2026年伊始,埃隆·马斯克创立的SpaceX向美国联邦通信委员会提交申请,计划部署多达100万颗卫星,意在构建全球首个“轨道数据中心网络”,为人工智能模型提供太空算力。
AI算力为什么要上天?马斯克这个“行星级算力”大饼是怎么回事?咱们中国是不是要立刻跟进,来一场中美之间的太空算力大战?本期《科工力量》,我们就来聊一聊这几个问题。
为什么要将AI算力的基础设施,放到太空当中?主要原因就两个:能源与散热。
大模型发展到了现在这个程度,无论是训练和还是调用模型,消耗的电力都不是一个小数字。国际能源署(IEA)的一份报告指出,全球数据中心的用电量将从2022年的460TWh(太瓦时,即10的十二次方千瓦),增长到2026年的650TWh至1050TWh,差不多是翻了个倍。
对于这个用电量,大家可能会还没概念。这么说吧,如果增加到650TWh,那就相当于是增加了一个瑞典全年的用电量,而增加到1050TWh,就相当于增加了一个德国。
数据中心不仅吞噬着海量电能,其冷却系统更消耗着大量的水资源,在许多地区都引发了当地社区的抗议。比如说在美国,这几年反数据中心运动持续高涨,数百亿美元的项目被叫停,230个环保组织近日联名致信国会,呼吁全国暂停建设新的数据中心。
这就可以理解为什么马老板想把数据中心发射到太空去。
马斯克认为,太空拥有近乎无限的太阳能,可以解决能源问题;而宇宙接近绝对零度的背景和真空环境,则为散热提供了理想条件,热量可以通过辐射直接排入深空。有了这两大优势,满足指数级增长的AI算力需求,似乎就不是问题了。
至于怎么把数据中心送出地球,那还用说么,当然是用“星舰”了。马老板说了,这可是“实现每年部署1太瓦AI算力的唯一路径。”
马老板这算盘打得是噼啪乱响,大洋彼岸都听见了。那么,算力上天,就那么美好吗?
当然不是。在技术可行性、环境成本和经济性三个维度上面,这个方案都有问题。
首先,“算力上天”的技术复杂性与工程挑战,远超我们想象。咱们就先不说,把100万颗卫星发到天上,要多少时间、多少成本,就说马老板幻想中的“太空散热优势”,在现实当中,可能非但不是优势,还是“拦路虎”。
地面数据中心可以进行水冷、风冷,但在太空中,虽然接近绝对零度,却是真空环境,不存在气体或液体的对流,只能借助热辐射来散热。这就导致热量的传递路径更长、更复杂,需要综合考虑内外部因素,进行非常精密的系统性散热设计。这并不是简单地将地面服务器装入卫星壳体内就完事儿了,而是涉及热控、电源、结构、姿态控制等多个关键子系统的高度耦合项目。
另外,高功率的算力单元必须配备极其庞大、笨重的辐射散热器。每增加一瓦算力,都可能需要数公斤的散热系统来支撑,严重制约了单星的算力密度和性价比。
按照业内人士的初步估算,单颗二代星链卫星,太阳能板和散热板展开的面积就能够抵得上一个国际空间站。而马斯克规划中的百万规模的计算星座,消耗的电力将是吉瓦级,其配套的巨型太阳能阵列,在设计、部署、展开、维护和抗辐射方面,都是前所未有的挑战。
其次是环境成本。利用太阳能、节约水资源是马斯克这个大饼的核心卖点。然而,火箭发射和卫星制造,可一点也不“绿色”。火箭发射会产生大量排放,而生产百万颗高度复杂的卫星,则需要大量的稀有金属和特种材料,生产过程也伴随着巨大的能源消耗和污染。
如果把卫星制造、火箭发射、在轨运行以及最终离轨销毁的全过程都考虑在内,这个“全生命周期”的环境成本,可能比地面数据中心还要高。
最后,地面上的能源供应也在不断地优化,“天算”和“地算”相比,未必有那么划算。
很多人会拿中国的情况来举例。事实上,电力需求并非当前中国AI数据中心发展的主要瓶颈。
这与中国的国情密切相关。
投资界流传着一种说法,“AI的尽头是电力,电力的尽头则是中国。”中国拥有全球最庞大、最具调度能力的统一电网体系,而且正朝着多元化、清洁化的能源结构快速转型。
强大的特高压输电网络和“东数西算”等国家工程,都在系统性地进行算力与能源的协同布局。成果就是,在2025年,中国全社会用电量突破10万亿度,排名全球第一,是美国的两倍还多;7月、8月的用电量,连续两次突破万亿千瓦时,创世界纪录。然而,中国既没有限电,也没有涨价,民生用电完全不受影响。
电价便宜、稳定,AI模型的算力成本就低。中国的AI巨头,也不用像微软、谷歌那样,被迫自建燃气轮机发电,或者去签署大规模的购电协议。今年2月9日到15日,中国AI模型的调用量达到4.12万亿Token(词元),首次反超美国,这就是因为全球开发者发现,用中国模型跑任务,比用美国模型便宜不少。
中国甚至还在对外出口电力设备,以满足各国扩建数据中心的需求。近期广东、江苏等地的电力设备制造企业都开足了马力,全线满产。
因此,对中国来说,把算力搬出地球,目前谈不上是刚需,更说不上紧迫。那接下来的一个问题就是:既然不紧迫,那中国是不是有必要跟着马老板,来一场中美之间的太空算力大战?
