近日，一则关于北京加速布局太空数据中心的报道引发产业界广泛关注。报道称，北京星辰未来空间技术研究院团队正探索将大规模AI算力基础设施部署到太空轨道上，试图利用太空的特殊环境为人工智能计算提供新解决方案，并公布了方案规划。

乍一看，从地面数据中心到太空数据中心，这个曾经遥不可及的设想正在悄然走向现实。细究下，面对太空环境的诸多未知，这究竟是一项具有革命性意义的战略布局，还是脱离实际的技术狂想？尚且有待验证。

在太空上建数据中心优势何在？

人类对宇宙的探索不足百分之一，但在太空建数据中心的想法却由来已久，并且符合产业期待。一位业内资深人士告诉记者，最初行业讨论太空算力，重点在太空不需要庞大的制冷系统。

尤其是近年来，伴随人工智能飞速发展，以大型智算中心为代表的数据中心正面临土地资源紧张，电网承压以及水资源大量消耗的困境。国际能源署报告显示，到2030年，全球数据中心的电力需求预计将增长一倍以上，人工智能将成为推动这一用电激增的最主要动力。

那么太空是否适合建数据中心、作为摆脱地面算力困境的新出路，笔者查询资料发现，在太空建设数据中心理论上具备诸多优势。

首先，太阳作为巨大的能量源，每秒即可释放出3.86×10²⁶瓦的能量，而且太空中太阳能的损耗更小，将数据中心部署在晨昏同步轨道上，太阳能板能够24小时不间断地工作，效率可达地面的8倍。

其次，数据中心部署在太空可以采用闭环冷却系统，通过红外辐射将热量直接散发到外太空，完全无需使用水资源。

最后，不受限于有限的土地资源，太空具备空间优势。

大规模AI算力上太空可信吗？

即使在太空部署数据中心优势明显，但公众关注核心还是聚焦在技术上能否实现。对此，北京星辰未来空间技术研究院也给出了肯定回答，并且公布了具体的建设计划，即在距地面700-800公里晨昏轨道布设算力星群，建设运营超过GW（吉瓦）功率的集中式大型数据中心系统。

就组成来看，该系统具体包括空间算力、中继传输和地面管控分系统。其中，空间算力作为放在太空的运行部分，计划部署多座太空数据中心，每座功率约1GW，可容纳百万卡级别的服务器集群，开展天基数据中继传输和计算服务。

综合来看，AI算力上太空，已经成为披着航天外衣的人工智能产业。不仅如此，为了论证这一探索并非“空中楼阁”，团队还给出了未来十年的具体时间规划。

具体分三阶段，采取“先验证、再提升、后规模”的路径稳步推进。2025年至2027年，突破太空数据中心能源与散热等关键技术，迭代研制试验星，建设一期算力星座，计划总功率达200kW、算力规模达1000POPS，实现“天数天算”应用目标；2028年至2030年，突破太空数据中心在轨组装建造等关键技术，降低建设与运营成本，建设二期算力星座，实现“地数天算”应用目标；2031年至2035年，实现卫星大规模批量生产并组网发射，在轨对接建成大规模太空数据中心，支持未来“天基主算”。

一系列规划展现了团队探索新赛道的雄心壮志，也将这一领域扩展成为贯穿新材料与集成电路、卫星通信以及航空航天的大型综合性产业，为产业链企业带来新方向的同时，也大大增加了产业整合的不确定性。

并非个例太空算力早已成为新赛道

尽管太空数据中心在理论层面优势显著，目前规划也给出了清晰路径，但从“图纸”走向“轨道”，仍旧面临理想和现实的差距。

值得一提的是，太空算力近年来已被产业界看好。放眼全球，科技巨头、初创企业、传统航天企业已经争相入局太空数据中心，开启技术验证和产业实践，积极抢占这一新兴市场。

SpaceX创始人马斯克称，大规模部署太阳能AI卫星是实现每年1太瓦AI算力部署的唯一路径。SpaceX的星链V3卫星与星舰火箭将为AI卫星部署创造条件。谷歌启动“太阳捕手计划”，拟于2027年初发射两颗搭载TPU芯片的原型卫星，以验证激光通信和抗辐射能力，目标在2029年实现615MW算力。亚马逊则借“柯伊伯计划”，试图将地面AWS的云计算经验复制到太空，目标2030年前部署3.2GW轨道算力。

初创企业Starcloud更是与SpaceX合作，在今年11月抢先发射搭载英伟达H100 GPU和谷歌Gemini大模型的卫星，完成首次数据中心级GPU在轨试验。

中国方面，北京除了此次提出的AI算力上天规划外，北京中科天算科技有限公司已率先在“超算上天”领域进行探索。早在2022年，其创始人带领的天算团队已经将搭载国产高性能AI芯片的极光1000星载智能机发射上天，目前已在轨稳定运行超过1000天，成功验证了高性能AI计算系统上天的可能性。

今年5月，国星宇航与之江实验室在全球首发12颗计算卫星，计划在2027年前建成100颗卫星规模的算力网络。

产业动作频发，验证可行性之余，也侧面反映了这一新兴赛道的价值。

实践落地山高路远究竟可行吗？

放眼长远，行业仍需面对极端环境下的严酷技术挑战、卫星等研发成本居高不下以及商业价值如何实现等共性问题。

正如Omdia数据中心基础设施研究总监王坤在接受采访中指出，就实现来看，实际部署仍面临多重障碍。首先是发射难度以及成本，目前卫星每公斤载荷成本仍然较高；其次是供电，太阳能板配合储能在功率上很难满足现代数据中心的需求。不仅如此，制冷也是问题，太空中只能靠热辐射来散热，而受到太阳直射的时候散热会更加困难。

最重要的还需要防辐射。目前航天级芯片的成本非常高，地面上的芯片到了太空可能会因为各种辐射而出现问题。“相比较之下，数据上传和回传，还算比较容易解决的问题。”王坤表示。

除了技术验证和成本大考之外，场景落地方面尚未明确。可以预见，除了支持AI训练，太空数据中心还将有望开启实时地球观测，深空探测、实时灾害预警等新场景应用。

对此，笔者认为，场景落地还应避免“为了技术而技术”，行业前期探索应以地面无法替代的需求场景为核心，基于场景优先级理性探索开发，避免资源浪费。尤其是在当前智算中心供需尚未匹配好的情况下，从需求侧探索技术方向更适合产业发展。

综合来看，当前太空算力产业尚处于技术可行但不经济，场景存在但不明确的阶段。考虑长远发展，其与卫星互联网的竞争逻辑相似，本质还是“轨道资源+技术生态”的竞争，若想在这场竞争中占据主动，需避免盲目投入，走“天地协同、场景聚焦”的理性路径。

因此，回归本源，AI算力“上天”不是“要不要做”的问题，而是“如何理性做”的问题。