隨著云計算、AI和航天領域的巨頭們競相角逐，將計算基礎設施送入軌道的競賽正在加速。許多人相信，這將推動第四次工業革命。過去幾個月，軌道數據領域的公告密集涌現：SpaceX申請建設由多達100萬顆衛星組成的星座以打造軌道數據中心，并與AI巨頭Anthropic合作；Google正在探索在太空中部署TPU（張量處理單元）集群；Starcloud計劃建設由88,000顆衛星組成的星座，旨在大規模提供在軌計算能力——僅舉幾例。

面對這一日益增長的勢頭，一個核心問題主導了討論：軌道數據中心是一次真正的范式轉變，還是航天行業長期炒作史上的最新篇章？基于與包括已在太空飛行硬件的公司在內的行業領袖的對話，誠實的回答是：這取決于你問誰，以及你認為太空能解決什么問題。

離開地面的理由

將計算推向軌道的推動力并非憑空而來。AI正在驅動地球上數據中心建設的爆發式增長。根據美國邊緣項目的數據，2023年5月至2024年5月間，美國數據中心基礎設施支出飆升了近70%。勞倫斯伯克利國家實驗室的一份報告指出，到2028年，這些設施的能耗可能翻一番甚至翻兩番，占美國用電量的12%。從弗吉尼亞、佐治亞、得克薩斯到法蘭克福、倫敦、阿姆斯特丹，各地社區已經在對超大規模園區帶來的土地占用、電力消耗和水資源消耗進行抵制。壓力之大，足以讓整個行業探索激進的替代方案——從海底服務器到將計算完全移出地球。

"如果你思考任何數據中心的三大約束，那就是土地、電力和水，"專注于航空航天和新興技術的私募投資公司Alpha Funds董事Austin Litteral說。"太空極其廣闊，太陽能提供無限電力，而當你考慮通過輻射器散熱時，水的問題就消失了。"

Ramon.Space的CEO Avi Shabtai——這家公司專為開發天基計算基礎設施而成立——將這一時刻置于更宏大的敘事中。"我認為這是本世紀的機遇，"他說，將其與二十年前云計算超級基礎設施的崛起相提并論。盡管充滿樂觀，Shabtai也坦誠地指出，在大規模軌道數據中心能夠取代或補充地面設施之前，必須克服的技術和經濟障礙。能源生成與儲存、熱管理、輻射、運輸和在軌維護都構成重大挑戰。"我們面對的是一個相當惡劣的環境，"他指出輻射和極端溫度循環，以及在真空中高效冷卻系統的需求。

許多使能技術今天已經存在，但要擴大規模需要持續的工程投入，在某些領域還需要真正的技術飛躍。Ramon.Space正在通過開發天基數據中心基礎設施來應對，利用公司為太空極端條件打造的抗輻射處理、存儲和連接平臺。公司還與制造商Ingrasys（富士康科技集團子公司）建立了戰略合作伙伴關系，以規模化生產軌道數據中心。

Planet的首席太空官James Mason將軌道數據中心視為這家對地觀測公司身份的自然演進——作為一家每天對地球陸地成像、使全球變化可見、可獲取、可行動的太空與AI公司。"我們實際上已經處于演示階段，"Mason指出Planet已在Pelican衛星上搭載Nvidia GPU以實現星上AI處理。Planet和Google還在合作開展早期軌道數據中心實驗，將Google的超大規模云專業能力與Planet在小衛星和星上AI處理方面的傳統相結合。Planet已與Google合作，計劃于2027年初開展分階段軌道計算演示，搭載于Planet新一代Owl對地觀測衛星星座。第一階段實際上是為Google降低風險，Google正在資助這些測試。該項目還資助了Planet核心對地觀測工作所需的高功率衛星開發——無論軌道計算市場如何發展，這對雙方都有益。這里不需要新的物理學，所以技術上是可行的。軌道數據中心真正的挑戰在于電力、散熱以及經濟可行性，更低的發射成本和更好的太空交通管理也將至關重要。

