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      “AI算力+商業航天”概念!一天吃透【太空算力】產業鏈

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        01 產業鏈全景圖

        

        02 啥是“太空算力”

        太空算力是部署在近地、同步軌道的太空版分布式 AI 系統:把服務器、AI 芯片等計算資源放到太空,搭建 “太空數據中心”,讓數據的采集、處理、存儲、輸出全流程在太空完成。

        

        從 “天感地算” 到 “天數天算”,是為了構建低時延、高效的方案。傳統低軌衛星是太空數據 “搬運工”,僅負責采集數據并全部傳回地面處理,但受限于地面資源與傳輸帶寬,數據量大、時效差,大量有價值數據被浪費。

        算力衛星則是太空 “AI 大腦”,搭載高性能計算與 AI 單元,采集數據后直接在太空完成處理,將數據轉化為信息、知識甚至決策,實現從滯后分析到實時響應的升級,這就是 “天數天算”。

        

        核心架構

        太空算力的核心架構涵蓋三個層次,分別是太空邊緣計算、太空云計算與太空分布式計算

        

        03 為什么需要“太空算力”

        “太空算力”的出現,并非憑空想象,而是機遇當下AI時代加速發展所尋找的破局之道。最核心的,當地面 算力(如 AI 數據中心)受能源、散熱瓶頸限制,而太空依托真空、深冷環境與太陽能,恰可規避這些問題。

        太空算力并非地面計算的空間遷移,而是分布式智能計算的趨勢:將 AI 嵌入衛星,讓數據在太空處理,破解星地傳輸的帶寬、時延瓶頸,最終構建在軌智能計算體系,使衛星星座成為具備實時感知、決策能力的智能節點網。

        03-1、能源用電需求

        AI 大模型及相關應用的爆發式發展,直接推動 AIDC 用電量大幅攀升。中國電力企業聯合會數據顯示,2024 年我國互聯網數據服務用電同比增長 30.9%,2025 年全國算力基礎設施用電量預計達 3600 億千瓦時,占全社會總用電量 3.5%。國際能源署統計,2024 年全球數據中心總耗電量 415 太瓦時,占全球電力消費 1.5%。

        

        電力供給上限已成為算力發展的關鍵約束,AI 大模型訓練推理拉高 AIDC 電力需求,據測算 2030 年我國數據中心年耗電量或將突破 4000 億千瓦時、占全社會用電比例接近 6%,全球數據中心電力消耗將增至約 945 太瓦時、占比略低于 3% 且超日本年度總用電量,AI 技術迭代正持續加劇電力消耗壓力。

        

        地面電網建設存在 “代際差” 結構性矛盾,綠色能源建設周期長難匹配 AI 快速能源需求、快速建設能源穩定性與環保性不足,短期可靠電力來源僅光伏發電與燃氣輪機,這一矛盾制約電網升級速度,導致能源供應與 AI 電力需求明顯脫節。

        

        而天基太陽能或許能成為破局之道,既能化解地面電網瓶頸、為算力增長提供替代能源方案,又能突破地面太陽能受大氣層影響的能量密度上限與晝夜循環制約導致 70% 能量流失的問題,其零碳排放特性契合雙碳目標,相關技術還能為太空算力體系提供可靠能源支撐。

        

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        03-2、散熱問題

        AI 大模型訓練需求推動 GPU 芯片功耗與性能密度同步提升,晶體管集成數量增加進一步推高熱流密度。

        當前,數據中心散熱系統高度依賴水資源,其水足跡涵蓋直接冷卻用水與電力生產間接用水,美歐相關預測顯示 2028 年美國數據中心年耗水量將達約 2800 萬噸、2030 年歐洲數字服務年耗水量將增至 5.47 億噸且人均日間接水耗超日常飲用水需求,推動低水耗散熱技術轉型已成為行業緊迫的關鍵議題。

        

        當前,新興的液冷技術雖然在不斷涌現,但依舊有著重重阻礙。

        冷板式、浸沒式液冷技術雖能分別節約 31%、45% 左右水資源,在高功率密度芯片散熱上展現潛力,但冷板存在冷卻劑泄漏及改造兼容成本問題,浸沒式受限于高性能氟化液高成本與潛在環境影響,仍難從根本上化解散熱效率、系統復雜性與可持續性的結構性矛盾。

        

        而太空 - 270℃的超低溫背景像無限容量的散熱黑洞,真空環境下只有輻射能傳熱,這種零能耗、零碳的被動輻射散熱技術,有著近乎無限的擴展潛力,是支撐算力持續增長的高性價比散熱方案。

        因此,太空環境為解決散熱問題打開一條新思路。

        

        04 上游需求--技術與材料

        04-1、可復用火箭

        實現“太空算力”,首先便需要把去往太空環境當作家常便飯。因此發射火箭常態化是必要條件。當前,火箭的發射已是常規手段,但面對每次發射花費上億資金,讓人頭疼。所以,實現火箭可復用是當下需要解決的重要問題。

