谷歌TPU上天、SpaceX建算力卫星:芯片厂商的新战场

资讯 AI 行业观察 作者:半导体产业纵横 全文 3950 字 · 约 10 分钟读完 配图 1 张 分类太空航天芯片

巨头争建太空机房,算力竞赛再度提速。

所属频道 算力与芯片太空与航天

(本文作者为 半导体产业纵横,钛媒体经授权发布)

11月初,谷歌对外披露,自研TPU第一次在轨道上跑通AI模型并传回结果。试验要做的事不止于此——把多颗带TPU的卫星连成一张网,在太空里拼出计算集群。

仅隔一天,马斯克给出预测:到2028年底,轨道算力每月新增的部署量有可能反超地面。SpaceX此前已把适配过的英伟达Vera Rubin系统纳入首代计算卫星方案。英伟达这边也亮出了面向轨道数据中心的计算模块,并联合卫星制造商,打算让芯片和软件跟着卫星平台一起交付。

规划甚至打起了火箭本身的主意。10月26日,轨道基础设施公司Cowboy Space公布Big Iron方案:火箭上面级到轨道后不丢弃,直接改成数据中心,设计上承载五个英伟达GPU计算机架。运载火箭一边把计算设备送上天,一边自己充当太空机房的一部分。

从芯片在轨测试,到计算卫星组网计划,云厂商、芯片巨头、航天企业都在同时下注。算力竞赛往太空延伸,半导体产业能从中拿到多少增量?

01 巨头开始规划太空机房

泰伯智库10月发布的研究给出预测:全球太空算力市场2025年约29亿美元,到2030年将增至190亿美元。统计范围覆盖单星智能、算力星座和太空数据中心三类——卫星就地处理数据、多颗卫星组成计算网络、独立的大型轨道计算设施都算在内。几类业务投入程度和成熟度不一,报告判断2030年前仍以单星智能为主力。

SpaceX要建的,是规模更大的轨道计算设施。已公布的合作安排显示,首代Starmind计算卫星将采用适配后的英伟达Vera Rubin NVL72系统,目标2027年第四季度发射,2028年形成显著规模。计算架构与地面系统保持联系,卫星制造和发射则依托SpaceX现有的航天业务。

对谷歌这类云厂商来说,轨道设施是另一条扩张路径。国际能源署今年4月预计,全球数据中心年用电量将从2025年的485TWh涨到2030年的950TWh,电网接入和能源设备正卡住更快的扩张。Suncatcher选定的特定太阳同步轨道能获得近乎持续的日照,新增算力对地面电网、土地和当地建设进度的依赖因此减少。

谷歌给这项探索留的时间很长。皮查伊10月21日谈到Suncatcher时,拿它和Waymo早期的自动驾驶研究作比,认为十年至二十年后可能派上大用场。马斯克给的是月度部署规模的预期,皮查伊讲的是长期研究的价值。对已有芯片、模型和云业务的谷歌而言,眼下的试验是在为将来的基础设施建设留后手。

投资机构Space Capital在10月13日发布的三季度报告里提到,SpaceX已不再接受2028年末之后的拼车发射预订,行业需要更多运力来源。对太空算力的建设者来说,芯片到货之后,设备能不能按计划入轨,直接决定上线时间。发射能力因此也在左右哪些企业有条件组织大规模部署。

10月26日,轨道基础设施公司Cowboy Space发布Big Iron火箭方案:上面级抵达轨道后不被抛弃,而是变身数据中心,设计承载五个英伟达GPU计算机架。公司申请的Stampede星座规模达两万颗卫星,火箭首飞目标定在2028年。

创始人Baiju Bhatt的解释是,公司原本打算建太空数据中心,结果发现没有足够的火箭可用,于是决定自己开发。它想把运载器外壳继续当散热结构用,让运送设备和承载计算共用一部分硬件。方案把发射和机房建设绑在一起,运营商要操心的事,已经包括怎么把计算设备成批送上轨道,以及让运输设施继续参与运行。

轨道数据中心公司Starcloud的设想是,设施建成后,既可以卖GPU计算时间,也可以提供供电、冷却和连接,芯片让客户自己选。创始人Philip Johnston今年5月介绍过这两种经营方式。前一种要求运营商组织计算平台,后一种把芯片选择权交给租用设施的客户。同样是轨道数据中心,最终定计算架构的,可能是设施运营商,也可能是云厂商,芯片企业要争取的合作对象因此不止一家卫星制造商。

02 芯片上天,竞争延伸到整套平台

谷歌的在轨TPU传回首个AI结果之后,Suncatcher还要继续验证芯片在热应力和辐射下的表现。原型星由谷歌与Planet合作开发,2027年的下一步是测试两颗卫星之间的连接。更远期的设计考虑每颗星搭载数十颗TPU,靠高带宽激光链路协同,把分散在各卫星上的芯片组成计算集群。

谷歌特别提到,现有星间通信大多是长距离、较低带宽的设计,而它的AI任务需要短距离、高带宽连接。单颗芯片能跑模型之后,多颗芯片怎样共同完成一件事,还得解决。卫星集群能否有效协同,直接决定增加处理器能换来多少实际算力,通信与系统集成也因此成为芯片之外的重要投入。

