11月初，谷歌对外披露，自家研发的TPU第一次在轨道上跑起AI模型，并且把结果传了回来。这项试验想做成的事，是把多颗装着TPU的卫星连成一片，在太空里搭起计算集群。

仅隔一天，马斯克给出预测：到2028年底，轨道算力每个月新增的部署量有望超过地面。SpaceX此前已经把适配过的英伟达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，还拉上卫星制造商合作，准备让芯片和软件跟着卫星平台一起交付。

建设计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，设想让火箭上面级飞到轨道后直接改当数据中心，设计上要承载五个英伟达GPU计算机架。运载火箭不光要把计算设备送上天，自己也得成为太空机房的一部分。

从芯片在轨测试，到计算卫星组网计划，云厂商、芯片巨头和航天企业正在同时落子。这场往太空延伸的算力竞赛，究竟能给半导体产业带来多大的增量？

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巨头开始规划太空机房

泰伯智库10月发布的研究预计，全球太空算力市场会从2025年的约29亿美元涨到2030年的190亿美元。它统计的范围包括单星智能、算力星座和太空数据中心：卫星就地处理数据算一类，多颗卫星组成计算网络算一类，独立的大型轨道计算设施也算一类。这几类业务投入不同、成熟度也不同，报告判断，2030年前主要还是靠单星智能撑着。

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

对谷歌这类云厂商来说，轨道设施提供的是另一种扩张可能。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增至2030年的950TWh，电网接入和能源设备正在拖住更快的扩张。Suncatcher选中的特定太阳同步轨道能拿到近乎持续的日照，新增算力对地面电网、土地和当地建设进度的依赖也就少了。

谷歌给这项探索留的时间相当长。皮查伊10月21日谈到Suncatcher时，拿它跟Waymo早期的自动驾驶研究作比，认为十年至二十年后可能发挥重要作用。马斯克给出的是月度部署规模的预期，皮查伊谈的则是长期研究的价值。对已有芯片、模型和云业务的谷歌来说，眼下的试验是在为未来的基础设施建设留选项。

投资机构Space Capital在10月13日发布的三季度报告里指出，SpaceX已经不再接受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而言，芯片交货之后，设备能不能按计划入轨还决定着上线时间。发射能力因此也在影响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再丢弃，而是变成数据中心，设计承载五个公司申请的Stampede星座规模达到两万颗卫星，火箭首飞目标为2028年。

创始人Baiju Bhatt解释，公司原本想建太空数据中心，结果发现手里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拿来当散热结构，让运送设备和承载计算共用一部分硬件。这个方案把发射和机房建设捆在了一起，运营商要考虑的事，已经包括怎么把计算设备成批送上轨道，并让运输设施继续参与运行。

轨道数据中心公司Starcloud的设想是，设施建成后既能出售GPU计算时间，也能提供供电、冷却和连接，芯片让客户自己挑。创始人Philip Johnston今年5月介绍了这两种经营方式。前一种要运营商自己组织计算平台，后一种则把芯片选择权交给租用设施的客户。同样是轨道数据中心，最终决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。

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芯片上天，竞争延伸到整套平台

谷歌的在轨TPU返回首个AI结果之后，Suncatcher还要接着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星搭载数十颗TPU，通过高带宽激光链路协同工作，把分散在各颗卫星上的芯片组成计算集群。

谷歌特别指出，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项任务还得解决。卫星集群能不能有效协同，直接关系到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。客户可以先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，软件工具继续用英伟达的。

这种安排已经进入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系列卫星平台中，并支持CUDA、TensorRT等软件。按双方规划，客户买到的将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 10月对外透露，自家卫星产线一天能交两颗。客户只管出任务载荷，卫星平台、集成测试以及在轨运营都由 EnduroSat 包下来，靠的是共用模块、软件和生产流程。计算模块一旦被纳入标准平台，就能跟着不同客户的任务反复上天。芯片厂商这边，集成一次可以覆盖后面的多个项目，采购关系也可能随着卫星量产一直走下去。

10月21日，EnduroSat与航天企业Redwire签下合作备忘录，把欧洲轨道数据中心定为双方共同探索的方向。按照规划，EnduroSat的卫星批量制造能力将与Redwire的供电系统、大型项目承包经验对接，目标客户覆盖政府、国防和商业机构。计算模块、卫星平台、供电和项目交付由此被纳入同一套合作框架。

已有卫星上的算力也在向开发者敞开。10月30日，北京太空算力创新中心发布天地一体化太空算力云平台，把卫星上的计算资源与地面算力放在一起管理。开发者能在平台上部署模型，让卫星在轨处理数据，再把结果传回地面。目前该平台覆盖40余颗卫星的算力资源，并与百度智能云百舸平台互通，相关模型和数据集接口均可调用。

清华大学

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从卫星订单，到更大的算力市场

北京太空算力创新中心CTO刘志飘的看法是，在轨推理已逐步走向商用，大规模预训练要上天，至少还得五至八年。卫星自身任务与地面AI业务对计算规模、通信条件和成本的要求并不一样，这也在左右当下的采购选择。

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。该卫星搭载英伟达Orin模块，可直接运行AI模型，为后续任务提供计算能力。

观测任务采集影像后，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能小不少。这类需求不用等轨道GPU租赁价格全面低于地面，就已经有采用星上AI的理由。芯片和计算模块可以先进入这些已有任务，逐步攒下运行记录。

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，公司已有114颗待交付AI卫星订单，合约总值约35亿元。商汤是其中一个明确的采购方，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。

按照国星宇航的规划，2027年、2028年将各自造出36颗、60颗卫星。运力方面，公司已提前与两家发射服务商签下长期合作，把发射名额先占住；实际交付节奏仍受审批、客户订单和发射排期牵制。募集资金另有用途：物色战略投资与并购标的，方向可能落在星载计算芯片、能源系统这类供应商身上，不过眼下还没有锁定具体对象。卫星产品里计算能力的分量越来越重，制造商自然把目光投向了相关上游环节。

地面客户那边，大型轨道机房要算的是另一笔账——计算成本怎么比。谷歌能源负责人给出最高百倍成本的说法，前提是当下的建设条件；公司还在推进的Suncatcher属于长期研究项目。贝索斯今年5月也提过，能源一般占不到地面数据中心总拥有成本的15％，光把电费压下来，抵不掉发射等新冒出来的开销。

这笔账里还得算上芯片能用多久、怎么更新。Starcloud的说法是，头几代系统没打算靠机器人来修，而是用冗余设计和软件把故障绕过去，让设备在设计寿命内自己跑。对芯片供应商而言，适配和验证得跟整套系统绑在一起做；对运营商而言，设备坏不坏、换不换、利用率高低，都决定投入能不能收回来。先在特定卫星任务上把需求做出来，和大量承接地面AI业务，是两条不同的商业路径。

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结语

太空算力的需求已经落到卫星、计算模块和平台建设上，巨头们争的还有将来更大规模部署时用谁的架构、选谁的服务。眼下，已有卫星任务帮芯片找到了客户；轨道机房接下来能不能持续扩大采购，得看批量部署后的成本、设备寿命和利用率撑不撑得住长期运营。芯片上太空这件事已经有了实绩，新市场能做多大，还要靠这些建设和经营上的安排一点点兑现。