全球人工智能領域的競爭正邁向新維度——太空算力。近期，中美兩國在這一前沿領域展開激烈角逐，引發科技界高度關注。美國科技企業Starcloud在英偉達支持下，成功利用太空中的H100芯片運行開源模型，完成技術驗證；而中國科技公司國星宇航則宣布啟動全球首個服務硅基智能體的太空算力網絡，計劃通過2800顆衛星構建覆蓋全球的算力基礎設施。
據國星宇航披露，其太空算力網絡由2400顆推理衛星和400顆訓練衛星組成，總推理算力達十萬P級，訓練算力達百萬P級。該項目采用分階段實施策略：2024年已發射01組太空計算中心完成技術驗證，02組和03組衛星正在生產中，預計2030年前實現千星規模商用組網，2035年完成全部衛星部署。這種"分步走"戰略既降低技術風險，又為持續迭代預留空間。
中國工程院院士王堅在2025年中國空天信息和衛星互聯網創新聯盟大會上透露，國星宇航已實現重大技術突破——通過43軌上注技術，成功將千問大模型Qwen3部署至太空軌道。這項創新不僅完成多項在軌推理任務驗證，更開創性地實現大模型在線更新功能，支持多類型模型動態替換，其技術架構類似于智能設備的空中下載技術（OTA）升級系統。
對比中美兩國方案，技術路徑呈現顯著差異。Starcloud采用"地面預訓練+太空運行"模式，將訓練好的模型搭載至太空算力平臺；而國星宇航的方案實現"太空原位部署與更新"，模型可直接在軌道完成訓練和優化。這種差異猶如單機游戲與網絡游戲的區別，后者具備更強的實時性和適應性。王堅院士特別指出，中國方案"首次實現通用大模型在軌部署"，標志著技術成熟度達到新高度。
太空算力競賽的背后，是解決現實痛點的迫切需求。隨著大模型參數規模突破萬億級，全球數據中心能耗問題日益嚴峻。國際能源署預測，到2026年數據中心年耗電量將達1萬億度，相當于1.2億人口全年用電量。太空環境提供獨特解決方案：晨昏軌道衛星可持續接收太陽能，避免地面數據中心的高能耗散熱需求；500-1000公里軌道高度使數據傳輸延遲比地面網絡降低數個數量級，為自動駕駛、無人機等實時應用提供可能。
在漁業領域，太空算力已展現變革性價值。通過部署在軌大模型，漁民可實時獲取魚群動態信息，如"東北方20海里處半小時后有金槍魚群經過"。這種精準預測依賴太空平臺的低延遲計算能力，地面超算系統因物理距離和帶寬限制難以實現。更深遠的影響在于，太空算力網絡可為偏遠地區提供基礎AI服務，與開源大模型形成互補，推動AI技術普惠化發展。
技術實現面臨多重挑戰。太空環境對硬件提出嚴苛要求：高能粒子輻射可能導致芯片故障，真空環境使傳統散熱方式失效，摩爾定律與太空設備長壽命的矛盾亟待解決。國星宇航采用模塊化設計思路，通過可更換算力單元延長衛星生命周期，同時開發抗輻射芯片和輻射散熱技術，構建多重安全冗余系統。這些創新使中國在太空算力領域建立先發優勢，為物理AI等新興方向奠定基礎。
當前競爭格局顯示，太空算力與開源大模型正在形成中國特色的技術組合。隨著國星宇航等企業持續突破，這種"軟硬協同"的發展模式可能重塑全球AI產業版圖。正如王堅院士所言，太空算力不是簡單的算力遷移，而是開啟"物理世界智能化"的新鑰匙，其技術輻射效應將遠超傳統計算范疇。
