一年前，做太空算力的公司找投资，常常吃到冷眼。
这不能怪投资人冷淡。把算力中心搬到太空，听上去太像科幻小说。它想做的事其实很实在。
用太空里永不落山的阳光发电。再用真空辐射散热。
地面数据中心最头疼的电力问题，就有机会绕开。
“当时我们内部也觉得，这不就是骗人吗。”一位投资人回忆。
那时市场冷到什么程度。他们自己都不太信。
后来风向变了。还是马斯克，他在大洋彼岸一开口，就把这条冷赛道带火了。
2025 年 11 月，他宣布要建全球第一个太空 AI 数据中心集群。
底子是星舰的发射能力，还有新一代星链卫星。目标是每年部署 1 太瓦的 AI 算力。
投资人的态度转得很快。“不靠谱也开始靠谱了。”有意思的是，推动他们改主意的，未必是更深入的研究，也未必是赛道更落地。
很多人只是看到，马斯克的公关变猛了。
一家垂直整合程度这么高的公司，如果能把这件事做正。
那别的公司努努力也能跟上。一位投资人这么告诉硬氪。
它和商业航天、量子计算还有核聚变一样。
怕的不是技术，而是国家之间的技术竞赛。
有人戏称，这叫摸着马斯克过河。
半年前还无人问津的额度，突然变得供不应求。
赛道上有几家代表公司。中科天算和中科密位今年相继披露超亿元融资。一苇宇航与轨道辰光一年内拿了四轮融资。最新一轮估值已经到 40 亿元。
太空算力本身，也成了一个能抬估值的词。
有投资人说，不少项目跟太空算力根本没关系。
只要业务能跟太空搭上边，就打着这个旗号融资。
一些去年还在做通信卫星的企业，现在也号称要切进算力卫星。
“基本上都在说算力的故事。”
一级市场很快给它搭起了估值逻辑。
不少人相信，太空会重演地面互联网的路径。先是单颗卫星变聪明，再是算力卫星之间协同计算。终局是大型空间算力中心。
当卫星足够多，通信足够密，算力真正进了轨道。
新的场景会自己长出来。
现在，正好是下注的起点。
商业航天带出来的新故事
太空算力升温，几乎和商业航天的热度同步。
2025 年，全球太空初创企业拿到 553 亿美元投资，创下年度纪录。
2026 年才过完第一季度，单季投资已经到 360 亿美元。
商业航天的闭环里，最末端是卫星延伸出来的业务。目前真正跑出现金流的只有星链。
资本眼里更大的可能，是太空里的 AI 算力中心。
去年 11 月，美国一家初创公司发射了首颗技术验证卫星。上面搭载英伟达的一款芯片。
一个月后，它宣布用这块芯片完成了在轨的大语言模型训练。
还跑通了谷歌的一个开源模型。
它的远期目标，是在近地轨道搭起吉瓦级的集中式空间算力设施。
同一时期，马斯克开始高调讨论。把算力叠加到自家庞大的卫星网络之上。
谷歌则公布了代号太阳捕手的计划。
探索把自研的 AI 芯片装进由太阳能供电的卫星星座。
而在国内，国家队和商业公司都陆续拿出了可回收的里程碑。
只靠造火箭、造卫星拿超额机会的窗口，正在收窄。
行业开始找新的增量。
太空与 AI 一结合，再加上马斯克的高调入局。
资本的想象力被点燃了。
如果只把太空算力理解成把数据中心搬上天，那就低估了它。
智能化的低轨卫星给出的，不只是一个更高的位置。
它是一个重新感知和理解地球的维度。
就拿海洋来说。
海洋基建，海上风电，还有远洋运输，都要持续拿到海况和洋流的信息。
传感器放在海面或海底，覆盖范围有限。
遥感卫星却能从更大的尺度持续观测。
如果卫星自己就能算，它可以直接筛选和分析遥感图像与传感数据。
再通过卫星通信，把结果直接回传给船。
同样的逻辑，还能延伸到碳排放监测、农业监测和灾害预警。
一批过去做不成、或者成本太高的场景，可能因此被重新打开。
对做 AI工具 的团队来说，这些场景都是新的入口。
再往后看，空间站、深空探测器还有各类商业航天器需要的复杂运算。也不必再折返回地面。
在太空部署更多智能设备，会成为可能。
有投资人拿智能手机来比喻太空算力。
地面没有算力时，没人想到手机还能是智能机。
太空有了算力，也一样会长出新场景。
这才是太空算力真正吸引人的地方。
它带来的不只是卫星的计算能力。
它有机会变成下一代太空基础设施，催生新的应用和商业模式。
过去十年，中国商业航天从无到有。
火箭回收，卫星批量制造，还有星座组网，都陆续有了进展。
但有一道题始终绕不开。就是商业模式。
在地面网络和地面站覆盖都不错的情况下，通信卫星很难像星链那样直接收终端用户的钱。
卫星送上天之后，怎么形成稳定的规模化收入。一直没有清晰答案。
太空算力提供了一个新的想象空间。算力相当于给大家开了一扇新窗。
除了通信之外的另一个市场，而且是民营企业能参与的市场。
里面有可能跑出商业闭环。
当然，算力不是终点。它只是闭环的第一步。
未来要往天上发几万颗卫星，总要产生更多价值。
要把这些数据用起来，就得围着它去找应用。
