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中国团队实现全球首次在轨部署通用大模型,引领太空算力新突破

中国团队实现全球首次在轨部署通用大模型,引领太空算力新突破

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2026-01-28

一凡 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

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岁末年初,全球AI竞争聚焦到了最新趋势——

太空算力。

大洋两岸,近期你追我赶。一边是年末硅谷头条,英伟达押注的美国公司Starcloud,宣布在太空中跑通了大模型。

这一边,量子位获悉,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,计划用2800颗卫星服务数亿个硅基智能体

而且在太空AI、太空算力这个方向,中国玩家不是跟随,从一开始就是以先发者的姿态出现的。

太空算力之争,中美你追我赶

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,有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。

这些卫星全都部署完毕,预计要花近10年时间。据了解,国星宇航去年5月已成功发射01组太空计算中心,完成了关键技术验证。02组和03组已投产,计划今年实现轨道部署。预计2030年前,可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。

不久前,英伟达投资的Starcloud也传出新的动向,利用此前发射到太空中的英伟达H100,运行了开源模型,实现了太空算力技术验证,引发硅谷热议。

全球AI两大高地,在发展太空算力方面,做出了一致选择。联想到上个月的一场相关演讲,我不禁对中国玩家展现出的预见性,有了更深的体会。

2025年11月27日,中国工程院院士、之江实验室主任王坚参加了中国空天信息和卫星互联网创新联盟2025创新发展大会,他在现场介绍称,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。

背后提供大模型在轨部署能力的玩家,正是前面提到的国星宇航。王坚院士当时表示,“国星宇航首次实现通用大模型在轨部署”



虽然表面看上去,这也是利用太空算力运行大模型,但对比后会发现,这项技术突破与Starcloud最新取得的成果,有本质上的不同。

Starcloud是在地面上先部署好大模型,跟着算力一起上天,然后利用太空算力跑模型,目前算是刚刚完成了技术验证。

而国星宇航则已经能“隔空”在轨部署通用大模型,并可以根据实际需求,在线更新大模型,而且不仅限于用千问大模型Qwen3。这就像咱们日常用的智能机或者智能车一样,可以在线OTA(Over the Air)更新系统。这是目前全球太空算力竞赛取得的最前沿进展。

Starcloud和国星宇航在太空算力应用方面的差别,就像单机游戏和在线游戏。

王坚院士的演讲,当时还引发了我对太空算力的好奇。进一步查阅相关资料后发现,实际上去年就有很多公开报道称,2024年9月25日至10月5日,国星宇航就完成了全球首次卫星在轨运行AI模型技术验证



所以,为什么中美都押注了太空算力,要把大模型部署到太空?

为什么押注太空算力?

大模型浪潮催生庞大的算力需求,算力基建在全球大规模扩张,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,在太空部署算力也更节能。毕竟众所周知,数据中心能耗很高,根据国际能源署的数据,到2026年,全球数据中心的总用电量可达1万亿度,大致相当于1.2亿人全年的用电量

而太空算力没有臭氧层过滤,没有雨雪天气干扰,可以直接利用太阳能,获得持续能源供给,节约地球能源。以国星宇航的“星算”计划为例,其卫星正是部署在500-1000km晨昏轨道,轨道面与地球晨昏线近似重合,能持续获取太阳能。

其次,太空算力提供的实时性服务,也能帮助硅基智能体,比如Robotaxi和无人机完成低延迟的任务。

不仅助推了新的物理AI浪潮,也革新了传统行业,比如渔业。太空部署的大模型提供了在轨决策能力,相当于开了“天眼”,渔民利用相关服务,能随时随地获取鱼群动向,比如“东北方20海里处半小时后有金枪鱼群经过”这样的信息



如果是地面超算,受限于物理延迟和星地带宽,可能满足不了这种时效性要求极高的服务需求。毕竟地面上的空间距离,有可能比近地轨道远得多的。

最后,太空算力也是AI普惠的一种绝佳方式。覆盖全球的太空算力,为缺少算力的偏远地区提供了AI基建,与开源大模型同步推动AI普惠。

正是太空算力展现出了光明前景,才让大洋两岸你追我赶。背后原因听上去并不复杂,但之所以在当前成为竞速焦点,与其技术门槛密切相关,涉及到硬件、软件和一系列工程问题



首先是AI算力芯片选型和更新的问题。大家都知道摩尔定律,硬件性能迭代很快,这与太空算力基建建设的长周期,形成矛盾。

为了防止芯片“上天即落后”,需要建立在轨硬件更替机制,或利用软件手段延长硬件生命周期。

解决了底层算力的问题,再往上层还要考虑操作系统,支撑自身在太空运行大模型的同时,还要适配地面上开发的主流架构。

最后,太空环境的特殊性也是太空算力不得不面对的挑战,比如散热问题。毕竟太空没有空气,地面上的热管理机制失效,热量只能通过辐射形式传递,需要创造新的热管理技术,防止热量堆积。

再比如高能粒子对精密芯片的微观轰击问题,这会造成硬件损坏,干扰计算精度,需要创造安全冗余。

因此,把算力发射上天后,面临着系统性挑战,技术门槛很高。中国玩家率先突破,并持续探索,已经占据了先发优势,并押中了新的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。

其中开源大模型已经进入中国时间,而太空算力也正在展现出相同的势头。

来源:https://www.163.com/dy/article/KKCRVRQD0511DSSR.html
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