太空算力商业化难题：星测未来曹德志怎么看

马斯克又一次给太空算力描绘了宏大图景。

今年1月，SpaceX向美国联邦通信委员会（FCC）递交申请，寻求获批部署最多100万颗搭载AI数据中心的卫星。消息一出，太空算力很快成了科技产业的新焦点。Google、StarCloud、Blue Origin等企业也陆续公布了各自的计划，过去只存在于科幻作品里的太空数据中心，如今被科技巨头摆上了现实日程。

可热闹归热闹，真要把服务器送上轨道，难度相当大。

地面数据中心得操心电力、土地和散热；换到太空，能源供给、热管理、辐射防护、星间通信，哪一项都要从头设计。再加上动辄数百亿元的基础设施投入，最后靠什么业务把钱赚回来，目前也没有答案。

星测未来联合创始人、COO曹德志的判断相对冷静：大规模太空数据中心离真正商业化还有不少坎，但卫星智能化的机会已经近在眼前。

这家公司2020年成立。那会儿「太空算力」还算不上热词，星测未来就已着手把GPU和AI模型往轨道上送。六年下来，公司累计部署了40套算力平台、37张GPU先后进入太空。

行业热度上来之后，曹德志和团队开始琢磨一个更实际的问题：算力建在天上之外，能不能让已经在轨的卫星真正派上用场？他认为，未来五年值得认真投入的一个方向，是把分散的遥感卫星连起来，让用户像用互联网服务那样，按需调用卫星资源。

一、太空数据中心：需要长期耐心的慢生意

太空算力并非一夜冒出的新东西。2000年前后，一些卫星就搭载了CPU、FPGA、DSP等计算器件，用来处理遥感图像。2016年以后，NPU、TPU等新计算架构逐步成熟，神经网络算法被搬上卫星，图像识别、数据筛选这类任务开始能在轨完成。

2023年，已有商业公司用星载GPU处理红外卫星数据，把野火监测、石油天然气管线监测等能力做成了具体业务。AI芯片进步之后，卫星上的算力才有了新的想象空间。而最早把太空算力这个故事讲热的，正是马斯克。

不过在曹德志眼里，SpaceX的百万颗卫星计划放在美国的产业环境里自有其道理，中国则要按自己的国情来推进。

美国建地面数据中心，受土地、电力、水资源等条件制约，AI算力需求又涨得快，把计算设施放到太空就成了一种新选择。中国的情况不一样，西部绿电、土地资源以及地面算力基础设施都还有不小的建设空间。要不要大规模把数据中心搬上天，得结合真实需求和成本重新算账。

工程上的门槛同样不低。曹德志在分享中算过一笔账：按H100服务器的方案估算，单颗算力卫星的功耗可能达到150千瓦；若改用B200、B300等更先进的芯片，功耗还会往上走。作为对照，中国空间站的功率约为40千瓦，也就是说，一颗算力卫星的能源供给任务，可能远超现有普通卫星。

散热也不是把地面的液冷系统原样搬上去就行。太空中没有空气对流，服务器产生的热量得靠专门的热管理系统传导，再以辐射方式散出去。另外，太阳翼怎么展开、卫星怎么保持稳定、不同服务器之间怎么高速通信，都要经过实际工程验证。

眼下，全球几家科技公司给出的方案各不相同。

StarCloud偏向集中式架构，把高密度GPU组成计算集群，主攻服务器之间的高速通信；Google在探索多颗卫星组成簇团，用激光链路实现高速互联；SpaceX则打算把算力卫星接入星链网络，借助已有的通信基础设施搭起分布式计算体系。

但他认为，这些方案目前都还在早期摸索，等工程技术成熟了，才谈得上大规模复制。

他的判断是，随着火箭发射成本继续下降、卫星通信带宽提升，中国也会逐步走到大规模服务器在轨建设的阶段。

「真正的大规模太空数据中心，其实还需要付出非常多努力」，这句话基本概括了曹德志对当下行业热度的态度。

曹德志并不悲观。太空算力需要长期投入，工程验证也不能等到商业需求完全成熟才动手。对中国企业来说，轨道、频率等战略资源要盯住，芯片、能源、散热和通信方面的能力也要提前攒。真正要抓住的，是在技术成熟之前找到一条能持续走下去的商业路径。

