当人工智能模型参数突破万亿级门槛，地面数据中心的能源消耗与结构瓶颈正成为制约算力扩展的核心矛盾。在这场全球性技术竞赛中，一个新战场正在地球轨道上悄然形成——太空计算，正从概念走向现实。
在11月举办的乌镇世界互联网大会数智空天论坛上，"太空智能系统"成为跨国院士与企业家的热议焦点。从星座计算架构到智能载荷技术，行业共识逐渐清晰：AI算力的博弈场域正在突破大气层限制。这种转向并非偶然，美国科技巨头近期动作频出：Starcloud公司搭载英伟达H100芯片与谷歌Gemini模型的卫星成功入轨，谷歌"太阳捕手计划"更规划在轨部署81颗TPU芯片构建计算集群。SpaceX与亚马逊的太空数据中心构想则更具野心，前者计划通过Starlink V3卫星实现每年100吉瓦供电能力，后者预言未来十年将建成千兆瓦级轨道算力集群。
中国企业的实践进度却展现出惊人差异。今年5月，国星宇航在酒泉航天发射场完成全球首个太空计算星座部署，12颗计算卫星组成的轨道网络同步具备三大核心能力：单星峰值算力达744TOPS、整轨算力5POPS的分布式计算体系，100Gbps星间激光通信构建的实时组网能力，以及直接在轨运行80亿参数天基模型的推理能力。这种"一步到位"的部署策略，使系统跳过试验阶段直接进入商业运营。
技术突破的背后是严苛的太空环境挑战。在太阳同步轨道，持续光照带来的能量密度是地面的8倍，极低温环境更天然适配被动散热方案。但星间通信的链路损耗、轨道控制的精度要求、宇宙辐射的硬件防护等难题，迫使谷歌"太阳捕手计划"不得不采用1公里半径的密集星座布局，即便如此其原型发射仍需等到2027年。相比之下，中国团队通过创新性的系统架构设计，在5月部署的星座已实现模型在轨推理与结果下传的全流程验证。
商业化进程的推进速度同样超出预期。9月，国星宇航与佳都科技子公司完成全球首次付费在轨AI任务：将交通路网分析模型注入星座，对广州琶洲区域遥感图像进行3分钟内完成推理并下传结果。这种"数据在轨处理、结果按需回传"的模式，使地面传输带宽节省超90%，现已深度融入智慧交通系统。更值得关注的是其生态构建：科研层面与之江实验室完成星座研制交付，与北京邮电大学共建语义卫星联合实验室；产业层面形成包括开普云、软通动力等在内的合作伙伴网络；资金链上获得建信金租、中银金租共100亿元融资支持；技术迭代方面，计划明年发射的"天秤-10"卫星单星算力将突破10POPS。
这场算力革命的本质，是计算架构的范式转移。当地面数据中心的能源成本与结构限制形成双重枷锁，将计算节点延伸至轨道空间成为必然选择。不同于传统数据中心的集中式布局，太空计算星座通过分布式架构实现算力与数据的空间解耦，这种变革不仅体现在物理层面的空间转移，更预示着AI基础设施从地面到太空的系统性重构。中国企业的实践表明，这种重构已跨越概念验证阶段，正在形成包含硬件部署、网络构建、生态培育的完整体系。
