太空算力：AI基础设施的新疆域

在过去的十多年里，AI产业的算力竞赛几乎都聚焦于同一个核心目标：如何建设越来越庞大的地面计算集群。从英伟达GPU到超大规模数据中心，再到遍布全球的智能计算中心，这些构成了AI产业最重要的基础设施。然而，随着技术的不断演进，一种全新的格局正在悄然形成：太空算力开始融入AI产业链，成为基础设施的全新组成部分。

背景：从地面到太空的算力革命

7月18日，在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，国星宇航与商汤科技共同宣布共建商汤算力星座。按照规划，双方将遵循“单星验证—平台建设—星座组网”的发展路径，逐步建设千星万P规模的太空算力网络，构建新一代全球化AI基础设施。

这不仅仅是两家企业的战略合作，更标志着太空算力正从航天领域的专用能力，逐步向更加系统化、开放化的AI基础设施演进。过去，将计算能力部署到轨道更多是航天机构、卫星制造商的工程探索；如今，大模型企业、智算平台等AI基础设施参与者开始系统级接入这一领域。

太空算力为什么开始走向开放？

回顾全球太空计算的发展进程，该领域长期以来的核心问题是：如何让卫星具备计算能力。早期的卫星主要承担数据采集和转发功能，数据需要先传回地面，再由地面计算中心处理。随着卫星数量持续增加，数据回传带宽、通信时延和地面处理能力逐渐成为系统效率的瓶颈。

于是，越来越多研究开始尝试将计算能力直接部署到轨道。从最初的星载AI、遥感数据在轨预处理，到支持AI模型部署、多星协同计算以及星地联合调度，全球太空计算已从概念验证进入工程探索阶段。行业关注的重心也随之转变，从“卫星是否能实现计算”转变为“这些太空算力如何更好地与产业连接，服务更多应用场景”。

这也就是国星宇航与商汤本次合作发生的产业背景。商汤成为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司，释放了一个重要信号：太空算力开始尝试与成熟的大模型体系和地面AI基础设施形成深度协同。

一颗算力卫星，还不是太空云

要让太空算力真正进入AI产业链，仅靠发射几颗具备计算能力的卫星远远不够。双方公布的“单星验证—平台建设—星座组网”路径，计划分阶段推进天地一体化AI基础设施建设。从算力载荷到算力卫星，再到算力星座，后者要求大量卫星共同组成一个可统一调度、持续运行的计算网络。这也是星地混合云概念的提出背景。

星地混合云并不是简单地将地面数据中心搬到太空，而是将轨道算力节点与地面智算中心共同组成一套统一调度的计算体系。不同计算任务可根据数据位置、时延需求和算力规模，在轨道与地面之间动态分配：适合在轨的任务留在太空处理，大规模训练任务主要依托地面智算中心完成。

这一思路在国际上也越来越常见。例如，谷歌的“太阳捕手计划”探索太空太阳能，SpaceX在星链体系中引入AI计算能力，英伟达支持的Starcloud瞄准轨道数据中心。这些探索都指向同一个方向：近地轨道正逐步从卫星运行空间，演变为能够持续提供计算服务的新型基础设施。

小提示：从单颗卫星到计算网络，真正变化的不是卫星数量，而是资源组织方式。在通信链路、能源供给和卫星运行状态不断变化的环境中，实现大量卫星之间可靠的任务调度、数据交换和协同计算，是当前最大的挑战。

太空算力第一次系统级进入AI产业链

在国星宇航与商汤科技的合作中，最值得关注的不是“千星万P”的目标，而是商汤科技成为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司。这一变化意味着，太空算力的发展重点正在发生转移。

公开资料显示，国星宇航致力于构建服务人工智能的太空算力基础设施。其重要进展包括：2024年9月研发并发射全球首颗AI卫星，随后进行全球首次卫星在轨运行AI大模型；2025年5月，“星算”计划01组太空计算中心成功入轨，在轨集群算力达5POPS，居全球首位。

据公开信息，国星宇航已完成“部署—推理—调用”全流程商业闭环验证：从2025年11月阿里千问Qwen3在轨部署，到2026年1月字节跳动UI-TARS在轨推理，再到2026年3月地面机器人调用太空算力通过中国信通院19项测试。这些工作证明了两个核心问题：太空算力能不能建起来，以及建成后能不能稳定运行。

此次合作回答的是另一个问题：已经建成的太空算力，能否成为AI产业可以调用的新型算力资源？国星将已经建成的太空算力体系，以系统级能力向头部大模型企业开放。过去是“把模型送上天”，现在则是“把已经建好的太空算力开放出来”。

因此，商汤作为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司，使太空算力第一次能够与成熟的大模型体系、地面智算资源、AI开发平台以及模型训练、推理能力形成系统级协同。这种协同意味着，太空算力开始从主要服务航天任务，逐步走向服务更广泛的AI产业链。

小提示：这并不意味着未来所有AI计算都会迁移到太空。大规模模型训练仍将主要发生在地面。太空算力更现实的发展方向，是承担那些必须依赖轨道环境完成，或在轨完成效率更高的计算任务，与地面智算形成互补。

“千星万P”之前，先找到可规模复制的太空计算

尽管太空算力发展进入新阶段，但它距离真正形成成熟的产业基础设施，还有不少工程挑战需要解决。

• 建设成本：算力规模越大，对发射能力、卫星平台、能源供给以及轨道运维的要求越高。如何在保证计算能力的同时控制整体成本，直接关系到商业可持续性。
• 运行效率：在轨计算需要解决抗辐射、散热、能源管理等航天问题，还需要建立稳定的星间网络，实现大量卫星之间持续可靠的数据交换和资源调度。未来竞争的核心是整个网络的协同效率，而非单颗卫星的计算能力。
• 应用场景：真正需要“送上天”的，并不是所有计算，而是那些必须依赖轨道环境完成，且能持续创造价值的计算任务。太空算力的独特价值在于：一是对海量太空数据进行在轨预处理，避免数据下行链路拥塞；二是为地面网络覆盖不到的智能设备提供低延迟推理支持。

从国星宇航的工程实践来看，其已围绕相关方向进行探索。未来，更大的挑战在于如何将这些能力形成可规模复制、可持续运营的商业模式，而不仅仅停留在单个项目或示范工程。因此，太空算力下一阶段的竞争，不只是比谁更早把更多算力送入轨道，而是比谁能够把已有的工程能力转化为低成本、可扩展、可持续运营的全球计算与数据服务。

常见问题解答

Q：太空算力能替代地面算力吗？
A：不能。太空算力与地面算力是互补关系，而非替代关系。大规模模型训练仍将主要发生在地面，太空算力更适合承担那些依赖轨道环境完成或在轨效率更高的任务，如在轨数据预处理、为偏远地区提供低延迟推理等。

Q：太空算力的商业价值如何体现？
A：主要体现在两个方面：一是为海量太空数据提供在轨预处理，减轻地面数据链路的压力；二是为地面网络覆盖不到的智能设备（如海洋、极地、偏远山区的设备）提供低延迟的AI推理服务，创造新的应用场景和商业价值。

结语

从AI卫星、太空计算中心，到商汤成为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司，我们看到太空计算正在进入新阶段。过去，它关注的是“能不能算”；今天，它开始讨论“如何成为产业的一部分”。当太空算力开始成为头部大模型企业能够系统级调用的新型算力资源，未来衡量其价值的标准，或许不再是一次在轨计算是否成功，而是它能否像今天的数据中心一样，持续参与全球AI计算体系。