这件事上，星测未来已经攒了六年。

二、六年时间，把GPU送上天

星测未来的创业故事，最早要追溯到清华大学的「天格计划」。

2016年前后，曹德志和师兄仓基荣还在清华大学工程物理系读书，参与了空间科学探测项目【天格计划】。团队自己研发核探测器，把它送进太空，用来探测宇宙中的伽马射线暴。

这项科研任务让团队很早碰到了一个工程难题：探测器在轨运行时数据量很大，全部回传地面既占通信资源，又难以做到及时处理。

于是他们试着用FPGA加算法，在卫星端做数据压缩、特征提取和初步识别。

这段经历让团队看清一件事：卫星不光要有通信和传感能力，计算能力同样缺不得。AI芯片慢慢成熟之后，能不能把小模型和卫星数据放在一起，让卫星在轨多干些活？

2020年，几个清华的师兄弟决定出来创业，星测未来就此成立。仓基荣担任CEO，曹德志担任COO，同年年底潘兴宇加入出任CTO，三位“三清博士”搭起联合创始团队。

那会儿大模型浪潮还没来，商业航天也远没有眼下这么热。团队选的方向谈不上性感，甚至要花很长时间跟客户解释：卫星为什么非得用GPU？

真正的难点在于，地面上性能强的芯片，没法直接搬上太空用。

太空里的宇宙射线和太阳活动会打出高能粒子，可能干扰芯片运行，轻则数据出错，重则系统故障。传统航天设备一般用专门的抗辐照芯片，可这类芯片成本高，性能迭代也慢，跟不上AI算力快速发展的节奏。

既要保证可靠性，又要用上性能更强、迭代更快的计算芯片，这是星测未来首先要解决的问题。

团队最后把目光投向地面成熟的工业级、车规级芯片，靠抗辐照加固和系统可靠性设计，让这些芯片一点点适应太空环境。这条路能借上地面芯片成熟的产业链和迭代速度，但也对团队的空间辐射技术积累提出了要求。

团队的核科学与技术背景，正好成了这条路线的切入点。过去在核探测器和空间辐射环境里的研究积累，让他们对辐射防护理解得更深。

2022年完成国内首次12nm先进制程GPU在轨验证，2024年实现全球首次7nm先进制程GPU在轨验证，2026年实现国产7nm GPU在轨应用，星测未来一步步搭起了一套从芯片适配到系统工程的技术体系。

曹德志在现场披露的数据显示，公司目前累计部署40套算力平台、37张GPU在轨运行，单个设备在轨稳定运行超过四年。

这组数字背后，是一轮又一轮真实的在轨验证。对航天设备来说，实验室里的性能指标只是起点，能不能在复杂的轨道环境中稳定工作，才是客户真正关心的事。

不过，芯片上天并不是星测未来想做的全部。

在曹德志看来，过去几年团队主要解决的是GPU和AI怎么进入太空。现在算力系统渐渐成熟，下一步要考虑的是把算力、模型和卫星数据结合起来，让它们真正服务于具体行业。

这意味着，星测未来的业务正从单纯的计算平台配套，往在轨数据处理和行业应用延伸。

三、让卫星像汽车一样接单

未来的卫星服务会是什么样？曹德志在整场分享里拿一个生活化的说法打了个比方——滴滴打卫星。不过要让这种模式跑通，头一件事是把散落在各处的卫星资源归拢起来。

目前，遥感卫星由不同的运营主体建设和管理。用户如果需要某个区域的卫星影像，往往要提前规划拍摄任务，再等卫星经过、完成拍摄，最后把数据传回地面处理。整个过程涉及卫星资源、通信链路、数据处理等多个环节。

