太空算力本质是近地轨道分布式太空数据中心。太空算力卫星通常指具备强大计算 和数据处理能力的卫星，它们在轨道上直接完成数据的采集、分析、存储与智能提 取，构建天基算力网络，其核心逻辑是利用太空的独特优势，从根本上解决地面 AI 数据中心（AIDC）面临的瓶颈。 传统边缘计算的核心逻辑是将算力节点部署于终端设备邻近区域，以此实现降低传 输延迟、削减网络成本的目标。太空算力是将计算资源部署于近地轨道等太空轨道 空间，通过星间链路形成分布式算力网络，与地面数据中心构建起 “去中心化分布 式调度+高性能在轨处理” 的协同融合模式，该架构不仅继承了边缘算力低时延、 高自治的技术优势，更突破了地面算力的场景限制，具备轨道侧大模型训练、遥感 数据协同处理、任务指令实时反馈等高阶能力。

　　从“天感地算”到“天数天算”，构建低时延、高效率的解决方案。低轨卫星主要定 位于数据采集以及转发终端，其核心价值在于获取和传输数据，运作方式为在太空 采集海量数据后，将原始数据全部回传至地面站，由地面数据中心进行处理、分析 和存储，这种模式为传统的“天感地算”。这种模式受限于地面站资源和传输带宽， 数据传输量大、时效性差，导致大量有价值的数据被丢弃。 算力卫星则定位于“太空 AI 大脑”，其核心价值在于将收集的数据直接在太空进行 智能处理，将数据转化为信息、知识甚至决策，实现了从“事后分析”向“实时响 应”的跨越。通过搭载高性能计算单元、AI 处理器和星间通信链路，卫星将计算资 源直接部署到太空环境，完成“天数天算”。

　　太空算力体系可拆解为三大核心层次，分别为太空边缘计算、太空云计算与太空分 布式计算，其功能定位与技术特征各有侧重： 1）太空边缘计算：以太空数据的源头处理为核心目标，通过在数据产生端就近完成 运算，实现通信带宽占用的缩减、数据处理效率的提升，同时强化任务执行的自主 决策能力。 2）太空云计算：依托太空边缘计算的底层支撑，借助高速互联通信链路与分布式计 算框架，在空间环境中搭建云原生算力基础设施，为各类太空任务提供弹性可扩展 的计算资源与标准化服务。 3）太空分布式计算：采用分布式架构，将系统功能组件部署于多个异构计算节点， 通过节点间的网络互联，实现数据处理、转发、存储与分析的协同执行，最终构建 跨平台的协同计算网络，显著提升系统整体的运算效率与性能表现。

　　轨道数据中心能够解锁新一代集群，远超地球现有设施。太空集群具备无限线性扩 展的特点，不会受到困扰同规模地面项目的物理与规划限制。若当前算力发展趋势 延续，到 2027 年将需要多个 GW 集群才能训练最大的大语言模型。Llama 5 或 GPT6 这类模型通常需要 5GW 集群的发电量，这一功率将超过美国最大发电厂的容量。 在太空轨道上要实现千兆瓦级规模，计算模块、电力、冷却与网络系统可采用模块 化方式组装。计算模块还能以 3D 架构而非地面的 2D 架构进行集成，确保集群内 部耦合紧密、延迟尽可能低。此外，真空环境中光速比典型玻璃光纤中快 35%，未 来也存在潜在的应用机遇。

　　太空算力正从“技术验证”走向“规模部署”的关键爬坡期。相较于地面数据中心， 2025 年 11 月 2 日小火箭流量购买网站是什么，美国 Starcloud 借助 SpaceX 的猎鹰 9 号，将搭载英伟达 H100 芯 片与谷歌 Gemini 大模型的卫星 Starcloud-1 成功送入轨道，将在太空运行 Google Gemma 大语言模型，并实时处理合成孔径雷达数据，标志着人类首次将数据中心级 GPU 送入太空。2030 年 Starcloud 计划建成 40 兆瓦轨道数据中心集群，使太空数据 处理成本与地面持平，实现“地球作为银河系互联网边缘节点”的终极构想。 太空数据中心可利用低成本的太阳能供电，依托模块化部署模式快速组网，拓展规 模几乎不受物理条件限制，商业逻辑坚实。

