【新智元导读】见证历史！今天，首个由H100太空GPU训出LLM诞生了，它基于Karpathy nano-GPT训练。不仅如此，谷歌Gemma也在太空成功运行，向世界发出首句问候：地球人，你好。

　　Karpathy本人激动表示，nanoGPT首个在太空进行训练和推理的模型，新征程，就此启航。

　　第二件事，基于AI大神Karpathy的nanoGPT开源项目，用莎士比亚全集训练模型，并在太空中完成推理。

　　更绝的是，Starcloud-1还能做出实时情报分析，比如瞬间识别野火热信号，并立即通知应急人员。

　　尤其是，当地球上的数据中心正给电网带来压力、每年消耗数十亿加仑水资源，并排放大量温室气体时。

　　Starcloud CEO Philip Johnston坚定地认为，「你能在地面数据中心做的任何事，我相信未来都能在太空做到」。

　　最终，Starcloud要打造一个5GW轨道数据中心，配备宽高约4公里的太阳能板和冷却面板。

　　目前，Starcloud已公布下一阶段路线月，下一次发射将一次性搭载多枚H100，并整合Blackwell平台，提升AI性能。

　　同在上个月初，谷歌官宣了Project Suncatcher，要把自研的GPU太阳卫星送上天。

　　他表示，谷歌的目标是利用近日点不间断的太阳能，计划在2027年利用卫星上的小型服务器机柜进行早期测试，并有望在十年内实现主流应用。

　　SpaceX将利用下一代星链（Starlink）卫星构建轨道数据中心，并在未来5年，成为成本最优的AI算力解决方案。

　　他进一步指出，美国平均电力消耗约500吉瓦，以每年 300吉瓦速度计算，仅太空AI推理，每两年即可超越全美经济耗电量。

　　摩根士丹利分析师指出，太空数据中心可能遭遇强辐射、难以在轨维修、太空碎片风险，以及涉及数据治理与太空交通的监管问题。

　　Philip Johnston是一位连续创业者，此前曾在麦肯锡任职，负责国家航天机构的卫星项目。

　　他拥有哈佛大学国家安全与技术方向的公共管理硕士学位（MPA）、沃顿商学院的MBA学位、哥伦比亚大学的应用数学与理论物理硕士学位，同时也是特许金融分析师（CFA）持证人。

　　Philip Johnston拥有十年的卫星设计经验，专攻可展开太阳能阵列和大型可展开结构。

　　他曾在空客防务与航天公司（SSTL）和牛津空间系统公司任职，参与了包括NASA「月球勘探者」在内的多项任务，拥有伦敦帝国理工学院材料工程博士学位小火箭v2免流验证响应怎么填。

　　Adi Oltean此前是SpaceX的首席软件工程师，作为主管工程师负责「追踪波束」项目，该技术使得Starlink（星链）能够服务于包括Starship（星舰）在内的其他航天器。

　　在此之前，他在微软担任了20年的首席软件工程师，致力于大型生产级GPU集群的研发，并发明了超过25项独特专利。

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