地球上的AI算力战争正面临能源瓶颈，一场指向太空的产业革命，悄然开启了。

2025年11月，当英伟达将H100 GPU成功送入轨道时，马斯克宣布SpaceX将扩大星链V3卫星规模以建设太空数据中心。谷歌紧随其后，启动“捕日者计划”拟在2027年初发射搭载TPU的卫星。

而早在五个月前，中国已将全球首个太空计算星座送入700公里轨道。这场竞赛背后，是地球上的算力需求撞上了能源天花板。

电力危机下的太空突围：全球巨头为何把服务器搬上天？01 地球的算力焦虑

国际能源署2025年的报告显示，2024年全球数据中心耗电已达415太瓦时，约占全球用电总量的1.5%。到2030年，美国大型数据中心项目总容量将超过200GW，占美国总电力产量的40%。

更令人担忧的是，AI的“口渴”问题同样突出。训练AI大模型需要大量水资源用于散热，科学家预计到2027年，全球AI可能需要消耗4.2亿至66亿立方米的清洁淡水。

谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊指出：“未来太空或许将是实现人工智能计算规模化的最佳场所。” 当地面资源无法满足算力增长的胃口时，科技巨头们不约而同地将目光投向了太空。

太空环境为数据中心提供了地球无法比拟的优越条件。在距地面700-800公里的晨昏轨道上，太阳能电池板可24小时不间断接收太阳辐射，发电效率可达地面的5倍以上。

同时，太空的冷黑环境温度接近零下270摄氏度，为散热提供了天然条件。北京星辰未来空间技术研究院院长张善从表示：“我们不需要风扇也不需要空调，可以大大减少90%以上的设备空间，节约了重量、提高了性能。”

光在真空中传播速度比玻璃光纤快35%，加上模块化组装的优势，使部署速度和延迟远优于地面数据中心。这些先天优势让太空成为理想的数据中心选址。

传统卫星采用“天感地算”模式，即卫星采集数据传回地面处理。这种方式存在明显瓶颈：受限于地面站资源和传输带宽，90%以上的卫星数据因无法及时回传而被“遗弃”。

太空算力实现了从“事后分析”到“实时响应”的转变。以森林火灾监测为例，传统方法需数小时完成数据传输与分析，而搭载AI算力的卫星可在轨实时识别火情，将响应时间压缩至秒级。

2019年，中国的研发团队开始攻关“太空智能计算”，2022年成功将首台多卡嵌入式星载AI计算机送入太空。今年5月14日，全球首个太空计算星座的成功发射，标志着“天数天算”时代的开启。

在太空算力领域，中美两国展现出不同的发展思路。

美国企业依托其技术生态，倾向于将成熟的高性能芯片送入太空。英伟达直接将H100 GPU送入轨道，谷歌则计划发射搭载TPU的卫星。马斯克的SpaceX凭借星链V3卫星和星舰发射能力，计划构建规模最大的太空数据中心网络。

中国团队则更注重系统的可靠性和渐进式创新。国星宇航研发的“零碳太空计算中心”使卫星能在轨道上直接处理数据；中科天算计划部署由能源舱、算力舱和通信舱三大模块构成的太空超算中心。

之江实验室主导的“三体计算星座”已实现整轨卫星互联，计划在2030年左右达成1000颗星规模。不同的技术路线，反映了两国在太空战略上的不同考量。

太空算力已从概念验证走向实际应用。2025年9月，相关科技公司将交通路网分析模型部署至太空计算星座，对城市区域遥感图像进行处理，仅用3分钟即完成推理与结果下传。

高精度气象预报、自动驾驶全局建模、6G空天地海一体化连接等领域将成为太空算力的首批重要应用场景。

挑战依然存在。太空辐射、温差等严苛条件对星载计算设备的可靠性提出极高要求。太空碎片可能干扰通信，太阳耀斑也会影响设备正常运行。

然而，市场前景广阔。据预测，到2035年，全球在轨数据中心市场规模将增长至390.9亿美元，十年复合增长率达67.4%。这将催生一条从地面延伸到太空的全新产业链。

随着火箭发射成本持续下降——预计到2030年代中期，相关发射价格可能降至每公斤200美元以下——太空数据中心将从科幻走向现实。

当地面的电力无法满足AI的胃口时，太空成为了人类算力突围的新方向。这场竞赛不仅关乎技术领先，更将决定未来数字经济的格局。