载四块 TPU 的第一颗原型卫星。轨道上只有零星几颗计算卫星，还没有任何一套兆瓦级系统；SpaceX 自己也在招股书中写道，此前还没有任何人从事过它所理解的轨道 AI 计算——即像数据中心一样运行的卫星星座。[^2][^3][^4][^5][^34] ## 历史 - **2024年6月27日** Thales Alenia Space 公布由欧盟资助的 ASCEND 研究的结果：要让太空数据中心显著减少 CO₂ 排放，需要一种全生命周期“污染”降低到十分之一的运载火箭；项目目标是在 2050 年前部署 1 吉瓦。[^6] - **2024年9月** Lumen Orbit（后更名为 Starcloud）在白皮书中比较了一个 40 兆瓦集群 10 年的成本：地面 1.67 亿美元，太空 820 万美元——但不包括外壳和其他所有设备的成本，这些在两种情况下“大致相同”。[^7] - **2025年5月14日** 中国将“三体计算星座”（之江实验室）的首批 12 颗计算卫星送入轨道。[^8] - **2025年10月3日** 杰夫·贝佐斯在 Italian Tech Week 上表示：人们将在“10 多年”后开始建造“巨型吉瓦级太空数据中心”，但不会晚于 20 年。[^9] - **2025年11月4日** Google 宣布 Project Suncatcher：由激光链路连接、搭载 TPU 的卫星星座；台架试验实现了每个方向 800 Gbps 的速率，与 Planet 公司合作的两颗原型卫星计划于 2027 年初发射。[^1] - **2025年11月** Starcloud-1 将 NVIDIA H100 送入轨道；12 月，公司宣布已在太空中用它以莎士比亚全集训练了小型语言模型 NanoGPT，并运行了 Gemma 模型。[^3][^10] - **2026年2月2日** SpaceX 宣布收购 [xAI](https://ftrlg.com/zh/models/xai/)；埃隆·马斯克写道，每年发射 100 万吨卫星、每吨提供 100 千瓦算力，就能每年为 AI 增加 100 吉瓦的算力。[^11] - **2026年2月4日** 美国联邦通信委员会（FCC）受理 SpaceX 的申请：一个在 500–2000 公里高度部署多达 100 万颗卫星的系统——“SpaceX 轨道数据中心系统”，“迈向卡尔达肖夫 II 型文明的第一步”。[^4] - **2026年3月13日** FCC 受理 Starcloud 的申请：在 600–850 公里的太阳同步轨道上部署多达 8.8 万颗卫星的星座，作为分布式数据中心。[^12] - **2026年3月16日** NVIDIA 推出 Space Computing 方向：据公司称，Space-1 Vera Rubin 模块用于太空 AI 推理的算力最高可达 H100 的 25 倍；同一天，Kepler 在轨道上启用计算能力——10 颗卫星上的 40 个 Jetson Orin 模块。[^13][^14] - **2026年6月11日** SpaceX 在 IPO 招股书中写道，预计最早于 2028 年开始部署轨道 AI 卫星，并承认：无论是它自己还是其他任何人，此前都没有从事过这样的轨道 AI 计算。[^5] - **2026年10月1日** Google 将第一颗 Suncatcher 原型卫星送入轨道：一颗冰箱大小的卫星，搭载四块 TPU；受散热限制，上面的 Gemma 模型每次将只运行 15 分钟。这颗原型卫星运行在普通轨道上，并配有蓄电池；太阳同步轨道是后续卫星的计划。[^15] ## 工作原理 **供电。**卫星被送入“晨昏”太阳同步轨道，那里的太阳能电池板几乎始终处于光照之下，几乎不需要蓄电池。据研究人员莫杰塔巴·阿哈万-塔夫蒂（Mojtaba Akhavan-Tafti）所说，也正因如此，这条轨道成了低地球轨道上最拥挤的“高速公路”。[^1][^16] **散热。**没有空气，热量只能通过散热器以辐射方式散出。据 ABI Research 的安德鲁·卡瓦利尔（Andrew Cavalier）估计，一个 40 千瓦的机架需要约 80 平方米的散热器，而散热器和太阳能电池板合计可占卫星质量的 65–70%。[^17] **通信与辐射。