谷歌曝光太空AI計劃，為何要把算力送上太空？這是AI軍備競賽嗎？

近日，科技媒體曝出一份谷歌內部文件，他們打算把自己的算力放到太空，而谷歌CEO皮查伊也官宣，TPU將于2027年初上天，他們還給這個計劃起了個很酷的名字，叫做 Project Suncatcher，太陽捕手計劃——考慮到英偉達H100芯片已經隨Starcloud-1衛星入軌，AI算力之戰終于燒到了太空。

兩AI巨頭的目標幾乎一樣：在太空建一個功率達吉瓦級的AI數據中心——這可不是開玩笑，是真的要把GPU和TPU送上太空跑大模型。

這么一來，問題就來了：科技巨頭為何非要費盡周折把服務器搬到天上？難道AI軍備競賽已經蔓延到外太空了？

其實答案很簡單——地球已經快裝不下AI的胃口了。

你知道訓練一個大型語言模型要消耗多少電力嗎？拿GPT-3來說，單次訓練就需要1.3吉瓦時的電力——這相當于130個美國家庭一年的用電量。谷歌自己的AI計算需求，據內部預測每兩個月就會翻一番。

換句話說，AI正在變成一頭永遠喂不飽的“電老虎”。

太空卻完美解決了這個痛點。在太陽同步軌道上，太陽能電池板幾乎24小時都能接收太陽輻射，發電效率比地面高出至少40%。一位不愿具名的航天工程師透露：“我們測算過，同樣面積的太陽能板，在軌發電量是地面的1.8倍。”

這還不算完。真空環境本身就是天然散熱器——通過熱輻射就能解決散熱問題，完全不需要消耗珍貴的水資源。如今那些建在北極圈的數據中心，不就是為了散熱嗎？

還有一個好消息是，目前SpaceX的Starship每次發射報價已降至1000萬美元以下，而且這個數字還在持續下降。當一次性的發射成本低于在地面上建設和維護數據中心的長期開支，這筆經濟賬就開始變得誘人了。

于是谷歌的“太陽捕手”應運而生。這個被業內戲稱為“AI版星鏈”的計劃，核心就是讓近地軌道上的小衛星變身移動數據中心。

這些“飛行的服務器”到底強在哪里？傳統衛星的計算能力通常停留在TFLOPS級別，而谷歌計劃將單星算力提升至POPS級——整整三個數量級的跨越。

更關鍵的是它們之間的連接方式。通過100Gbps的激光通信，這些衛星能組成真正的“太空局域網”，實現分布式協同計算。這不就是直接把云計算平臺搬到了天上？

這么一來，催生了一個全新概念——“天數天算”。衛星采集的數據可以直接在軌處理分析，只把最有價值的結果傳回地面。好比讓衛星自己先“消化”數據，而不是把所有原始數據都丟給地面站。

舉個例子，對地觀測衛星以往需要將大量圖像數據傳回地面，再由數據中心分析。現在完全可以在軌道上直接完成識別、分類、分析，只傳回“某區域發現異常”這樣的結論信息。

太空中大量的衛星，每天產生巨量的數據，如果把原始數據全部傳回地面既慢又貴。而有了太空算力就可以在軌AI推理，讓衛星直接識別災害、識別地物、分析天氣——只把結果下傳，從“傳數據”變成“傳結論”。

這成果一旦推廣，這意味著：響應速度大幅度提升；下行帶寬極小占用節省資源；在軍事、氣候、災害、航天探測中具備天然優勢。

國星宇航的“零碳太空計算中心”前不久剛獲得創新大獎，某種程度上也印證了這個方向的前景。他們的方案顯示，在軌計算能減少高達80%的下行數據量——這對緩解日益緊張的星地通信帶寬來說，簡直是雪中送炭。

那么問題來了：這真的是AI軍備競賽的新戰場嗎？

從某種程度上說，確實如此。當科技巨頭在地面上爭奪芯片和能源已經白熱化時，向外拓展成了必然選擇。太空提供了無限的能源與空間，這誰能不心動？

但更深層次看，這更像是一場基礎設施的升級。就像當年從個人電腦轉向云計算一樣，如今我們可能正站在“太空計算”的門檻上。

太空計算節點不依賴任何國家的電網與光纜網絡，在極端情況下（戰爭、地震、斷網）仍能保持信息流動。這意味著一種新的主權級安全層：算力不再局限于地表。

現在看來，當初馬斯克不停的發射火箭小衛星去太空占位置，如果再按照谷歌的思路，那么關于AI基建，那真的就像網友說的那樣:黃仁勛在地球上賣 GPU，馬斯克在太空上賣軌道了。

太空算力，可能是人類第一次將計算與宇宙能量直接連接的嘗試。這不僅是新的技術賽道，更是未來十年的國家級戰略高地與資本新故事。

當地球上的數據中心越來越卷，太空，或許真成了AI新戰場。