“十几年前大家认为只是科幻小说里的情节，现在正逐步落地变成一个工程实践方向。”近日，在上海科技大学举行的“AI前沿与治理”论坛上，南洋理工大学校长讲席教授、新加坡工程院院士文勇刚表示，这个逐渐升温的方向就是天基算力，也被称为太空数据中心。
过去十年，人工智能将数据、模型和算力规模推向新高，地面数据中心越来越受到电力、电网、土地和水资源的制约。国际能源署预计，全球数据中心用电量将从2024年的约415太瓦时增至2030年的约945太瓦时，接近翻倍，大致相当于日本这样一个工业大国目前全年的用电量。
不断增长的电力需求，叠加电网并网、土地供给和自然资源限制，正在构成地面算力扩张的物理边界。在这一背景下，如何让算力在太空中运行，成为近两年产业界和学术界关注的前沿方向。
在合适的太阳同步轨道上，光伏板可以接近持续发电。学术界研究显示，没有大气遮挡，特定轨道上的太阳能板单位面积发电量最高可达地面的8倍。发射有碳成本，但若卫星寿命和能源收益足够长，零碳运行有机会在数年内抵消前期排放。
不过，把服务器送上太空，首先要解决的是散热问题。
在地面，数据中心可以用风、水和液冷系统带走芯片产生的热量。到了近地轨道，真空环境没有空气对流，热量只能通过辐射排向深空。太空看起来很冷，却未必适合给AI芯片降温。
文勇刚团队测算，在40至50摄氏度的工作温度下，每平方米散热板只能排出约400至500瓦热量，一个10千瓦计算节点可能需要约25平方米散热面积。传统刚性散热器太重，团队因此在研发柔性薄膜微通道散热器，希望把面密度降至每平方米1至2公斤。目标能否实现，将直接影响发射成本和项目经济性。
第二道关是辐射。高能粒子可能让芯片中的数据位翻转，小错误若落在模型关键权重上，会层层放大。传统航天方案依靠抗辐射硬件和冗余备份，团队则尝试通过算法限幅、动态推理路径和内存布局调整共同容错。相关结果仍主要来自模拟测试，距离长期在轨验证还有一步。
第三道关是系统协同。GPU升级后，功耗、发热、电池和太阳翼配置都要重新计算。纸面算力更强的芯片，若频繁触发过热降频，实际产出的有效算力反而可能更低。为此，团队搭建了数字孪生平台，把轨道、通信、电源、热控和任务负载放在同一套仿真系统中评估。
这意味着，太空数据中心看起来美好，但要成为真正的算力基础设施，还要跨过散热、辐射和系统协同等工程门槛，证明自己能够长期稳定运行，并算清发射、维护和全生命周期成本。
在文勇刚看来，除了工程难题，太空算力还需要尽早建立开放标准。外太空属于全球公域，如果未来各方展开封闭圈地，可能带来技术体系碎片化、轨道拥挤和算力鸿沟扩大等问题。
如果清洁、低成本、可无限扩展的天基算力，最终仅仅掌握在极少数的个人或寡头手中，全球在人工智能发展上的差距将会被拉大到无法弥合的地步。
他的设想是，参考互联网OSI模型，将太空计算系统分为能源、热控、计算模组、网络协议、编排和应用等层级，并定义标准化接口，让不同研究机构和企业各自参与其中。
“太阳不属于任何国家，用太阳能驱动的顶级AI算力，也不应只属于少数人。”文勇刚说。在产业尚处于起步阶段时，技术路线如何选择、规则由谁制定，将影响太空算力最终成为开放的公共基础设施，还是演变为新一轮轨道圈地竞赛。
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刘晓洁
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