太空算力竞赛：中美争先，大模型部署引领AI新纪元

新年之际，全球AI竞争焦点聚焦于新兴趋势——

太空算力。

太平洋两岸，竞争如火如荼。一方面，硅谷年末头条被英伟达投资的Starcloud占据，宣布在太空中成功运行大模型。

另一方面，据量子位了解，国星宇航最近发布了全球首个服务硅基智能体的太空算力网络，计划用2800颗卫星服务数亿个硅基智能体。

在太空AI和太空算力领域，中国玩家并非跟随者，而是先行者。

太空算力竞赛：中美激烈角逐

据国星宇航执行副总裁王亚波透露，计划发射的2800颗卫星中，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。

这些卫星全部部署预计需近10年时间。据悉，国星宇航去年5月已成功发射01组太空计算中心，完成关键技术验证。02组和03组已投产，计划今年实现轨道部署。预计2030年前实现千星规模组网和商用，同时完成超大规模训练计算卫星太空在轨验证，2035年前完成全部组网。

近期，英伟达投资的Starcloud也传来新动态，利用此前发射到太空中的英伟达H100运行开源模型，实现太空算力技术验证，引发硅谷热议。

全球AI两大高地在太空算力发展上达成了一致目标。回想起上个月的一场相关演讲，我对中国玩家的前瞻性有了更深的理解。

2025年11月27日，中国工程院院士、之江实验室主任王坚出席了中国空天信息和卫星互联网创新联盟2025创新发展大会。他介绍称，千问大模型Qwen3已在2025年11月13日至23日通过43轨上注，成功完成大模型实时在轨部署。

第二天还完成了多项在轨大模型推理任务，验证了相关能力。背后提供在轨部署能力的正是国星宇航。王坚院士表示：“国星宇航首次实现通用大模型在轨部署”。

虽然表面上看这也是利用太空算力运行大模型，但对比后发现，这一技术突破与Starcloud最新成果有本质区别。

Starcloud是在地面先部署大模型，再将其带至太空运行。而国星宇航已能“隔空”在轨部署通用大模型，并可根据需求在线更新大模型，不仅限于Qwen3。这就像日常用的智能机或智能车一样，可在线OTA(Over the Air)更新系统。这是全球太空算力竞赛最前沿的进展。

Starcloud和国星宇航在太空算力应用上的区别如同单机游戏与在线游戏。

王坚院士的演讲引发了我对太空算力的兴趣。进一步查阅资料发现，去年就有公开报道称，2024年9月25日至10月5日，国星宇航完成了全球首次卫星在轨运行AI模型技术验证。

那么，为何中美都押注太空算力，将大模型部署至太空？

为何押注太空算力？

大模型浪潮带来巨大算力需求，全球算力基建迅速扩张。太空算力首先能降低成本。

最直接的是能节省宝贵的土地资源。同时，太空部署更节能。众所周知，数据中心能耗高，据国际能源署数据，到2026年全球数据中心总用电量可达1万亿度，相当于1.2亿人全年的用电量。

而太空算力可直接利用太阳能获得持续能源供给。以国星宇航的“星算”计划为例，其卫星部署在500-1000km晨昏轨道上。

此外，太空算力提供的实时服务可帮助硅基智能体完成低延迟任务。不仅推动新物理AI浪潮，还革新传统行业如渔业。

地面超算受限于物理延迟和星地带宽可能无法满足这种高时效需求。毕竟地面空间距离可能比近地轨道远得多。

太空算力也是AI普惠的绝佳方式。覆盖全球的太空算力为偏远地区提供AI基建并与开源大模型同步推动AI普惠。

太空算力的技术门槛极高。中国玩家率先突破并持续探索已占据先发优势并押中新的AI浪潮——物理AI。

“太空算力+开源大模型”软硬一体将形成独特的中国方案。