其实,对于“天算”,中国早有布局。
目前的标志性工程,是2025年5月由浙江实验室等机构发射的“三体计算星座”。它由12颗卫星组成,旨在构建全球首个在轨计算星座,目标总计算能力达到1EOPS,也就是每秒百亿亿次运算。
这个星座并非像马斯克一样,是为了在太空训练ChatGPT,而是为了处理遥感影像。例如,在测试中,该星座处理广州琶洲地区的遥感图像,完成推理并将结果传回地面,仅用时三分钟,节省了超过90%的下行带宽。
此外,早在2022年,中科天算就将搭载国产高性能芯片的太空计算机送入轨道,稳定运行超千日,积累了宝贵的在轨工程经验。
可以很明显地看出,中国企业的做法,不是像马斯克那样,一股脑地将庞大的数据中心发射到轨道上,在太空计算地面产生的数据,而是在近地轨道部署计算系统,专门处理卫星自身产生的海量数据。简单来说,一个是“地数天算”,一个是“天数天算”。
“天数天算”的主要目标,是让太空收集的数据得到更有效的利用。目前中国的遥感卫星收集了大量数据,但其中很大一部分在传回地面之前就被丢弃了。如果能在轨道上,通过计算星座先进行处理和分析,卫星就可以只传回有用信息,大大提高了效率。
这是非常务实的做法,可行性高、成本可控,而且收益很明显,在对地观测、通信增强等领域,都有很好的应用场景。而“务实”两个字,也是中国在部署太空算力时,一个非常鲜明的特点。
2025年11月,北京市科委、中关村科学城管理委员会发布规划,提出在700~800公里晨昏轨道,建设运营超千兆瓦功率的集中式大型数据中心系统。
这个规划被分成了三个阶段逐步推进:在第一阶段,用三年时间,攻克太空中能源供应和散热等关键技术,通过发射试验卫星进行验证,并开始部署第一期的小规模算力卫星网络;第二阶段,再用三年时间,重点突破在太空轨道上直接进行组装和建造的技术,进一步降低成本;第三阶段,用五年时间,实现卫星的批量生产与组网,最终在太空中对接、组装成大规模的数据中心。整个规划长达10年,而且只聚焦数据处理与传输服务,不涉及卫星制造和发射环节。所以要达到预期目标,还要对通信模块进行标准化、兼容化设计,并和航天企业通力合作。
至于下一步,更大规模的太空数据基建,做到“地数天算”,甚至“天地同算”,更长远的规划也是有的。但是这份算力用在什么地方,怎么用,还有待考量。毕竟,对目前的中国来说,这两者的需求还没有真正出现。太空数据处理仅仅是提升卫星应用效能、积累在轨工程经验、验证关键技术、培育太空产业链的“增值选项”,而非应对地面能源危机的“逃生通道”。
这里就可以看出,从需求驱动的角度来说,中国相比美国,在太空算力部署上,有相当大的回转腾挪空间,能够按部就班,更加从容地进行战略布局。
这有利,也有弊。
美国的路径,既是需求所迫,也是延续了其想要塑造颠覆式创新和定义新市场的传统。
从互联网到移动生态,再到由SpaceX引领的商业航天,美国善于通过极具野心的私人资本和前瞻构想,开辟一个全新的、规则由自己书写的赛道。
马斯克的“地数天算”正是这一逻辑的延伸。它试图跳过渐进改良,直接定义下一代算力平台的终极形态。哪怕最后证明其大规模实现困难重重,在这一过程中所催生的重型发射、太空能源、先进热控等关键技术,以及可能率先实现的某些高端应用,比如为全球提供无缝、超低延迟AI推理的服务,都足以助其抢占产业的制高点。至于挤占优质频轨资源的“太空圈地行为”,那更是马老板一以贯之的明谋。
因此,在太空算力的新赛道上,一个残酷的逻辑依然成立:后来者,将不可避免地陷入被动。中国或许没有足够动力去主动跟进,却很有可能被拖入这场太空里的算力大战之中。如果马斯克的方案取得关键突破,成功构建起下一代太空算力平台的基准,而我们却落后一步,那么在人类开发与利用太空的进程中,我们又将失去一次定义未来规则的机会。