全世界已经把算力卷上了“天”。
2026年伊始，埃隆·马斯克创立的SpaceX向美国联邦通信委员会（FCC）提交申请，计划部署多达100万颗卫星，意在构建全球首个“轨道数据中心网络”，为人工智能模型提供太空算力。
谷歌公布“捕日者计划”，计划2030年建成吉瓦级太空数据中心。同时，亚马逊的Project Kuiper也瞄准了太空算力。
2025年11月，北京市科委、中关村科学城管理委员会发布规划，提出在700～800公里晨昏轨道建设运营超千兆瓦功率的集中式大型数据中心系统。
日前，中国航天科技集团还宣布，在“十五五”时期将建设吉瓦级太空数智基础设施，创建云、边、端一体的新型太空体系架构，实现算力、存力、运力等深度融合，赋能“天数天算”“地数天算”“天地同算”。
“算力上天”已成定局，但这份算力用在什么地方还有待考量。
“中国不应效仿埃隆·马斯克的SpaceX，将庞大的AI数据中心发射到轨道上。相反，中国的优先事项是发展部署在近地轨道的计算系统，专门用于处理卫星自身产生的海量数据，从而使信息收集变得更高效。”
一位行业内的资深研究员这样对《南华早报》表示。
北京大学计算机科学家、中国工程院院士高文则在两会期间接受采访时表示，中国应优先发展在近地轨道安装计算系统，以处理卫星收集的数据，从而使信息获取更加有效。
“目前，卫星收集了大量数据，但其中很大一部分在传回地面之前就被丢弃了，”高文说。“如果能在轨道上先进行处理和分析，卫星就可以只传回有用信息。这将使在太空收集的数据得到更有效的利用。”
他的建议与埃隆·马斯克的雄心形成鲜明对比。
马斯克认为，太空可能成为运行耗能巨大的人工智能工作负载成本最低的地方，为此要在太空建立一个庞大的计算网络。
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马斯克描绘的一幅在星辰间构建“行星级算力”的宏伟蓝图，像是一块太空AI算力的大饼。
现在，中国准备在上面咬下一小口。
地数与天数的“天地”之问
埃隆·马斯克的构想，可以算作“地数天算”的一部分。
他的核心逻辑是，将整个AI算力基础设施中能耗最高、散热需求最大的训练环节迁移至太空，利用太空的无限太阳能和天然辐射散热（太空存在接近绝对零度的真空环境）这两大优势，来承载未来将指数级增长的AI算力需求。在他描绘的未来里，未来的计算星座是一个位于近地轨道的、分布式且互联的计算网络。
这一设想的驱动力，是地面AI发展的核心痛点：能源与散热。
随着大模型参数规模呈指数级增长，训练所需的电力已变得骇人听闻。
国际能源署（IEA）的一份报告中指出，全球数据中心的用电量将从2022年的460TWh（TW时，即10的十二次方千瓦时），增长到2026年的650TWh至1050TWh。
这意味着短短4年内用电量可能翻倍以上。
如果增加到650TWh，那就相当于是增加了一个瑞典的全国用电量，而增加到1050TWh，就相当于增加了一个德国。
数据中心不仅吞噬着巨量电能，其冷却系统（尤其是水冷）更是消耗着巨量的水资源，并在许多地区引发了社区的抗议和对于环境的担忧。
基于这种情况，马斯克认为，太空拥有近乎无限的太阳能，可以解决能源问题；而宇宙接近绝对零度的背景和真空环境，则为散热提供了理想条件，热量可以通过辐射直接排入深空。
2026年初，SpaceX向美国联邦通信委员会（FCC）提交申请，计划部署一个由多达一百万颗卫星组成的星座，其目的就远不止于通信，而是作为“轨道数据中心”的载体。
马斯克的计划中，2.0代的星链卫星单颗就能提供的100kW峰值算力已经相当可观。未来，通过星间链路技术，这些卫星不仅能承担卫星网络内部的算力任务，还能借助庞大的卫星星座，将计算能力直接投射至地球上最偏远的地区。
马斯克甚至宣称，随着“星舰”运载器的成熟，大规模部署太阳能AI卫星将成为可能，“这或许是实现每年部署1太瓦AI算力的唯一路径。”
FCC主席布伦丹·卡尔在引用该申请时，更是将其拔高到“迈向卡尔达舍夫Ⅱ型文明（能够完全掌控并利用其母恒星全部能量的星际文明）第一步”的高度。
这套叙事充满了科幻小说般的诱惑力，旨在从根本上重构算力的地理格局。
然而，此前诸多专家提到的另一条路径，可以视为“天数天算”的一环。这里的“天数”，指的是产生于外层空间的数据；“天算”，则是在太空中就对这些数据进行就地处理。