**星座中的卫星彼此相距数百米飞行，并通过激光交换数据。Google 用质子束辐照了 Trillium TPU：HBM 存储器在累计剂量达到 2 krad 后开始出现异常——几乎是有屏蔽条件下在轨五年剂量的三倍。“静默”数据损坏最常出现在核心逻辑和片上 SRAM 存储器中；按在轨剂量换算，大约每 300 万次模型查询会出现一次。[^18] ## 数据 **这要花多少钱** | 谁、何时 | 计算内容 | 结果 | |---|---|---| | Lumen Orbit（Starcloud），09.2024[^7] | 40 兆瓦集群运行 10 年，不含外壳和其他设备 | 太空 820 万美元，地面 1.67 亿美元；公司估计发射费用为每 100 吨 500 万美元，即“每公斤约 30 美元”，尽管按这些数字算出来是 50 美元。 | | Google，22.11.2025[^18] | 分摊到卫星寿命期内的发射成本，对比地面数据中心每千瓦每年的电费 | 发射价格为每公斤 200 美元时两者相当；大约到 2035 年可能达到这一价格，前提是 SpaceX 每年发射约 180 次 Starship。作者并不认为这是完整的经济分析。 | | 安德鲁·麦卡利普（Andrew McCalip），12.2025[^19] | 1 吉瓦运行 5 年，发射价格每公斤 1000 美元，不含 GPU | 轨道上 312 亿美元，地面配燃气电站 148 亿美元；约 3.7 万颗卫星、222 次 Starship 发射。 | | 斯拉瓦·图雷舍夫（Slava Turyshev），29.04.2026[^20] | 每千瓦所需太阳能电池板、储能和散热器的质量，与每千瓦 1 万–4 万美元的地面数据中心比较 | 发射和航天器制造合计成本须为每公斤 250–1000 美元——比 Falcon 9 专用发射的现行价格便宜 3.4–13.5 倍。 | | 欧洲议会（STOA），08.04.2026[^21] | 1 吉瓦轨道数据中心的规模 | 超过 1 万吨载荷——是 2025 年全年入轨总量的三倍多；据该服务处估计，一座完整的数据中心需要一百多次发射。 | | ABI Research，11.06.2026[^17] | 一台 H100 服务器在太空和地面运行一年的成本 | 太空至少贵一个数量级——即使发射价格为每公斤 44 美元、地面电价为每千瓦时 0.20 美元。 | > **[编辑部结论]** 只有在不计卫星本身、或采用目前尚不存在的发射价格的计算中，太空才比地面便宜。独立估算给出的结果从贵约一倍（麦卡利普）到至少贵十倍（ABI）不等；关键变量是发射价格：每公斤 200 美元时（Google 对 2030 年代中期的估计），轨道上的能源成本与地面相当，按现行价格则不然。 **为什么是现在。**在地面上，瓶颈是电力：2023 年数据中心消耗了美国 4.4% 的电力，到 2028 年将达到 6.7–12%；据国际能源署（IEA）估计，到 2030 年全球数据中心的电力需求将增长一倍以上，达到 945 太瓦时。[^22][^23] 据 Data Center Watch 统计，2026 年第二季度，美国地方上的反对使至少 45 个、总值 680 亿美元的项目被取消或推迟。[^24] ## 批评 **经济性。**投资人吉姆·查诺斯（Jim Chanos）称这一设想是硅谷推销者阶层兜售的“又一剂 AI 蛇油”：电费约为每兆瓦每年 60 万美元，只占近期公布交易收入的 5–7%，而发射、辐射、保险和冗余的成本会更高。Gartner 分析师比尔·雷（Bill Ray）写道，为了服务地面需求而急于在太空建设数据中心的公司，是在白白浪费时间和金钱。[^25][^26] **散热与维修。**美国国会下属的政府问责局（GAO）写道，太空“无法有效地为计算硬件散热”，辐射会不可预测地破坏数据，而在轨服务能力“尚不成熟”。在地面上，Llama 3 预训练的 54 天里发生了 419 次意外故障，其中约 78% 是已确认或疑似的硬件问题，例如 GPU；而在轨道上，没有人来更换零件。[^27][^28] **夜空与碎片。**英国皇家天文学会警告：SpaceX 的 100 万颗卫星中将有数千颗肉眼可见，甚大望远镜（VLT）的每张图像平均将损失 10% 的数据。