　　2025 年 5 月，由之江实验室牵头，联合国内民营航天国星宇航，完成“三体计算星 座”首批 12 颗卫星发射，本次发射的一箭十二星，最高单星算力达 744TOPS，具 备 5POPS 在轨计算能力和 30TB 存储容量，标志着全球首个“整轨互联太空计算星 座”正式进入组网阶段。“三体计算星座”计划 2030 年建成包含 1000 颗卫星的全球 网络覆盖。 2025 年 11 月，“辰光一号”算力试验星研制完成，正在开展总装试验。11 月 27 日 召开的“智绘星空 胜算在天——太空数据中心建设工作推进会”提出了太空数据中 心建设方案，将在 700-800 公里晨昏轨道建设运营超过 GW 功率的集中式大型数据 中心系统。该系统由空间算力、中继传输和地面管控分系统组成，空间算力计划部 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。 2025 年 11 月，无锡市星算科技有限公司发布“梁溪星座”项目公开招标公告，预算 金额 4.5 亿元，资金来自自筹。“梁溪星座”项目建设由 12 颗智算卫星组成的星座， 所有卫星实现 3D 打印增材制造，搭载全球领先的“梁溪造”超级算力载荷，完成 组网后总算力不低于 20P，内容涵盖梁溪星座的整体解决方案，包括卫星研制、运 载发射、频率占用、测运控及运营服务。

　　2025 年 11 月 2 日，美国 Starcloud 借助 SpaceX 的猎鹰 9 号，将搭载英伟达 H100 芯 片与谷歌 Gemini 大模型的卫星 Starcloud-1 成功送入轨道，将在太空运行 Google Gemma 大语言模型，并实时处理合成孔径雷达数据，标志着人类首次将数据中心级 GPU 送入太空。2030 年 Starcloud 计划建成 40 兆瓦轨道数据中心集群，使太空数据 处理成本与地面持平，实现“地球作为银河系互联网边缘节点”的终极构想。 2025 年 11 月 5 日，谷歌提出“捕日者（Suncatcher）”计划，在 2027 年初发射两颗搭 载 Trillium 代 TPU 的原型卫星，将 AI 算力直接部署到太空，以探索建设大规模太 空数据中心集群的可能性，来应对 AI 发展所面临的巨大能源挑战。 SpaceX 在太空算力领域布局新一代星链 V3，每颗质量约 1.5 吨，通信容量达 1Tbps， 是早期 15Gbps 卫星的近 70 倍，SpaceX 与谷歌联合宣布星间激光通信速率突破 3.2Tbps，较此前提升 1 倍。

　　我国卫星互联网起步较晚，在军民融合等国家政策支持下，商业卫星计划蓬勃发展。 我国卫星互联网在前期准备和空间布局上晚于海外巨头，2015 年，国家发布了《国 家民用空间基础设施中长期发展规划(2015-2025)》，旨在大力支持商业卫星产业的 发展。2020 年 4 月，国家发改委首度将卫星互联网、5G 等作为“新基建”纳入到 国家战略工程，自此卫星互联网进入了快速发展期。2025 年 3 月政府报告提出，将 开展新技术新产品场景大规模应用示范行动，推动商业航天、低空经济等新兴行业 安全健康发展。2025 年 11 月国家航天局设立航天司，统筹监管、审批与产业服务， 终结多头管理，审批效率显著提升。 伴随政策红利释放，深空发展天然催生了算力卫星的核心需求。2025 年 11 月，国 家航天局发布的《推进商业航天高质量安全发展行动计划（2025—2027 年）》中提 出，到 2027 年，商业航天产业生态高效协同，科研生产安全有序，产业规模显著壮 大，创新创造活力显著增强，资源能力实现统筹建设和高效利用，行业治理能力显 著提升，基本实现商业航天高质量发展。国家通过准入松绑、千亿级基金支持、设 施共享等政策托举算力卫星技术攻关与场景开拓，叠加地面算力面临的能源与散热 瓶颈，太空算力的独特优势愈发凸显，正推动算力卫星从试验阶段迈向规模化部署， 相关需求将迎来爆发式增长。