可要是把不同卫星接入一套共建共享的网络平台，情况就不一样了。

曹德志举了杭州汛期监测的例子。

假设地方政府需要持续掌握某个区域的洪涝变化，可能希望在一段时间内每隔两小时获取一次水位和降雨情况。过去，得提前找合适的卫星资源、规划拍摄时间，再等数据回传。

未来，用户只要提出监测需求，平台就能自动生成任务规划，调度在这一时间段经过目标区域的遥感卫星进行拍摄。卫星完成图像采集后，再通过在轨模型识别和分析，最终把洪涝风险和水位变化情况反馈给相关部门。

「你但凡有什么需求，就像一句自然语言一样，甩到这个池子里面去。有大模型，它会自动地把自然语言转化成卫星最后的任务规划。」

这套打法核心是把原先散落的卫星资源攒成一张网。用户既不用自己持有卫星，也无需搞懂轨道怎么排，按需买服务就行。曹德志判断，未来五年遥感卫星有望慢慢长成一张可调度的网络，太空算力这条路径的技术和商业逻辑都会更清楚。

星测未来正把这件事往具体业务里落。应急场景下，光学卫星与雷达卫星能配合着用，识别火点、盯住洪涝变化，让灾情分析拿到更及时的数据；金融和航运场景下，卫星可对重点海域定点、连续拍摄，看清船舶通行和货物运输，为航运监测和大宗商品研究提供决策依据。

团队还在跟合作伙伴做矿产监测分析，从卫星图像里提取相关指标，再与矿产产量预测结合，给大宗商品研究添一份新的数据参考。这些场景有个共同点：客户要的不是一张卫星图片，而是能帮自己做判断的信息。

这也让星测未来开始琢磨，硬件、模型和数据怎么组合成能持续交付的服务。

现场问答环节，有嘉宾抛出一个现实问题：SpaceX有自己的火箭和全球通信网络，中国企业没有同等的发射能力，太空算力的商业规模会不会被卡住？曹德志不认同这种担心。他的看法是，卫星入轨后还能继续飞，并非只能服务本国上空；只要通信和服务能力跟得上，中国企业一样有机会把太空算力卖到非洲、拉美乃至欧美市场。

不过他随即把话题拉回商业本身：一台服务器到底怎么赚钱？在他看来，大模型的发展已经给了一个可参考的答案。过去地面算力中心建好后，可能闲置大量资源；大模型起来后，训练和推理需求猛增，算力才慢慢变成可以收费的Token服务。

太空算力同理。建了多少算力，并不直接等于商业成功，关键在于有多少需求能被满足、设备能以多高的利用率持续跑下去。

成本上也不能照搬地面数据中心的折旧逻辑。曹德志提到，地面部分高性能GPU即使用上好几年，仍可能因供需关系保持较高价值；太空中的Token需求若足够旺盛，算力设备也可能靠持续服务更快收回投入。说到底，服务器送上天只是第一步，后面能不能持续接到订单、把算力用起来，才决定这笔投资收不收得回。

今年9月，星测未来发布「扶摇计划」，围绕云端协同的算力体系展开布局。对团队来说，这既是为远期太空算力基础设施提前铺路，也是一次业务战略升级。

曹德志把时间表说得很清楚：接下来五年，主攻感算一体和遥感应用，让在轨智能先跑通商业模式；等发射成本、通信带宽和工程技术再成熟一些，再往大规模太空算力中心的方向走。

马斯克的百万颗卫星计划，让太空算力一下子进入公众视野。对星测未来来说，行业热度带来的不只是新的想象空间，过去六年的技术积累也终于等来更大的应用机会。大规模太空数据中心还得等技术 and 基础设施成熟，卫星智能化则已有更明确的落地场景。接下来，星测未来希望继续围绕遥感卫星和感算一体，推动卫星在轨处理数据，并探索用统一平台调度卫星资源，让计算能力真正进入应急、金融、交通、能源等行业。

星测未来从科研项目做起，把GPU送上天，再去找算力和行业需求的结合点，前后花了六年。太空算力这件事，对这家公司来说才刚刚起步，当前最急的，是让这门生意先转起来。