英伟达的做法是把自家计算平台提供给不同的航天客户。今年3月公布的Space-1 Vera Rubin模块面向轨道数据中心,Jetson Orin、IGX Thor等产品则面向星上推理。客户可以从处理卫星图像的小型模块起步,再往更大的计算系统扩展,软件工具继续沿用英伟达那套。

这种安排已经写进卫星制造商的产品规划。EnduroSat今年8月宣布与英伟达合作,把计算模块逐步集成到FRAME系列卫星平台,并支持CUDA、TensorRT等软件。按双方规划,客户买到的是已经完成集成的轨道AI平台,不必每次从芯片、软件到卫星重新组织开发。Space-1也被列入后续适配路线,随产品可用性逐步推进。

EnduroSat在10月透露,其卫星产线每天能交付两颗。客户负责提供任务载荷,卫星平台、集成测试和在轨运营则由EnduroSat承担,公司用的是共用模块、软件及生产流程。计算模块一旦被纳入标准平台,就有机会随不同客户的任务多次部署。芯片厂商这边,集成一次便可覆盖后续多个项目,随着卫星进入批量制造,采购关系也有望延续。

10月21日,EnduroSat与航天企业Redwire签下合作备忘录,双方把欧洲轨道数据中心定为共同探索方向。按照规划,EnduroSat的卫星批量制造能力,将与Redwire的供电系统、大型项目承包经验拼到一起,目标客户覆盖政府、国防和商业机构。计算模块、卫星平台、供电与项目交付,就此被装进同一套合作框架。

卫星上已有的算力,也在向开发者打开。10月30日,北京太空算力创新中心推出天地一体化太空算力云平台,把卫星计算资源和地面算力放在一起统一管理。开发者能在平台上部署模型,让卫星在轨处理数据,结果再回传地面。该平台眼下覆盖40余颗卫星的算力资源,并与百度智能云百舸平台互通,可调用相关模型和数据集接口。

清华大学教授崔勇表示,卫星可以就近处理数据,大模型训练与弹性扩容则交给地面算力中心。轨道资源由此能变成现有云服务的一部分,不必把所有计算都搬上天。对芯片厂商和云服务商来说,进入太空市场有两条路:参与新建大型设施,或者给已有卫星补上计算和调用能力。

03 从卫星订单,到更大的算力市场

北京太空算力创新中心CTO刘志飘判断,在轨推理已逐步走向商用,大规模预训练上天至少还要五至八年。卫星自身任务和地面AI业务,对计算规模、通信条件、成本的要求并不一样,这也在左右当下的采购。

法国航天局的项目已经拿到搭载AI计算模块的卫星。10月27日,Loft Orbital披露,刚入轨的Altair-1是法国航天局两个项目的首项交付,其中地球观测合同从签署到首星入轨用了不到六个月。这颗卫星装了英伟达Orin模块,能直接跑AI模型,为后续任务提供算力。

观测任务里,卫星拍完影像就地识别火情、船舶或其他目标,再把结果传回地面,原始数据下传的压力就能小一些。这类需求不用等轨道GPU租赁价格全面低于地面,已经有采用星上AI的理由。芯片和计算模块可以先挤进这些现成任务,一点点攒运行记录。

国内制造商同样接到了成批订单。11月5日启动港股招股的国星宇航披露,截至10月28日,公司有114颗待交付AI卫星订单,合约总值约35亿元。商汤是其中明确的采购方,今年7月已订购两颗AI智算卫星,用于星座初期部署和在轨验证。

谷歌TPU上天、SpaceX建算力卫星:芯片厂商的新战场(配图 1)

国星宇航打算在2027年、2028年分别研制36颗、60颗卫星,并已与两家发射服务商签订长期合作,提前锁定运力;具体交付进度还要看审批、客户订单和发射安排。募资用途里也包括寻找战略投资与收购机会,潜在范围涉及星载计算芯片、能源系统等供应商,目标尚未确定。计算能力成了卫星产品的重要部分,制造商也开始琢磨往相关上游环节伸手。

面向地面客户的大型轨道机房,则要在计算成本上接受另一种比较。谷歌能源负责人所说最高百倍成本,针对的是当前建设条件;公司仍在推进的Suncatcher属于长期研究。贝索斯今年5月也提醒,能源通常占不到地面数据中心总拥有成本的15%,只把电费压下来,抵消不了发射等新增支出。

芯片的工作寿命和更新方式,也会被算进这笔账。Starcloud表示,最初几代系统不靠机器人维修,而是用冗余和软件绕开故障,让设备在设计寿命内自主运行。芯片供应商得把适配和验证跟整套系统一起做完;运营商则要面对设备损坏、替换和利用率,这些都会影响投入能否收回。先在特定卫星任务中做出需求,与大规模承接地面AI业务,说到底还是两种商业进程。

04 结语

太空算力已经开始带来卫星、计算模块和平台建设方面的需求,巨头们争的还有未来更大规模部署时的架构与服务选择。眼下,已有卫星任务让芯片找到了客户;下一步,轨道机房能否持续扩大采购,要看批量部署后的成本、设备寿命和利用率能不能撑住长期运营。芯片上太空已有实绩,新市场能做多大,还得靠这些建设和经营安排一点点兑现。

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