找应用的前提，是先有算力。
上天算，还是落地算
眼下的太空算力，其实对应两条路线。
一条叫天数天算。一条叫地数天算。
天数天算出现得更早。
说白了，就是让卫星在轨处理自己采到的数据。
早期的遥感卫星每天产生海量图像和传感数据。
全部下传地面再处理，既占通信资源，又增加时延。
天数天算要解决的，就是让卫星自己先算一部分。
图像识别，目标检测，还有图像分割，这些活可以在天上先做。
筛完的结果再传回地面，服务地面产业。
真正把太空算力推上风口的，是踩中 AI 叙事的另一条路。
也就是地数天算。
地面上的算力扩张，已经撞上电力和建设周期的天花板。
散热也是老问题。
你手机上的每一次 AI对话，背后都要占一份电。
据行业数据，2026 年北美 AI 数据中心的新增电力需求会突破 20 吉瓦。
到 2027 年，这个数字会逼近 30 吉瓦。相当于 30 座大型核电机组。
电网老旧、并网又慢。很多新建数据中心排队等电要等一到三年。
于是科技巨头把目光转向离太阳最近的太空。
谷歌和马斯克的终极想法很一致。
用太空里充沛的能源就地建数据中心，替地面分担算力压力。
中国这边被推上风口的原因不太一样，是人有我有的占位逻辑。
一位长期关注商业航天的投资人告诉硬氪。中美对太空算力的想象并不完全相同。
国内电网韧性更强，地面电力供应相对够用。
数据中心依赖的基础设施和产业链也比较完善，成本总体可控。
而对手那边已经有大范围在轨的卫星网络，还有不弱的发射和补网能力。
这些条件让美国公司能低成本上天。
反过来看，国内商业航天还在快速建设产业链。
基础设施、发射成本还有卫星规模都还没到位。
这时候直接照抄地数天算，前期投入和工程化成本会高得吓人。
算出来的账可能完全不划算，还会陷进一场不符合国情的太空竞赛。
对国内来说，更现实的路子不是复制一个太空版数据中心。
而是跟着产业成熟度往前走。
先把单颗卫星的智能化做扎实，再推进星座协同计算。
等技术和成本都可控了，再谈更大规模的部署。
所以现阶段国内走的，更像是早期天数天算的增强版。
早年的在轨计算，跑的多是视觉模型，做识别、检测和分割。
大模型成熟之后，太空端要的算力也跟着涨。
实时计算、星座管理这些场景，大模型能做更复杂的感知和规划。
那就得把更强的芯片送上天。去验证复杂计算系统能不能在轨道上跑。
做 AI编程 助手的团队，会更早撞上这堵墙。
有投资人透露，长期看国内仍然需要地数天算来解决算力分布不均。
但只看天数天算这块确定性更高的增量，就足够撑起一家上市公司。
风口之外的难题
反差的是，技术方向明确，钱也在进。一位从业者却说存量需求仍然传统。
大多数卫星在设计时本来就会留一点在轨计算能力。
可客户真正提的需求，还是把原始数据下传。
而不是在星上做完充分的边缘计算。
过去卫星本身算力有限。产业也没围绕在轨处理建立起产品和服务体系。
需求自然没被激发出来。
另一边，在轨星座的规模也还不够大。
马斯克提太空 AI 数据中心，也是在自家星链到了几千颗规模之后。
只有天上的节点足够多。
星间通信、分布式计算和专用算力卫星才能真正发挥作用。
眼下这件事，更多还停在技术和方案的验证期。
一位行业人士说，现在能看到的案例，主要是单星的轻量化模型在轨验证。
垂直模型也算一类。小规模的卫星网络验证也能跑通。
可一旦把算力规模做大，工程问题就一个接一个冒出来。
最直观的三件事，能源，散热，还有空间辐射。
太空的能源并不是取之不尽。
卫星能靠太阳能电池持续取电。
但算力功耗一涨，太阳翼面积、发电效率和整星供电都得同步跟上。
大功率供电仍然没有解决。
散热是另一道坎。
太空是真空，空气对流基本不起作用。
卫星产生的热量，主要靠热传导和向外辐射排出去。
芯片功耗越高，散热器的面积和结构设计压力就越大。
空间辐射还会拖累芯片长期运行的稳定性。
高能粒子可能造成单粒子翻转、单粒子闩锁。
长期辐射还会带来总剂量效应和器件性能退化。
在地面跑得动的芯片，不代表能原样放进卫星长期稳定运行。
上述行业人士说，单纯做一个算力载荷并不难。
从市场买计算芯片，封装一下，做点环境适应性设计。就能攒出一个能上天的载荷。
但如果只是把一张卡放到卫星上，意义不大。
真正的难题是功耗上来之后，怎么稳定扛住太空的苛刻环境。
目前国内外都还缺经过长期在轨运行验证的成熟方案。
不过技术总是在脉冲式往前走。
十年前，也没人能说清民营公司做火箭到底有什么用。
未来的技术迭代，加上大国在太空数字主权上的博弈。太空算力一定会有一席之地。
在一位长期关注航天赛道的投资人看来，钱更愿意流向轻资产、回本快还有好流动的产品。
今年资本市场回暖，才给了航天这种重资产、长周期赛道更多资金和关注。
航天赛道需要这样的风，把大家往前吹一吹。