另一家公司Lonestar Data Holdings已完成四次任務——兩次前往國際空間站，兩次前往月球表面——以證明離星數據存儲的可行性。這家總部位于佛羅里達的初創公司的下一次商業任務——一顆極軌道上的"Star Vault"衛星——將于10月發射，政府客戶已經簽約。"約束只是時間和資本。工程是已知的已知，"創始人兼執行主席Chris Stott說。他質疑了在太空建設比在地面顯著更貴的假設，指出地球上數據中心的資本支出包括土地獲取和許可、電網接入、電力、冷卻和光纖開挖，項目往往面臨多年延遲。相比之下，太空的資本支出轉向發射、航天器平臺和載荷以及太空級電子設備。"經驗法則是，運營一個現代數據中心第一年的運營支出等于建設它的全部資本支出，主要開支歸因于電力和冷卻。相比之下，利用太陽能和輻射冷卻的太空架構可以將運營支出降低多達97%。"

構建使能層

當SpaceX和其他大公司追逐星座級雄心時，一批更低調的公司專注于任何軌道數據中心成為現實之前必須存在的硬件前提條件。總部位于盧森堡的Edge Aerospace就是其中之一。

CEO Jaroslaw Jaworski在聯合創立Edge之前，曾在Made In Space和Redwire工作多年——這段經歷讓他確信，宏大的軌道級愿景只有建立在有紀律的、漸進式的硬件進步之上才能實現。"我們不想創建一家瞄準10到15年后目標的公司，我們在Redwire學到的是，打造今天就能銷售的產品，用經常性收入不斷朝著我們的北極星前進——對我們來說，北極星就是軌道數據中心。"Jaworski和他的聯合創始人花了近兩年時間梳理軌道數據中心要運轉在技術和經濟上必須發生什么，然后圍繞按順序填補這些差距制定了產品優先策略。

Edge押注低SWaP（尺寸、重量和功耗）計算系統，投資混合星載計算機和網絡交換機，而非追逐基于GPU的太空服務器。他認為，交換和網絡是在軌構建服務器的骨干——允許通過互聯節點進行模塊化擴展，而非將越來越強大的芯片塞進單一電路板。今年3月，Edge在SpaceX的Transporter-16拼車任務上以搭載載荷形式發射了首個演示任務。Edge的星載計算系統成功在太空直接處理數據，消除了將大量原始數據集發送回地球的需要。在成立僅九個月后，Edge就擊敗了老牌主承包商，贏得了歐洲空間局一項關于軌道數據中心的關鍵研究合同。Jaworski認為這項ESA研究體現了用例優先的紀律：與其假設軌道數據中心不可避免，不如從一開始就問真實客戶是否真的需要它們。"我們的工作是去找地面數據中心公司和太空公司，進行真正的對話：你需要太空數據中心嗎？你的真正問題是什么？我們能用軌道基礎設施解決嗎？"

即使是最熱情的軌道計算支持者，在聲稱太空能做什么時也很謹慎。Lonestar總裁Stephen Eisele認為，近期的殺手級應用不是AI訓練或通用云計算，而是存儲。"存儲的功耗非常低。它只占典型數據中心不到15%的電力。我們不需要在一個單體結構上。它將分布在許多衛星上——當然，一個巨大的好處是韌性。"

Alpha Funds的Litteral持類似觀點。他的公司對軌道計算的興趣始于邊緣計算——讓已經在軌的衛星更智能。這引導他關注Sophia Space——一家投資組合公司，正在開發基于瓦片的軌道計算平臺，由太陽能驅動、被動冷卻，針對邊緣AI推理進行優化。"Litteral指出近期的收入機會明確在邊緣計算，全面運營、產生收入的軌道數據中心可能要到2020年代末至2030年代初才會出現，隨著發射價格下降和在軌制造成熟而逐步擴展。

無人談論的物理學問題

并非所有人都認為前路清晰。Brandon Karpf——前美國海軍密碼戰軍官，現領導日本NTT（全球領先的技術與通信提供商和最大的數據中心運營商之一）的國際安全合作——分析了五種潛在的軌道計算商業模式：AI訓練、AI推理、公有云、內容分發與邊緣計算、主權云。他的結論是——只有一種模式行得通：主權云。

