太空，這片無盡的黑暗，正成為AI算力的新戰場。

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最近，兩家科技巨頭不約而同地將目光投向了太空。英偉達的H100 GPU已隨Starcloud-1衛星進入軌道，而谷歌也宣布了將TPU送入太空的“Project Suncatcher”計劃。

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11月2日，英偉達的H100 GPU搭乘SpaceX的獵鷹9號火箭進入太空，這顆名為Starcloud-1的衛星運行在距地球約350公里的超低軌道，承載著測試太空AI處理能力的使命。
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此次發射的H100芯片配備80GB內存，其性能是此前任何進入太空的計算機的上百倍。它將在軌道上測試包括分析地球觀測圖像和運行谷歌大語言模型在內的多種AI應用。

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幾乎同時，谷歌公布了“Project Suncatcher”計劃，宣布將在2027年初發射兩顆搭載TPU的原型衛星，該項目旨在利用太陽的能量來驅動 AI。谷歌CEO桑達爾·皮查伊坦言，這項計劃如同任何登月項目一樣，需要解決大量復雜的工程挑戰。
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太空數據中心的戰略價值

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將算力送入太空并非一時興起，太空中近乎無限的太陽能資源成為最關鍵吸引力。

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谷歌在研究中指出，太陽輻射的能量超過全球總發電量的100萬億倍。在合適的軌道上，太陽能板的發電效率可達地球上的八倍，且幾乎能持續發電。

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Starcloud公司CEO菲利普·約翰斯頓算了一筆經濟賬：“在太空，我們唯一的額外成本就是發射費用。預計每公斤發射成本約為500美元時就能達到盈虧平衡點。而使用星艦后，預計發射成本會更低”。

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但太空的環境對計算設備也會構成嚴峻挑戰，其中，宇宙輻射是首要威脅。谷歌透露，他們已使用粒子加速器測試了Trillium代TPU，模擬近地軌道輻射水平。雖然芯片在測試中未受損，但高帶寬內存子系統對總電離劑量表現出最高的敏感性。

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其次，熱管理也是另一大難題。太空中沒有空氣對流，散熱完全依賴輻射，這對功耗高達300-350W的H100芯片構成嚴峻考驗。

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谷歌提出的解決方案是采用模塊化衛星集群，而非單一大型太空數據中心。該公司在論文中描述了一個由81顆衛星組成的集群，半徑約1公里。這種分布式架構降低了單點故障風險，也便于逐步擴展。

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衛星間的通信連接同樣關鍵。谷歌計劃讓衛星在數百公里或更近距離內飛行，通過自由空間光學鏈路實現互聯。當前星間鏈路支持1-100Gbps的數據傳輸速率，而谷歌分析發現，使用商用密集波分復用收發器技術可以實現每鏈路10Tbps的總帶寬。
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太空算力用來干嘛？

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太空算力的首批應用之一來自地球觀測領域。Starcloud-1衛星正在接收來自Capella公司合成孔徑雷達衛星群的數據，并在軌道上實時處理。

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星載計算可極大減輕數據傳輸壓力。約翰斯頓解釋道：“SAR每秒會產生10GB的數據。如果能夠在軌道上處理這些數據，我們就只需下行傳輸關鍵信息。例如，信息可能顯示某個位置有一艘船正以特定速度朝特定方向移動。這只需要一個1千字節的數據包，而下行傳輸未處理的數據則需要數百GB”。

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除了支持專業應用，Starcloud還計劃在軌道上使用H100 GPU運行Gemma，證明即使是大語言模型也可以在外太空運行。

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對于未來，Starcloud計劃明年將比Starcloud-1強大十倍的衛星送入太空，搭載英偉達新一代Blackwell GPU和數塊H100。一顆功率更大的100千瓦衛星預計將于2027年入軌。
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Starcloud預計，到2030年代初，它將在太空中擁有一個40兆瓦的數據中心，其數據處理成本與地球上的數據中心相當。
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從地球到太空，算力的邊界正在被重新定義。這一跨越恰恰彰顯了算力在當今時代的戰略地位。

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作為數字經濟時代的基礎能源，算力的重要性不亞于工業時代的電力和石油。隨著AI模型的參數量從億級邁向萬億級，對算力的需求呈現指數級增長。

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太空部署的復雜性恰恰反襯出算力的不可或缺性。無論是克服宇宙輻射對芯片的影響，還是在真空環境下解決散熱問題，這些技術挑戰的突破都將反過來推動地面算力技術的進步。

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更重要的是，太空算力的發展預示著算力供給模式的根本性變革。從依賴地面有限資源到利用太空近乎無限的太陽能，算力的可獲得性將實現質的飛躍。這將為下一代AI應用、科學研究和數字經濟發展提供堅實基礎。

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這意味著，算力不再僅僅是技術指標，而是國家競爭力、企業創新能力和社會進步的重要標志。

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