[^29] 太阳同步轨道本来就是最拥挤的，而避碰也越来越频繁：仅 Starlink 卫星在 2025 年上半年就进行了超过 14.4 万次避碰机动。[^16] **排放。**据发表在 ACM SIGEnergy 期刊上的一项研究估计，即使在乐观假设下，轨道计算产生的碳排放也比地面高出最多一个数量级——主要来自发射和离轨再入。[^30] ## 发展 **法律。**《外层空间条约》不确立主权，也没有明确涉及数据；依据第八条，管辖权适用于空间物体本身，因此，据欧洲议会研究服务处介绍，有人呼吁引入“数字船旗国”的概念。低地球轨道上的位置只是间接分配的——通过国际电信联盟的频率分配，通常遵循“先到先得”原则。[^21] **竞赛。**中国的“三体计算星座”在九个月的试验中在轨部署了 10 个 AI 模型，其中两个各有 80 亿参数，到 2026 年 7 月已达 20 个；据《中国日报》报道，首批 12 颗卫星的合计算力达到每秒 5 千万亿次浮点运算（5 PFLOPS），实验室计划到 2027 年拥有约 100 颗卫星、到 2032 年拥有约 1000 颗。[^31][^32] 据 Via Satellite 报道，Starcloud 累计融资 4.5 亿美元（2026 年 8 月一轮的估值为 23 亿美元），正在建设 20 吉瓦的星座。[^33] > **[编辑部结论]** 太空数据中心目前是押注未来的发射价格，而不是一项可用的技术：轨道上只有零星几块芯片，每次只能运行几分钟，申请部署的星座却多达 100 万颗卫星。如果 Starship 让发射变得便宜，问题的重心将从经济转向法律、碎片和夜空；如果不能，太空仍将只是处理卫星自身数据的地方，而不是训练模型的地方。 ## 信号 - 2026-02-23 — 萨姆·奥尔特曼: «说实话，我认为在当前形势下把数据中心放到太空的想法是荒谬的……总有一天它会变得合理。……轨道数据中心在这个十年内不会在规模上产生重要影响» — OpenAI 首席执行官，在接受《印度快报》（Indian Express）采访时 (https://ftrlg.com/zh/signals/czgdbs66r/) - 2026-02-02 — 埃隆·马斯克: «从长远看，太空 AI 显然是唯一的扩展之道。……我估计，在 2 到 3 年内，产生 AI 算力成本最低的方式将是在太空中。» — SpaceX 和 xAI 负责人，在 SpaceX 收购 xAI 的公告中 (https://ftrlg.com/zh/signals/cqngdubf6/) - 2025-12 — 桑达尔·皮查伊: «我毫不怀疑，大约十年后，我们会把它视为一种更寻常的数据中心建设方式» — Google 和 Alphabet 首席执行官，在接受 Fox News 采访时谈 Project Suncatcher (https://ftrlg.com/zh/signals/c6ud6npjb/) - 2025-10-03 — 杰夫·贝佐斯: «还要 10 多年，我敢打赌不会超过 20 年——我们将开始在太空建造这些巨型吉瓦级数据中心……在未来二十年左右，我们将能让太空数据中心的成本低于地面数据中心。» — Amazon 和 Blue Origin 创始人，在都灵 Italian Tech Week 上 (https://ftrlg.com/zh/signals/capihud35/) ## 参见 [算力出口管制](https://ftrlg.com/zh/wiki/compute-export/) · [AI 与职业](https://ftrlg.com/zh/wiki/ai-and-jobs/) · [AI 递归自我改进](https://ftrlg.com/zh/wiki/recursive-self-improvement/) · [大语言模型](https://ftrlg.com/zh/wiki/large-language-model/) ## 参考资料 [^1]: Exploring a space-based, scalable AI infrastructure system design — Google Research, 04.11.2025. 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