太空算力兴起的背景与驱动力 - AI算力需求爆炸式增长，导致地面数据中心面临能源、土地和水资源压力，促使科技巨头将目光转向太空[1][2][4] - 太空提供独特环境优势，太阳能电池板在合适轨道上每年接收的太阳能比地球中纬度的电池板多8倍，能源供应充足且无需依赖地球资源[6] - 卫星在轨计算新模式可解决数据回传带宽瓶颈，将高达90%因无法及时回传而被遗弃的有效数据进行在轨处理，将数据处理时效性从数小时缩短至秒级[6] 主要参与者的战略布局与技术路径 - 英伟达于11月2日首次将顶级AI训练GPU H100送入太空，计划在轨道上实时处理地球观测数据，其性能比上一代A100快两到三倍，集群模式下可提速九倍[8] - SpaceX创始人马斯克计划通过星舰扩大V3卫星规模建设在轨数据中心，目标在4-5年内每年完成100GW的数据中心部署，每艘星舰可一次性部署约60颗V3卫星[2][9] - 谷歌启动"太阳捕手计划"，计划在2027年初发射两颗搭载TPU芯片的原型卫星，构建半径1公里的81星卫星集群，其Trillium TPU芯片已通过模拟太空辐射环境的测试[2][10] - 中国公司国星宇航成功发射全球首个太空计算卫星星座，单星最高算力达744TOPS，整体具备5POPS在轨计算能力，并计划建设由2800颗AI卫星组成的在轨算力网[10][11][12] - 美国企业倾向于采用高性能商用芯片追求算力优势，中国企业则更注重系统可靠性和经济性，采用渐进式升级策略[13] 市场规模与产业链机遇 - 到2035年，在轨数据中心市场规模预计将达到390亿美元，复合年增长率高达67.4%[6] - 中国商业航天行业产值从2020年约1.0万亿元增至2024年的2.3万亿元，复合年增长率为23.1%，预计至2029年将达到约8.0万亿元[15] - 上游卫星制造为核心环节，国星宇航作为全链条参与者投后估值从最早的9500万元增长至超过67.6亿元，市场估值暴涨超70倍[15][17] - 中游芯片和载荷是关键瓶颈，太空辐射水平是地面的数千倍，需抗辐射加固设计，中国在高性能GPU抗辐射版本存在短板，但FPGA和专用AI加速器领域已有应用[16] - 下游应用场景包括遥感数据处理、海洋物联网等，遥感数据处理可将二维影像在轨实时处理为三维立体模型，海洋通讯可为远海区域提供低成本、低时延智能服务[16][17] 发展面临的挑战与关键门槛 - 经济可行性的关键转折点是将发射成本降至每公斤200美元，此目标有望在2030年代中期通过可重复使用发射技术实现[18] - 技术挑战包括太空真空环境下的热管理难题、在轨系统的可靠性与维修策略以及实现高带宽地面通信[18][19] - 卫星寿命通常为5到10年，寿命周期内需持续投入能源供应、轨道维持和软硬件升级费用，若算力设备故障率过高，更换成本将攀升[19]