　　北美数据中心的电力需求正经历爆发式增长。微软、亚马逊、谷歌、Meta 等科技巨 头正在建设数据中心，资本投入超 4000 亿美元。目前美国数据中心电力需求约 51GW，占美峰值用电的 5%，按增长预期，到 2028 年将新增 44GW 需求，然而未 来三年可接入电量只有约 25GW，缺口 19GW，将有 40%电力需求无法满足。 需求激增下，北美数据中心或面临严重电力短缺困局。根据 IEA 预测，2025-2026 年美国电力消耗将达 4199 亿千瓦时和 4267 亿千瓦时，创下新高，其中 AI 相关数 据中心是主要驱动因素。北美电网普遍老化，电力接入审批流程漫长，严重制约数 据中心电力供应能力。数据中心的地理分布与电力资源分布不匹配，也导致了地区 电力供应紧张，推高了数据中心的建设和运营成本。 《2025 年美国电网可靠性和安全评估报告》引入两个指标： 1）失负荷小时数（LOLH）：衡量当系统负荷超过可用发电容量时，预计停电的持续 时间（可靠性标准为每年 LOLH2.4h）。 2）标准化未供电电量（NUSE）：衡量因发电或输电不足而未能满足的电量需求，通 常以兆瓦时（MWh）为单位，并除以总负荷进行标准化，以百分比表示（可靠性标 准为每年 NUSE0.002%）。 报告中测算了“电厂退役”和“无电厂退役”下两种场景，在“电厂退役”情景下， 平均每年失负荷小时数（LOLH）从当前的 8.1 小时增长至 817.7 小时，NUSE 从 0.0005%飙升至 0.0465%。即便不淘汰任何机组，该模型分析显示到 2030 年，停电 的风险将增加 34 倍，电网压力依然巨大。

　　太空算力中心突破地面电力消耗瓶颈，实现经济效益与能源效率的双重跃升。太空 数据中心全天候不间断利用高强度太阳能，不受昼夜交替、天气变化及大气损耗的 影响。这使其边际能源成本降低数个数量级，相比地面数据中心，能大幅节省运营 成本。

　　美国地面太阳能电站的平均容量因数仅为 24%，而在北欧等温带地区，太阳能项目 的容量因数通常不足 10%。大多数地面太阳能电站的发电潜力，会因太阳光照角度 不佳，以及大气和天气因素造成的损耗而不稳定。由于昼夜交替的因素，地面太阳 能电站的容量因数不可能突破 50%。 太空中的太阳能阵列容量因数可超过 95%——它不受昼夜交替的影响，电池板能始 终以最佳角度垂直对准太阳光，同时完全规避季节与天气带来的干扰。此外，大气 也会对太阳辐射产生衰减和散射作用，因此太空中太阳能阵列的峰值发电量，还能 比地面太阳能电站高出约 40%。同等规模的太阳能阵列，在太空的发电量可达地面 的 5 倍以上，因此在太空获取低成本太阳能具备现实可行性。 根据 Starcloud 白皮书测算，假设发射成本为每座 40 兆瓦数据中心 500 万美元，太 阳能电池的单位成本为 0.03 美元/瓦，所有成本均在 10 年内摊销完毕，那么我们能 够实现约 0.002 美元/千瓦时的等效能源成本。在地面能源市场，美国、英国和日本 的电力平均批发价格目前分别约为 0.045 美元/千瓦时、0.06 美元/千瓦时和 0.17 美 元/千瓦时。据此计算，轨道数据中心的能源成本，比当前地面能源价格低 22 倍。 地面数据中心需依赖高能耗的制冷机来实现低温，而太空无需此类设备。根据估算， 轨道数据中心的 PUE（电源使用效率）可与顶尖的超大规模地面数据中心持平。

　　太空算力正凭借“在轨实时处理、广域无缝覆盖、低时延高能效” 的核心优势，重 构多行业服务范式。我们认为遥感与通信星座是第一批刚性需求方，安全与国家任 务提供底层牵引，商业化云服务则在成本和技术成熟后自然展开。

　　1）地球科学与环境监测： 对气象、海洋、农业、林业、灾害等遥感数据进行在轨预处理和专题信息提取。实 时监测台风路径、森林火点、洪涝范围、农作物长势、极地冰盖融化等，大幅提升 预报精度和响应速度。 2）全球通信与互联网服务： 作为低轨互联网星座的在轨智能交换与计算节点。提升星间数据交换效率，为航空 （如飞机）、航海、偏远地区提供更低延迟的云游戏、视频会议、实时金融交易等服 务。 3）超大规模 AI 模型训练： 利用太空近乎免费的太阳能和无限散热能力，运行耗电巨大的千亿/万亿参数大模型 训练任务。服务于谷歌、微软、OpenAI、国内互联网巨头等的大模型研发，解决其 地面数据中心面临的电力瓶颈和“热岛效应”。GPT-5 及后续模型需要千卡级到百万 卡级集群，对应功率从十兆瓦到 G 瓦级，地面数据中心面临巨大的电力和散热压力。 4）前沿科研与太空探索： 为深空探测、空间科学实验提供在轨高性能计算支持。在火星轨道卫星上直接处理 探测器传回的数据，减少回传地球的延迟和数据量；在空间站进行蛋白质折叠、新 材料合成等复杂模拟计算。