现在地面AI算力中心的能耗和占地已经卷到离谱,一个标准的万P算力集群年耗电量能破亿度,还得配大面积散热场地,核心芯片的传输延迟也卡在物理距离的瓶颈里。
往太空走就完全不一样了,近地轨道的太阳能强度是地面的2到3倍,不用抢地面的电网配额,散热直接靠零下270度的深冷太空环境,连动辄上亿的液冷系统成本都能砍大半。更关键的是,覆盖全球的低轨算力节点,能把跨洋数据传输延迟压到20毫秒以内,不管是自动驾驶的全球协同调度,还是气象模型的秒级全域推演,都是地面集群拼尽全力也摸不到的体验。
现在不少商业航天团队已经在试搭小型在轨算力模块,再过几年说不定我们刷AI生成图的算力,就有一部分是飘在头顶几百公里的卫星提供的。
现在地面AI算力中心的能耗和占地已经卷到离谱,一个标准的万P算力集群年耗电量能破亿度,还得配大面积散热场地,核心芯片的传输延迟也卡在物理距离的瓶颈里。 往太空走就完全不一样了,近地轨道的太阳能强度是地面的2到3倍,不用抢地面的电网配额,散热直接靠零下270度的深冷太空环境,连动辄上亿的液冷系统成本都
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