人工智能的下一个前沿？中美着眼于太空算力竞赛
这标志着大国竞争从地面网络空间延伸至地球轨道
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本文由AI辅助翻译
【北京】SpaceX创始人Elon Musk于2026年早些时候公布了一项计划，拟最终发射多达100万颗数据中心卫星进入太空。他表示，这将克服人工智能在地球上面临的最大制约之一：为人工智能提供动力所需的大量土地、电力和水资源。
这位世界首位万亿富翁的提议点燃了投资者的热情，但也引发了人们对这一宏伟愿景在科学和经济上是否可行的质疑。
今年6月初，中国释放了在该领域追求自身雄心的信号。中国批准在北京成立首个太空计算创新中心，旨在汇集火箭和卫星制造商、半导体公司以及人工智能企业，共同构建在轨计算网络。
随着人工智能对算力产生前所未有的需求，以及卫星生成的数据量与日俱增，科技巨头和各国政府正在探索，未来部分的人工智能基础设施能否超越地球的限制。
这个新兴领域通常被称为在轨数据中心或太空计算，现已成为人工智能和商业航天领域的热门话题。SpaceX于6月12日进行的重磅首次公开募股（IPO）估值约为1.8万亿美元，预计将为其在轨计算的长期目标提供资金支持，这进一步激发了市场的兴趣。
但分析师表示，该领域仍处于起步阶段，其商业潜力尚未得到证实。
即便如此，中美两国都日益将太空计算视为双方在下一代人工智能基础设施领域竞争的又一个前沿。
悉尼科技大学（UTS）副教授Marina Zhang表示，核心问题不再仅仅是谁能开发出最好的人工智能模型或最先进的芯片。
研究技术与地缘政治交叉领域的Zhang说：“问题越来越集中于谁能控制人工智能系统在全球范围内运行所需的物理、计算和通信基础设施。”
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她表示，这标志着大国竞争从地面网络空间延伸至地球轨道。
她补充说：“这可能会加剧对稀缺轨道和频谱资源的竞争，扩大国家安全和数字主权的含义，并导致全球数码经济更加碎片化。”
什么是太空计算？
几十年来，卫星的功能很像天上的相机，尽管是技术含量极高且价格昂贵的相机，它们捕捉大量照片和数据并传回地球进行分析。
然而，由于地球的带宽限制，卫星收集的信息远远超出了地球的处理能力，大部分收集到的数据要么被延迟处理，要么从未被使用。
但是，人工智能的进步正促使人们重新思考。太空计算不再仅仅是收集数据，而是可以直接在轨道上进行处理，只将最相关、最精炼的信息发送给地面用户。
太空计算的支持者认为，由于卫星可以在轨道上利用太阳能或可能的核能来供电，这可以缓解地面数据中心对土地、电力和水资源造成的空前压力。
成千上万甚至数百万颗环绕地球运行的独立卫星，可以取代那些遍布图形处理单元（GPU）、需要庞大基础设施供电和冷却的地面建筑。每颗卫星都将拥有自己的太阳能板和用于冷却的散热器阵列，并通过激光互联。
发射技术、卫星制造和人工智能芯片的进步，使得在轨计算变得越来越可行。
今年3月，Nvidia表示将专门为天基计算制造GPU芯片。
约翰霍普金斯大学高级国际研究学院空间与国际关系助理教授Svetla Ben-Itzhak说：“在美国，一些主要担忧涉及人工智能和大规模商业计算的能源和基础设施需求。”
“在中国，这些担忧同样存在，此外还有实现技术自力更生和国家发展的更广泛目标。”
除了商业用途，太空计算对国家安全的影响也日益引人关注。
美国智库战略与国际研究中心（CSIS）航空航天安全项目副主任Clayton Swope表示，太空计算最明显的国家安全优势是能够更快地解读地球观测数据。
他说：“这在情报、监视、侦察、跟踪和瞄准方面具有战略军事和国防效益。”
约翰霍普金斯大学的Ben-Itzhak表示，该技术仍处于早期阶段，其经济可行性尚未得到证实。
Ben-Itzhak说，尽管太空计算的商业潜力不确定，但其战略性国家安全影响是实实在在的，因为控制未来天基计算基础设施的国家可以在全球信息网络中获得更大的自主权和影响力。
中美竞争
分析人士表示，中美两国日益将算力视为经济竞争力、军事能力和数字影响力的核心，但双方的实现路径有所不同。
