北京要建太空數據中心！拋出十年路線圖，首星即將發射

AI 太火，算力不夠用，這句話在科技圈說了很長時間。

隨著生成式 AI、超大規模模型對計算資源需求的爆炸式增長，傳統地面數據中心的能源消耗、土地和冷卻等瓶頸日益凸顯。于是，各種腦洞大開的新解決方案開始涌現：建在海底的、建在極地的、建在沙漠的……

但北京這次更直接：把數據中心送上太空。太空有幾個天然優勢：持續穩定的太陽能輸入、真空環境帶來的輻射散熱、不占用地面土地與能源指標。在本月的美國沙特投資論壇上，馬斯克也表示，未來四到五年內，在軌道上運行大規模人工智能系統將比在地球上運行同類系統更具成本效益。其核心理由就是：太空中的免費太陽能與相對容易實現的散熱。

日前，北京舉辦太空數據中心建設工作推進會，擬在 700–800 公里晨昏軌道部署太空數據中心，目標是建成“超千兆瓦（GW）級”集中式算力星座。

（來源：北京星辰未來空間技術研究院）

根據推進會上發布的方案，北京的太空數據中心建設將分為三個階段。第一階段：2025 年至 2027 年，突破太空數據中心能源與散熱等關鍵技術，迭代研制試驗星，建設一期算力星座，計劃總功率達 200KW、算力規模達 1000POPS，實現“天數天算”應用目標；第二階段：2028 年至 2030 年，突破太空數據中心在軌組裝建造等關鍵技術，降低建設與運營成本，建設二期算力星座，實現“地數天算”應用目標；第三階段：2031 年至 2035 年，衛星大規模批量生產并組網發射，在軌對接建成大規模太空數據中心，支持未來“天基主算”。

隨著計劃的公布，參與項目背后的主要力量也浮出水面。據悉，牽頭該項目的主要是北京星辰未來空間技術研究院及其附屬公司。另外，會議還啟動了一個空間數據中心創新聯盟，匯集了 24 家產業鏈企業，專注于空間數據中心的建設和應用。

北京星辰未來空間技術研究院由中關村科學城公司、中關村科服公司、環宇基金會和中科星圖 4 家單位于 2024 年 4 月共同發起成立。主要面向商業航天巨型星座建設需求，開展交叉應用基礎研究和太空算力星座等特色星座的論證研究。其愿景也相當宏偉：2035 年前建設 GW 級功率的超大規模太空數據中心，提升恒星能量利用水平；2040 年前實現萬噸級質量的小行星資源開發和利用，提升行星物質轉移效率；2050 年前建成可容納百萬人的地外生存基地，提升人類跨星球文明遷徙能力。

北京軌道辰光科技有限公司則是該研究院的首個孵化落地的產業項目，核心任務是在地球晨昏軌道發射部署算力衛星，組成太空數據中心。該公司在今年 6 月份完成了首輪及加輪融資，總金額人民幣 1.4 億元。

推進會上，相關人員也披露，數據中心第一代實驗衛星“辰光一號”的研制工作已經完成，計劃于 2025 年底或 2026 年初發射。

（來源：Pixabay）

北京這次路線圖雖為首次系統提出，但“太空算力”并非空穴來風，國內外已有多項相關實踐。

中國在體系化組網、算力規模與自主技術上取得顯著先發優勢。由之江實驗室牽頭的 12 顆智能計算衛星 于 2025 年 5 月發射，建成具備整軌互聯能力的太空算力網雛形 ；中科天算提出的萬卡級別太空超算中心構想，目標在太陽同步軌道部署模塊化超算中心，解決太空環境下的散熱、輻射和分布式計算難題。團隊計劃明年發射全尺寸 GPU，驗證從遙感采集到模型決策的閉環鏈路。

美國依托成熟的商業航天生態，在太空計算的關鍵技術上保持強勢探索。SpaceX 計劃在 Starlink V3 衛星中集成星載 AI 模塊，探索在軌數據處理；馬斯克提出以星鏈為基礎建設太空數據中心，目標通過星艦實現每年 100GW 級部署；貝佐斯提出未來 10-20 年建設千兆瓦級太空云計算中心構想；今年 11 月初，谷歌公司宣布啟動其“捕光者計劃”，計劃在 2027 年初發射兩顆搭載 Trillium 代 TPU 的原型衛星，將強大的 AI 算力從地球上空的虛擬云端，直接部署到太空中。

歐洲整體推進較為謹慎，聚焦綠色轉型與可行性驗證。歐盟“太空數據中心計劃” 納入歐盟“地平線”綠色轉型戰略，目標構建低碳算力集群，已完成可行性論證；歐空局通過 Φ-Sat-2 等衛星試驗在軌 AI 處理，但尚未集成大規模算力模塊；Iris2 衛星網絡當前以通信服務為主，算力模塊集成較慢。

從北京的路線圖到全球各地的試驗項目，太空算力正從想象走向工程實現。然而，它仍面臨巨大挑戰：在軌散熱能力仍受限于輻射機制、星載 GPU 的抗輻射設計尚未成熟、大規模結構展開、在軌維護仍在早期階段、數據回傳帶寬可能制約模型訓練、成本可控性仍需進一步驗證等等。

太空數據中心是一個高度前沿的方向，其發展不僅依賴火箭、能源、通信和計算技術的突破，也需要長期穩定的產業投入與工程實踐。未來幾年，將是太空算力從概念走向驗證、從單點試驗走向體系化建設的關鍵時期。最終，太空能否成為下一代大型 AI 系統的主要計算場所，仍有待技術、成本和安全性的共同推動。

1.https://www.bain.com/insights/how-can-we-meet-ais-insatiable-demand-for-compute-power-technology-report-2025/

2.https://www.globalbrandsmagazine.com/china-space-based-supercomputing/

3.https://baist.ac.cn/

4.https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/spacex-ceo-elon-musk-says-ai-compute-in-space-will-be-the-lowest-cost-option-in-5-years-but-nvidias-jensen-huang-says-its-a-dream