中国的实践已经开始围绕这一理念展开。
目前的标志性工程，是2025年5月由浙江实验室等机构发射的“三体计算星座”。它由12颗卫星组成，旨在构建全球首个在轨计算星座，目标总计算能力达到每秒1000亿亿次操作。
这个星座并非像马斯克一样，是为了在太空训练ChatGPT，而是为了处理遥感影像。
例如，在测试中，该星座处理广州琶洲地区的遥感图像，完成推理并将结果传回地面仅用时三分钟，节省了超过90%的下行带宽。
此外，中国公司如中科天算，早在2022年就将搭载国产高性能芯片的太空计算机送入轨道，并稳定运行超千日，积累了宝贵的在轨工程经验。
因此，中美之间的分歧并非在于“要不要在太空进行计算”，而在于“在太空计算什么，为了什么目的”。
观察者网专栏作者高天伟表示，马斯克的“大饼”，其实是用星链二代卫星做载体，在全球部署单颗卫星100千瓦左右功率的算力星座，这一构想在工程上确实存在可能。
这种通用算力，可以给其它卫星和地面用户就近调用，减少互联网传输海量数据的压力，可行性不低。
中国的遥感卫星，也可以把数据交给这种算力卫星计算，比卫星自己算可能会更好，单个卫星只专注于采集数据即可。
总的来看，他认为，其实关于算力的用途，马斯克的构想与中国目前正在实践的方向并不矛盾。
让遥感数据卫星自己算的“天数天算”本质上是边缘计算的一种，是最初级也最简单的方式，拿这个来起步完全没有问题，但这并不意味着要否定马斯克的路线，毕竟从功能上看，马斯克的蓝图肯定更强大。
光环之下：太空AI算力的三大现实质疑
尽管马斯克的构想激动人心，并似乎带上了“文明升级”的炫目光环，但质疑声却始终坚实冷静。
这些质疑主要聚焦于技术可行性、经济性与环境成本三个维度。
首先，技术复杂性与工程挑战远超想象。
哈佛大学新兴技术项目副主任瑞贝卡·里德指出，将超大规模数据中心放入轨道，远比看上去复杂和昂贵。
其中，马斯克所提到的散热反而是这一理论首要的“拦路虎”。
地面数据中心可以利用水冷、风冷甚至自然水体作为“热沉”。
太空中虽然温度很低（-270℃，接近绝对零度），但是是真空环境，没有空气对流。
所以，不能通过风冷这样的方法带走热量，只能借助热传导和热辐射。
这就导致热量的传递路径更长、更复杂，需要考虑很多的内外部因素，也需要进行非常精密的系统性散热设计。
这意味着，高功率的算力单元必须配备极其庞大、笨重的辐射散热器。
这并不是简单地将地面服务器装入卫星壳体内，而是涉及热控、电源、结构、姿态控制高度耦合的极端系统工程。
每增加一瓦算力，都可能需要数公斤的散热系统来支撑，严重制约了单星的算力密度和性价比。
此外，为百万规模星座提供持续吉瓦级电力所需的巨型太阳能阵列，其部署、展开、维护和抗辐射能力，都是前所未有的挑战。
按照业内人士的初步估算，如果按照马斯克的方案执行，单颗2.0代的星链卫星，其太阳能板和散热板展开的面积甚至能够媲美国际空间站。
其次，全生命周期环境成本可能不降反升。
马斯克理论的核心卖点之一是环保，利用清洁太阳能、避免消耗地面水资源。
然而，德国萨尔大学的研究人员提出了截然不同的观点。
当把卫星制造、火箭发射（产生大量排放）、在轨运行以及最终离轨销毁的全过程环境足迹纳入计算时，大规模太空数据中心的总体碳足迹和环境影响，可能超过高效运营的地面数据中心。
火箭发射并非绿色过程，而生产百万颗高度复杂卫星所需的稀有金属、特种材料及其加工过程，同样伴随着巨大的能源消耗和污染。
将问题从地面的电力和水转移到了太空产业链的材料与发射污染，这并非一场“毫无代价的胜利”。
这种系统性的视角，戳破了“太空即纯净”的浪漫想象。
最后，经济性与紧迫性存疑，尤其是对中国而言。
事实上，电力需求并非当前中国AI数据中心发展的主要瓶颈。
这与中国的国情密切相关。
投资界流传着一种说法，“AI的尽头是电力，电力的尽头则是中国。”
这一观点不无道理，中国拥有全球最庞大、最具调度能力的统一电网体系，2025年全社会用电量预计突破10万亿千瓦时，并且正朝着多元化、清洁化的能源结构快速转型。
强大的特高压输电网络和“东数西算”等国家工程，旨在系统性解决算力与能源的协同布局。
近期来看，广东、江苏等地的电力设备制造企业，生产线全线满产。随着全球算力需求快速增长，各国都在扩建数据中心，我国电力设备海外订单更是井喷式增长。