悉尼科技大学的Zhang表示，美国在尖端人工智能芯片开发、超大规模云平台、发射能力和资本市场方面仍然领先于中国。
她表示，与此同时，中国仍在通过发展国内芯片、扩大云能力和国家支持的产业协调来努力减少其脆弱性。
她补充说，在某种程度上，太空计算可能代表着一种“弯道超车”。“它开辟了一个额外的前沿，随着时间的推移，中国可能会在其中建立更强的相对地位。”
这一战略正在成形。
中国于2025年5月发射了首批12颗计算卫星，组成了“三体计算星座”，并计划部署超过1000颗卫星。
今年2月，中国表示该星座成功完成了为期九个月的在轨测试，展示了直接在卫星硬件上运行大型人工智能模型的能力。
Zhang说：“‘三体’项目为分布式计算、激光通信和天地一体化提供了一个早期试验平台。但美国在绝对计算性能、先进加速器以及周边的人工智能云生态系统方面仍保持着巨大优势。”
商业公司也在竞相抢占早期立足点。
北京航天咨询公司Ultimate Blue Nebula的创始人Lan Tianyi表示，国家最高领导层尚未出台明确的政策方向，这可能是因为该技术仍处于早期阶段。
不过，他用中国成语“百花齐放”来形容，称各家公司正在尝试不同的技术路径和商业模式。他预计，未来两年将有更多用于太空计算的演示卫星发射升空。
其中包括中国商业航天公司STAR.AI，该公司计划在2026年底前发射其首批两颗计算卫星，这是一个拟议的千星星座的一部分。
STAR.AI高级副总裁Wang Pei表示，他的公司在太空计算领域看到了一个“历史性的机遇窗口”。
他表示，尽管中国在人工智能模型和应用方面的发展速度已经赶上甚至在某些领域超过了美国，但先进GPU芯片的供应仍然受到地缘政治的严重制约。
Wang说，太空计算提供了一种突破这些限制的方法。
他说：“我们的想法是建立一个基于国内自主研发芯片架构的太空计算网络，从而将中国在人工智能模型和应用方面的优势与一个不依赖进口硬件的全新基础设施相结合。”
前路挑战重重
太空计算能否成为人工智能基础设施的下一个前沿，不仅取决于技术进步，还取决于其能否展现出明确的商业价值。
Ultimate Blue Nebula的Lan表示，涉足太空计算的中国公司面临三大挑战：开发可行的商业模式、克服建设基础设施的工程难题以及实现全球扩张。
Lan表示，未来五年将至关重要。
他说：“尽管中国有了一个良好的开端，但要取得更大进展，甚至帮助定义行业方向，解决这三大挑战将是关键。”
Zhang表示，2020年代末和2030年代初可能会是决定性的时期，届时发射成本、可重复使用火箭、卫星制造、在轨组网和国际标准将开始决定哪些国家能占据最有利的位置。
这项技术还面临其他障碍。与可以随着芯片性能提升而升级的地面数据中心不同，在轨卫星的升级或维修要困难得多，成本也高昂得多。
约翰霍普金斯大学的Ben-Itzhak表示，太空是一个极端恶劣的环境，带来了技术挑战，因为电子系统必须能够承受辐射和其他环境危害。她补充说，在太空真空中为大型计算系统散热也将十分困难，因为热量不像在地球上那样消散。
批评者还警告说，部署数百万颗卫星可能会加剧光污染、增加轨道拥堵并提高碰撞风险，而更频繁的发射也可能带来环境成本。
但战略与国际研究中心的Swope表示，最大的障碍不在于在轨计算在技术上是否可行，而在于客户是否愿意为此付费。
专家表示，目前尚不清楚能源消耗的节省或其他运营效益是否足以抵消与在轨计算系统的发射、维护、通信、保险和系统更换相关的巨额成本。
Wood Mackenzie的一份新报告估计，一个天基数据中心的成本约为同等地基数据中心的三倍。报告称，一个假设的1吉瓦在轨数据中心将耗资约1700亿美元，其中发射和卫星成本约占1000亿美元。
报告补充说，发射成本需要下降70%才能使其具有成本竞争力。这也是业界密切关注SpaceX开发完全可重复使用“星舰”（Starship）火箭的原因之一。
Swope说：“它的成本能足够低到值得购买吗？如果它比在地球上进行计算的成本更高，谁又会购买呢？” 《海峡时报》
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