前言：
在人工智能时代，算力需求呈指数级增长，而地面数据中心的建设和运营正面临能耗与散热的巨大瓶颈。太空，这一充满想象力的新边疆，提供了破局的终极答案：太空算力。全球科技巨头如英伟达、微软、亚马逊已通过合作发射算力卫星、构建星地协同系统等方式抢先布局。在中国，这一赛道更兼具国家“航天强国”与“数字中国”双重战略的驱动，以及遥感大数据处理等迫切的市场需求，发展前景极为广阔。然而，宇航级硬件的技术壁垒、高昂的成本与生态缺失仍是当前必须面对的挑战。
1、太空算力是一种全新的“轨道级分布式AI架构”
根据观研报告网发布的《中国太空算力行业现状深度研究与发展前景预测报告（2025-2032年）》显示，太空算力是指利用在轨运行的航天器（如卫星、空间站）搭载的计算载荷，在太空环境中进行数据采集、处理、分析和传输的能力，实现了“在轨计算”和“星上智能”，是传统航天与前沿计算技术（边缘计算、AI、云计算）的深度融合。太空算力是一种全新的“轨道级分布式AI架构”，并非简单地将地面服务器搬上太空，而是从根本上重构了计算资源的部署方式和任务范式。
太空算力的特征
资料来源：观研天下整理
2、AI时代下，太空算力是解决能源、散热等问题优选之一
算力上天可充分使用太阳能，与地面电力基建相比，具有效率高、24小时响应等明显优势。而且，相比地面设施散热，太空由于其自身真空环境在散热方面具有散热效率高、节约水资源等优势。因此，太空算力是AI时代下解决能源、散热等问题的优选之一，具有较大的市场空间及商业落地价值。
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优势 |
简介 |
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超低温环境 |
太空中温度达到零下270摄氏度，远低于地面任何自然或人工冷却系统的极限，太空环境可直接作为“天然液氮冷却池”，大幅降低主动散热能耗； |
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无介质热传导障碍 |
太空的真空环境彻底规避了地面散热中的空气热阻问题，热量可直接通过辐射散发。相比之下，地面数据中心因空气对流效率低，需消耗一定能源驱动风冷或水冷 |
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简化散热结构 |
卫星散热器仅需轻量化材料（如石墨烯复合膜）制成辐冷板，无需复杂的水冷管道或压缩机制冷系统，既减轻设备重量，又降低故障率 |
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脱离水资源依赖 |
数据中心散热需要大量水资源，以Meta为例，其新建的数据中心日最高用水量达600万加仑，远超当地全郡用水量，太空散热完全无需水资源，彻底解决干旱地区数据中心部署限制。 |
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太空算力在能源方面的优势
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3、英伟达、微软、谷歌等云厂商积极布局太空算力市场
因此，多家创业公司、少数云/芯片巨头开始布局太空算力市场，主要目标集中在为卫星/星座提供就地GPU推理/训练能力等。例如，英伟达通过Inception项目与初创公司star cloud合作，计划2025年8月发射首颗搭载H100芯片的轨道数据中心卫星“Cloud-0”（暂未实现），其搭载的H100芯片组能在零重力环境中实现国际空间站100倍的计算性能。
云厂商布局太空算力市场汇总
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公司 |
所属产业链 |
项目简介与进展 |
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英伟达 |
上游——硬件制造 |
通过Inception项目与初创公司star cloud合作，25年8月发射首颗数据中心卫星"Cloud-0"。 |
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亚马逊 |
上游——基础设施建造 |
2025年4月成功发射首批27颗卫星，采用Atlas V火箭，未来或结合AWS边缘计算能力，在轨部署AI数据处理节点。 |
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微软 |
中游——太空通信 |
携手SpaceX推出Azures pace计划，在Azure上提供卫星驱动的互联网连接；与Ball Aerospace合作，规划在轨测试卫星为美国政府敏捷部署新的软件和硬件。 |
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Meta |
下游——太空应用服务 |
与英伟达、惠普等合作，宣布“Space Llama”人工智能合作项目，为国际空间站国家实验室的宇航员提供科研支持。 |
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谷歌 |
下游——太空应用服务 |
与NASA合作构建概念验证AI医疗助手CMO-DA，帮助宇航员面对突发情况时诊断和治疗。 |
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4、我国太空算力行业发展前景广阔，但仍存在技术、高成本、生态缺失等问题
中国市场，在国家战略与政策强力支持、遥感数据需求迫切以及技术成熟度不断提升，我国太空算力行业发展前景广阔。
我国太空算力行业核心驱动因素分析
要点
简析
国家战略与政策强力支持
“航天强国”与“数字中国”战略交汇：国家将航天事业和数字经济发展均置于重要战略位置。太空算力作为两者的结合体，符合《“十四五”数字经济发展规划》、《国家民用空间基础设施中长期发展规划》等多项顶层设计的方向。
军民融合深度发展：太空算力在军事侦察、态势感知、快速响应方面具有极高价值，是军民融合的重点发展领域，获得来自国家航天机构、军方和国有军工集团的持续投入。
市场需求迫切
遥感数据爆炸式增长：中国已建成全球领先的对地观测体系（高分系列、资源系列、海洋系列等），海量数据的下行压力巨大，导致地面站接收和数据处理的延迟高、成本高昂。
实时性应用需求：灾害应急响应、军事目标实时识别、金融期货监测等应用需要分钟级甚至秒级的响应速度，传统数据回传模式无法满足。
星地传输带宽受限：即便有“天基测控”和“中继卫星”系统，下行带宽依然是稀缺资源。在轨预处理可有效剔除无效数据，只将高价值信息下行，极大提升链路效率。
技术成熟度不断提升
航天级硬件进步：国产抗辐射、高性能计算芯片（如龙芯、飞腾等宇航级芯片）和存储器的性能不断提升，为星上计算提供了硬件基础。
人工智能算法优化：轻量化、低功耗的AI模型（如神经网络裁剪、量化）得以在星载计算平台的有限算力上运行，实现目标检测、图像分类等智能任务。
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不过，太空中的辐射、真空、极端温差环境对计算硬件的可靠性和稳定性提出极高要求，高性能计算芯片的“宇航级”改造难度大、成本高。卫星的功率、重量、空间（SWaP）极为有限，严重制约可搭载的计算能力，而算力、功耗与可靠性之间存在难以调和的矛盾。此外，研发和发射搭载高性能计算载荷的卫星成本高昂，算力任务的可靠性和数据安全性要求极高，一旦出现错误可能导致整个卫星任务失败，行业还缺乏统一的在轨计算标准、软件接口和开发环境，导致开发效率低、应用移植困难。
因此，太空算力可以进行“云-边-星”协同计算，星端（边缘）进行初步处理，地面云中心进行复杂模型训练和海量数据融合，再将优化后的模型上行更新至星端，形成智能闭环，针对AI负载优化的NPU（神经网络处理单元）将更多应用于卫星，提升算力功耗比。在商业模式上，可以从提供原始数据（Data）升级为提供信息（Information）甚至决策知识（Knowledge），价值链向上延伸。（WYD）
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