全球AI竞争新焦点：太空算力 - 全球AI竞争的最新趋势聚焦于太空算力，中美两国公司正在该领域展开你追我赶的布局 [1] - 中国公司国星宇航发布了全球首个服务硅基智能体的太空算力网计划，并非跟随者，而是以先发者姿态出现 [1] 国星宇航“星算”计划详情 - 计划发射总计2800颗卫星，其中2400颗提供推理算力，总算力可达十万P级；另外400颗用于训练，训练算力可达百万P级 [2] - 全部卫星部署完毕预计耗时近10年，公司已于2024年5月成功发射01组太空计算中心完成验证，02组和03组已投产并计划于2025年实现轨道部署 [2] - 预计2030年前实现千星规模组网和商用，并完成超大规模训练计算卫星在轨验证；2035年前完成全部组网 [2] 中美技术路径与进展对比 - 英伟达投资的美国公司Starcloud利用已发射至太空的英伟达H100芯片运行开源模型，完成了太空算力技术验证 [3] - 国星宇航实现了更前沿的技术突破：在2024年9月25日至10月5日完成了全球首次卫星在轨运行AI模型技术验证 [6] - 国星宇航于2025年11月13日至23日，通过43次轨上注，成功完成千问大模型Qwen3的实时在轨部署，并于次日完成多项在轨推理任务 [3] - 与Starcloud将地面部署好的模型送上天的模式不同，国星宇航已能“隔空”在轨部署并在线更新通用大模型，类似于设备的OTA升级，这被认为是全球太空算力竞赛的最前沿进展 [5] 发展太空算力的核心动因 - **降低成本与节约资源**：太空部署能节省宝贵的土地资源，并直接利用太阳能获得持续能源供给，更节能 [8] - **满足实时性服务需求**：太空算力提供的低延迟服务能帮助Robotaxi、无人机等硅基智能体完成任务，也能为渔业等传统行业提供在轨决策支持，例如实时获取鱼群动向 [8] - **推动AI普惠**：覆盖全球的太空算力网络可为缺少算力的偏远地区提供AI基础设施，与开源大模型共同推动AI普惠 [10] - **应对地面算力瓶颈**：国际能源署数据显示，到2026年全球数据中心总用电量预计达1万亿度，约相当于1.2亿人全年的用电量，凸显地面算力能耗压力 [8] 太空算力面临的技术挑战 - **硬件迭代矛盾**：AI芯片遵循摩尔定律快速迭代，与太空基建长建设周期存在矛盾，需建立“在轨硬件更替机制”或通过软件延长硬件寿命 [12][13] - **软件与系统适配**：需开发适配太空环境的操作系统，并兼容地面主流开发架构 [14] - **太空环境特殊性**：太空无空气导致传统热管理失效，热量只能通过辐射传递，需创造新的热管理技术；高能粒子轰击可能损坏芯片、干扰计算精度，需创造安全冗余 [14] 行业趋势与竞争格局 - 太空算力正成为AI竞争的新高地，技术门槛高，涉及硬件、软件及一系列工程问题 [10][14] - 中国公司在太空算力领域已占据先发优势，并押中了“物理AI”新浪潮 [14] - “太空算力+开源大模型”的软硬一体模式，正在形成独特的中国方案 [14]

文章核心观点 - 全球AI竞争的最新焦点已转向太空算力，中美两国在该领域正展开你追我赶的竞赛[1][3][4] - 中国公司国星宇航在太空算力领域展现出先发优势，其技术方案（如通用大模型在轨部署与更新）比美国公司Starcloud的当前验证更为前沿[3][8][9] - 太空算力因其在降低土地与能源成本、提供低延迟实时服务、推动AI普惠等方面的巨大潜力，成为中美押注的战略方向[13][14][17] - 太空算力面临硬件迭代、软件适配、太空环境（散热、辐射）等系统性技术挑战，中国玩家已率先突破并占据优势[19][21][22] 太空算力竞赛的中美格局 - **美国动态**：英伟达投资的Starcloud公司近期利用已发射至太空的英伟达H100芯片，成功运行开源模型，完成了太空算力技术验证[1][4] - **中国动态**：国星宇航发布了全球首个服务硅基智能体的太空算力网，计划发射2800颗卫星服务数亿硅基智能体[2] - **技术对比**：Starcloud是将地面部署好的模型随算力送上太空运行，而国星宇航已实现“隔空”在轨部署通用大模型，并能根据需求在线更新，技术更为先进[8][9][10] 国星宇航的太空算力计划 - **卫星部署规模**：计划发射2800颗卫星，其中2400颗提供推理算力（总算力达十万P级），400颗用于训练（算力达百万P级）[4] - **时间规划**：全部卫星部署完毕预计需近10年，已于2024年5月成功发射01组太空计算中心，02组和03组已投产，计划今年实现轨道部署，2030年前实现千星规模组网和商用，2035年前完成全部组网[4] - **技术里程碑**：在2024年9月25日至10月5日完成了全球首次卫星在轨运行AI模型技术验证[11]，并于2025年11月协助完成千问大模型Qwen3的实时在轨部署与多项在轨推理任务[4][5][6] 发展太空算力的核心动因 - **降低成本与能耗**：节省宝贵的土地资源，并利用太空太阳能持续供能，更为节能；对比数据显示，到2026年全球数据中心总用电量预计达1万亿度，相当于1.2亿人全年用电量[13] - **提供实时低延迟服务**：服务于Robotaxi、无人机等硅基智能体，满足时效性要求极高的任务；例如可为渔业提供实时鱼群动向信息[14][16] - **推动AI普惠**：覆盖全球的太空算力网络可为偏远地区提供AI基础设施，与开源大模型共同推动AI技术普及[17] 太空算力面临的技术挑战 - **硬件迭代矛盾**：AI芯片性能迭代快（摩尔定律），与太空基建建设周期长存在矛盾，需建立硬件在轨更替机制或通过软件延长硬件生命周期[19][20] - **软件与操作系统适配**：需开发适配太空环境、同时又能兼容地面主流开发架构的操作系统[21] - **太空环境特殊性**：面临散热挑战（太空无空气，热量只能通过辐射传递）和高能粒子轰击导致硬件损坏与计算精度干扰等问题，需创新热管理与安全冗余技术[21][22]

来源：科技日报 随后，千问大模型Qwen3在太空中成功执行多次端到端推理任务，问题从地面上传至卫星，由大模型完 成在轨推理，并将结果数据回传地面，全流程耗时不到2分钟。 现场有专家感叹，2025年11月，英伟达支持的Starcloud宣布其带着开源模型上天并开展在轨运行；但没 有想到，中国企业国星宇航早在2024年9月，就已经在太空中完成了AI模型在轨运行验证。而现在，国 星宇航又实现了全球首次大模型太空在轨部署，将大模型从地面直接上传至正在运行的计算卫星上，今 后可以根据实际需求动态更新、持续优化。中国企业又领先了一大步。 此外，王亚波披露了国星宇航"星算"计划的最新进展与详细路线图。"星算"计划由2400颗推理计算卫星 和400颗训练计算卫星组成，明确以服务陆海空天领域的硅基智能体（如自动驾驶载具、无人机、智能 机器人等）以及AI模型的推理和训练为核心使命。"星算"计划部署在500-1000km晨昏轨道、太阳同步 轨道和低倾角轨道，通过星地/星间激光通信组网，实现同轨/异轨高速数据传输；组网形成覆盖全球陆 海空天的训推算力网，实现十万P级的推理算力和百万P级的训练算力。业内分析指出，这也是全球首 个服务硅 ...