本文转自:海淀报
算力困局的“天然解法”
浩瀚星空,正成为AI的新“机房”
□本报记者 王萌
距离地面700多千米的轨道上,一颗卫星缓缓舒展“翅膀”,来自太阳的能量源源不断,驱动着算力“大脑”在深邃太空中高速运转。7月24日7时33分,“辰光一号”技术试验卫星在酒泉卫星发射中心发射升空,准确进入预定轨道。
这不仅仅是一次成功的发射,更是一个划时代的信号:浩瀚星空,正在成为AI的新“机房”。那些我们向大模型提问、用AI生成图像背后所消耗的算力,未来或许就将来自头顶这片苍穹。那么,这间前所未有的“太空机房”究竟是什么?我们又为何要费尽周折,将AI的算力基座搬上太空?
给卫星装上会思考的“服务器”
要理解这间“太空机房”的雏形,不妨先看看传统卫星的困境。长期以来,天上的遥感卫星一直遵循“先拍摄、再回传、后处理”的模式。“90%的遥感卫星在天上是空转的。”中国科学院院士、清华大学教授陆建华一语道破了传统“天数地算”模式的痛点,一次完整的遥感数据获取,往往需要数小时。而在森林防火、洪涝灾害、海洋维权等场景中,时效就是生命线。
正是为了突破这一瓶颈,第一代“太空机房”应运而生。它的核心,就是变“天数地算”为“天数天算”,甚至“地数天算”。这并非简单地将一台服务器搬上卫星,而是依托空间技术,在轨道上构建一个集计算、存储、高速互联于一体的空间信息基础设施。这让卫星不再只是数据的“搬运工”,而是成为了这间“机房”里一台台拥有实时处理能力的“服务器”,能直接在太空对影像进行去云、识别关键目标,仅需几分钟便可将火点坐标或灾情信息直传地面。
将算力集群送入太空
如果说给卫星装上“服务器”是为了解决遥感数据的时效性难题,那么将更庞大的算力集群送入太空建造“机房”,则是为了破解地面人工智能发展面临的更深层困境。
当我们与大模型互动,每一次对话都消耗着算力。数据显示,2026年上半年,北京新增智能算力2.2万P,供给规模已达8.2万P(1P代表每秒一千万亿次浮点运算)。即便如此,AI行业仍面临巨大的“算力饥渴”。
正如清华大学航天航空学院助理教授程彬所言:“当前建设的超算中心都面临能源、散热等瓶颈。地面数据中心和人抢地、抢水,于是人们自然而然地想到,把算力送上天,或许能解决这些问题。”在太空建造这间“机房”,恰好拥有两大天然优势,太阳能提供的不间断“无限能源”,和零下269摄氏度的天然“冷库”。这里没有电费账单,也不需要庞大的冷却系统,堪称AI算力近乎理想的运行环境。
产业厚土撑起“太空机房”
将目光从技术构想拉回产业现实,这场建造“太空机房”的变革并非空中楼阁,前沿领域的“星星之火”背后,是整座城市的产业底气。
“这间‘太空机房’,海淀最有条件建。”北京邮电大学计算机学院院长王尚广的判断有着扎实的支撑。区内集聚了航天科技、航天科工等“国家队”龙头企业,以及相关企业和机构200余家,已形成覆盖卫星研制、地面终端、测运控服务、星座运营、场景应用的全链条产业生态。在全国商业航天百强企业中,海淀占比超四分之一,2025年更获评北京市首个商业航天卫星特色产业集群,产业集聚度与核心竞争力遥遥领先。
这间“机房”的建设,核心动力在于人才。海淀集纳了北大、清华、北航、北理工等顶尖高校院所,航天、信息、人工智能等领域的人才、实验室和国家级平台高度集中,具备了从基础算法、芯片、星上处理到地面算力调度的全链条原始创新能力,是国内少有能同时支撑航天硬件与AI算力融合发展的策源地。正是这种产学研用深度融合的生态,铸就了海淀的先发优势。
王尚广透露,其团队早在2021年便提出“天算星座”概念,并成功将华为昇腾芯片送入太空,早于国外同类尝试。
生态的优势,最终要落到实打实的项目上,落到一个个紧密协作的“朋友圈”里。以此次发射的“辰光一号”为例,卫星上的激光通信终端来自海淀企业极光星通、电推进器由海淀企业易动宇航研发、综合电子单元由海淀企业国科环宇承研……该卫星应用的大量技术,源自北京组建的太空数据中心创新联合体。在这个“朋友圈”中,北京星辰未来空间技术研究院扮演着“老大哥”的角色。作为任务的总体设计单位和关键共性技术研发牵头方,该院链接起从火箭、卫星研制到数据应用等一整条产业链的创新主体,组织近30家商业航天优势单位协同推进关键技术攻关。同时,该创新联合体还推动前沿技术交叉融合,孵化空间信息应用新业态,将打造全球领先的太空计算产业集群。
目标已明,落地有声。中关村科学城相关负责人表示,海淀将聚焦太空原生算力芯片、在轨大模型迭代、天地一体分布式计算等核心领域,集中攻坚这间“太空机房”的关键技术瓶颈,积极参与行业标准制定,抢占技术话语权与规则主导权。同时,还将加快太空算力星座等新基建建设,打造可复制、可推广的标杆应用场景,让这间“机房”早日投入规模化运营。
当算力突破地球的边界,浩瀚星空正在成为AI的下一代“机房”。那张无形的太空计算网络,未来将以秒级响应,为各行各业提供来自星空之上的算力支撑。
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