此外，今年2月9日到15日，中国AI模型的调用量达到4.12万亿Token（词元），首次反超美国。
这是因为，全球开发者发现，用中国模型跑任务，比用美国模型便宜不少。
因此，中国缺乏像美国部分地区那样，因电网扩容缓慢、电费上涨、社区反对而被迫将AI算力“逼上太空”的极端紧迫性。
对于中国来说，在轨数据处理是提升卫星应用效能的增值选项，而非应对地面能源危机的逃生通道。
里德也赞同这一区别：“对于在太空生成和使用数据的特定应用，在轨计算非常有价值……但将其作为解决AI训练巨大能源需求的方案，则远没有那么有说服力。”
一场未来太空定义权的竞赛
剥开“星舰”、“Ⅱ型文明”之类激动人心的概念外壳，中美在太空计算领域的竞争，本质上是一场关于未来空间基础设施形态定义权的务实竞赛。
它不仅仅是技术路线的分歧，更是发展哲学与战略思维的碰撞。
美国的路径，延续了其想要塑造的颠覆式创新和定义新市场的传统。
从互联网到移动生态，再到由SpaceX引领的商业航天，美国善于通过极具野心的私人资本和前瞻构想，开辟一个全新的、规则由自己书写的赛道。
马斯克的“地数天算”正是这一逻辑的延伸。
它试图跳过渐进改良，直接定义下一代算力平台的终极形态。
即使最终证明其大规模实现困难重重，但在此过程中催生的重型发射、太空能源、先进热控等关键技术，以及可能率先实现的某些高端应用（如全球无缝、超低延迟的AI推理服务），都足以巩固其领先地位，并让后来者陷入被动。
中国并没有否认太空计算的战略意义。
此前，观察者网专栏作者白玉京也曾对观察者网表示，星上算力，是一个中国不可错过的战略节点。
但中国的切入点或许会更为扎实：首先解决卫星数据“传不下来、用不起来”的现实问题，通过三体星座这样的项目积累在轨工程经验、验证关键技术、培育产业链。
同时，凭借在电力供应和基建组织方面的体系优势，中国有能力进行更从容的战略布局。
我国北部某地水体提取结果识别图 之江实验室
这意味着，中国可能不会盲目跟随马斯克的节奏去赌一个遥远的终极方案，而是会着力构建一个近地轨道计算网络，它既能高效服务对地观测、通信增强等国民经济需求，又能作为未来更高级太空应用的技术储备和基础设施。
高天伟表示，增强遥感卫星算力，相当于一场培训，需要卫星全面提升自己的能力；而马斯克的思路是配置一个团队，团队成员各自把自己的计算能力发挥到极致，后者发展的空间自然更大。
但从小处积累工程和市场经验，是务实的意义，务实是为了先用起来，以及为将来打磨技术。
不过高天伟也强调，两套方案中，中国的“天数天算”是把算力视作遥感等垂类业务的附属品。马斯克的构想，则是把算力作为公共服务产品，面向所有类型客户。
两者的思维格局和市场规模天差地别。如果马斯克的方案成功，而我们又再次错过，那可能在航天的进程上，我们又会失去宝贵的十年。
因此，他认为，我们在起步阶段可以初级，但眼界和雄心不能初级，初级要为未来服务。
这场竞赛也并没有谁对谁错，最终的结局，也很可能不是一方取代另一方。
更现实的图景是，两条路径将在未来并行甚至交汇。
马斯克设想的“轨道AI发电厂”或许在初期只能服务于特定、高价值的计算任务（比如国家级机密模型的训练，或对延迟有极端要求的金融交易模型），而无法取代地面数据中心。
而中国的在轨智能处理星座将率先实现商业化，成为全球对地观测和空间信息服务的新标准。
最终，一个混合的、多层级的空间计算生态或将出现：近地轨道遍布着处理专用数据的“智能卫星”（中国主导的领域），而更高轨道或拉格朗日点则运行着少数为特定目的服务的“算力堡垒”（可能由美国率先建立）。
因此，中国咬的一小口并非意味着拒绝竞争或技术保守，而是一种基于当前的自身优势、现实需求和工程理性的战略选择。
它意味着拒绝被带入一个由他人设定、且充满不确定性的宏大叙事，而是坚定地在自己看得清、走得通的道路上，构建通往未来的坚实台阶。
在这场关乎下一个计算时代的布局中，东方智慧正在展示其特有的定力与远见：不争一时概念之先，但求长远实用之锚。
马斯克仰望星空，提出用算力包裹地球构思的同时，中国的工程师们正埋头于让每一颗卫星，都变得更聪明一点。
这场竞赛，才刚刚开始。
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