        目前,馬斯克在這一技術領域處于領先。對比傳統不可回收火箭(如 NASA 的 SLS)單枚 10 億美元造價,SpaceX 獵鷹九號初始造價僅 6000 萬美元,通過回收一級火箭與整流罩可節省近 80% 成本、重復使用 30 次,發射成本降至初始水平四分之一且毛利率超 80%;獵鷹重型 9700 萬美元可運載 64 噸,性價比達傳統國有體系火箭 10 倍,傳統火箭每公斤發射成本 1-2 萬美元,獵鷹九號已跌破 3000 美元,未來有望壓至 500-1000 美元。

        國內在這一領域,正在加速突破,隨著長征十二號的成功入軌,有望加速實現火箭可回收技術的落地!

        詳細可見:

        04-2、抗輻射器件

        太空里的高能輻射來自地球輻射帶、太陽宇宙線和銀河宇宙線,強度跟著太陽活動周期變化,航天器在軌會被大量這類高能粒子和宇宙射線包圍,它們能穿透航天器的防護屏蔽層,撞上星載元器件引發輻射反應,導致器件性能衰退、功能異常,直接威脅航天器在軌運行安全。

        

        04-3、新材料--PEEK材料

        PEEK 作為工程熱塑性塑料,強度重量比優異,還能耐受極端溫度與化學腐蝕,對商業航天研發輕量化、高效能火箭而言,其應用有望帶來革命性突破。

        

        當前,SpaceX 用 PEEK 塑料制造梅林火箭發動機零件,相較在燃燒室極端溫壓下易失效的金屬,PEEK 能耐受惡劣環境,渦輪泵軸套等部件壽命更長,且慣性低、姿態調整所需扭矩更小,為火箭可重復使用設計提供有力支撐。

        詳細可見

        05 中游產業鏈--發展現狀

        全球科技巨頭正扎堆搶占近地軌道這塊 “太空算力寶地”,各國算力廝殺早就白熱化,太空已成大國博弈的新算力戰場;

        中國直接以國家實驗室 + 航天央企為核心,走自主可控 + 體系化建設的硬路線,打通全鏈條自主可控,既能扛住 AI 推理、遙感計算、低空經濟等多場景需求,還實打實邁入了常態化商業運營階段。

        05-1、三體計算星座

        之江實驗室、國星宇航、普天科技三方聯手搞的大事。2025 年 5 月發射的首批 12 顆衛星直接秀出世界級硬實力—— 單星最高算力 744TOPS,整星座手握 5POPS 算力 + 30TB 存儲,搭載之江實驗室星載智能計算機,把衛星算力從 T 級直接飆到 P 級、性能暴漲 10-100 倍,還塞了 80 億參數天基模型,能高效處理 L0-L4 級衛星數據,不僅讓我國首個整軌互聯太空計算星座、首個在軌計算智能衛星入軌成型,更實現了從 “天感地算” 到 “天感天算” 的關鍵跨越!

        

        星座技術核心是算力、星間互聯、天基分布式操作系統三大支柱——744TOPS 單星算力 + 100Gbps 激光星間鏈路筑牢硬件,天基分布式操作系統如同 “大腦”,統一調度資源,將分散衛星捏合成可彈性擴展的 “軌道計算集群”。

        

        05-2、北京太空數據中心建設規劃

        此外還有,2025 年 11 月北京官宣《太空數據中心建設規劃》,亮出業界首個 “三步走” 路線圖,以 2035 為遠景,從 “天數天算” 破技術、“地數天算” 推規模化 + 遷地面任務,最終建成 “天基主算” 太空數據中心,成為國家算力核心。

        

        05-3、技術領先--SpaceX

        SpaceX 一手抓衛星平臺、發射體系、星座組網三大環節,建成全球唯一基礎設施級太空算力部署體系。

        和只做單點技術的企業不同,它解決的不是 “算力能不能上天”,而是 “怎么持續低成本大規模送軌長期運行” 的系統問題 ——標準化衛星平臺撐載荷、高頻低成本可回收發射保節點迭代補網、超大規模 Starlink 星座實現算力網絡級覆蓋,三者互相賦能讓太空算力具備地面數據中心般的基礎設施能力,這也是美國率先邁入在軌算力工程化、商業化的核心原因。

        

        數百上千顆衛星搭分布式在軌計算網,低成本高頻發射落地讓計算衛星能低成本批量入軌,支撐穩定連續算力服務,Starlink V3 等平臺升級更離不開高能力發射,發射價格和能力可預期才能讓算力星座形成規模優勢,反哺商業增長。

        

        06 “太空算力”參與公司

        “太空算力”并非空想,也沒有那么快容易實現。不過,也正是行業領先的公司不斷深耕再深耕,才讓我們離太空越來越近,下面就總結下當下在該領域已經有所部署的公司(個人搜索):

        

        

        

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