"主權云之所以可行，是因為你不是在技術上競爭。你不是在與地面計算競爭，你追求的是一個嚴格受控的監管制度，不允許外國進行合法攔截和合法數據收集，"Karpf解釋說，指出其他場景因通信帶寬限制而不可行。他指出，當今最好的光學衛星鏈路提供約100 Gbps，下一代有望達到約400 Gbps。但Nvidia將單個GPU連接到訓練集群的速率約為7.2 Tbps——比太空鏈路能提供的高出一到兩個數量級，這還沒算上前沿AI訓練所需的數萬塊GPU。

Karpf對在軌AI訓練或公有云的懷疑并非反對軌道計算——他擔心的是，追逐GPU演示的資本在小型測試平臺上，而非投資通信基礎設施，可能會讓整個領域倒退。雖然當前物理學支持AI推理，但Karpf仍認為，當客戶體驗到數百公里外軌道服務器帶來的延遲時，這一模式會崩潰。固定的、受發射約束的在軌硬件極難復制公有云的彈性——按需擴展或縮減資源的能力。

太空內容分發模式不具成本效益，因為地球上的CDN工作負載（傳輸視頻流、圖片和靜態網頁內容）需要相對較低的計算和存儲，且競爭極其激烈，價格已被壓得很低。將這些工作負載放入軌道會增加發射和其他成本，太空無法證明其合理性，尤其是地面CDN已經嵌入了數千個靠近用戶的接入點。

數據主權：

所有人都認同的用例

如果說懷疑者和信仰者之間存在一個共識點，那就是：用于數據主權的軌道存儲在該領域呈現出一個有說服力的近期商業案例。Stott從日益收緊的全球監管格局角度闡述。"現在把數據送出美國進行處理和存儲是違法的，是聯邦罪行，141個國家有類似的法律。"Eisele為政府描繪了其中的含義。根據既定的國際太空法，衛星存儲庫在物理上處于一國主權管轄范圍內，同時在地面上任何對手都無法觸及。"想象一下你的國家，你可以把最重要的數據放在太空。所有人都夠不到它，而根據既定國際法，它仍然是你數據主權的一部分。"Karpf認為這是唯一站得住腳的近期商業案例，指出主權云在所有數據中心商業模式中單位計算的定價最高。

炒作周期，

還是巨大的利潤引擎？

Stott對將軌道數據中心定性為炒作周期的說法并不陌生。"我已經見過這種事發生兩次了。第一次是衛星廣播。當時所有人都說這是炒作周期，后來它變成了衛星最盈利的用途。高通量衛星也一樣。我記得人們說這永遠行不通。現在它是衛星通信中最盈利的部分。將它們串聯起來的線索很簡單--數據。它在滿足一個地面市場的需求--給我數據。”

Litteral看到了該領域受到的高度關注，但并不是過去泡沫條件下那種散戶狂熱。對他的公司來說，紀律在于接受漫長的航空航天開發周期和真實的執行風險，以換取在AI需求、太空基礎設施以及能源與數據政治格局轉變的交匯處獲得差異化定位。

在時間線上，各方的共識比爭論所暗示的要多。Shabtai認為三到五年內軌道上將出現微型數據中心。Eisele將全面軌道AI計算定位在五到十年的范圍內。Litteral預計2030年代初將出現產生收入的軌道數據中心。Mason認為小型但實用的集群兩到三年內可行，而與地面具有競爭力的工作負載則接近十年。Karpf認為主權云今天就已可行，其余部分則取決于通信技術何時能跟上。

沒有人認為全球對AI的需求會消失，也沒有人認為地面AI數據中心能長期可持續。"我們已經跟不上了，人們現在越來越依賴大語言模型。我認為沒有人愿意再放棄它了。"Mason預測，軌道數據中心的資金將來自超大規模云服務商、政府和國防/情報客戶，以及具有特定監管或延遲需求的大型商業/主權客戶——而非僅靠太空公司。

問題不在于數據中心是否最終會進入軌道。物理、經濟和地緣政治都指向那個方向。問題在于順序——哪些工作負載、哪些架構、哪些商業模式會率先到達。有兩點是明確的：1、使能層正在此刻被構建；2、而關于在哪里投資、證明什么場景最合理的決策，將決定軌道數據中心是成為商業太空產業的第三大利潤引擎，還是淪為物理學與市場現實之間差距的一堂昂貴課程。

>End

本文轉載自“軟件定義世界”，原標題《太空算力：下一座金礦，還是最貴的一堂課？》。

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