太空算力的崛起：算力模式演变和中美路径探索

太空算力的崛起：算力模式演变和中美路径探索--商业航天系列三 产业研究中心 摘要： 徐淋(分析师)021-38677826xulin4@gtht.com登记编号S0880523090005 全球龙头主导的太空算力的早期探索与能力构建，正在逐步形成大规模商业化扩散。目前以Google、SpaceX以及Starcloud等具备应用能力/发射能力/空间计算能力等结构性壁垒的企业，正将其在算力、云计算或航天工程领域的核心能力延伸至轨道环境，并呈现出差异化的探索路径。NVDIA支持的Starcloud作为先行者，明确以“在轨算力服务”为业务起点，开展早期技术验证。科技巨头Google则从其庞大的云计算与AI生态出发，进行系统性、战略性的长期布局，旨在定义未来太空计算标准。马斯克的SpaceX则凭借其成熟的星链星座与低成本发射体系，已构建了全球唯一具备规模化在轨算力承载能力的基础设施底盘。这三种路径共同勾勒出美国太空算力从单点技术验证，向初步服务化与工程化演进的发展图景，并开始商业化探索。 肖洁(分析师)021-38674660xiaojie3@gtht.com登记编号S0880513080002 医疗科技跨年展望暨近期热点综述2025.12.22新一代“蓝领”：人形机器人如何站上工厂流水线——具身智能产业深度研究（七）2025.12.17物流无人车从快递起步，迈向城市配送星辰大海——具身智能产业深度研究（六）2025.11.24人形机器人硬实力助力行业加速量产——具身智能产业深度研究（五）2025.11.02大时代的序章，卫星互联网新机遇--商业航天系列二2025.10.28 基于龙头企业的差异化探索，美国太空算力演进出了结构完整、垂直整合的产业体系，为其规模化与商业化奠定了系统基础。该体系的核心优势首先体现在芯片层。通过持续的轨道验证，以NVIDIA GPU为代表的商用AI芯片展现了其拥有在太空环境中的长期稳定运行的能力，使地面成熟的AI计算范式得以快速迁移至轨道。基础设施建设上，SpaceX通过同时掌控高功率可计算卫星平台、低成本可重复发射能力以及全球最大的星链星座网络，构建了目前唯一具备规模化算力部署与承载能力的基础设施闭环。这一体系的持续发展，得益于多元化的市场需求以及政府与商业资本结合的风险分担机制。总体而言，美国已在太空算力领域构建起从底层芯片到顶层服务、由龙头企业主导的完整产业生态，标志着其发展进入了以工程化能力和初步服务化为特征的新阶段。 中国太空算力发展已呈现清晰的“专用计算星座+智能化遥感星座”格局。“专用计算星座”路径以前沿的三体计算星座为代表，主要解决星载高性能计算与星间高速互联，构建纯粹的天基算力网络；“智能化遥感星座”是以“东方慧眼”为示范，推动海量在轨卫星向实时感知与智能研判升级，快速形成业务能力。国家顶层设计和地方产业协同的共同驱动下，中国太空算力将展现出“天数天算-地数天算-天基主算”的阶梯式发展路径，从技术验证逐渐发展为体系化部署。 投资建议：1.关注太空算力基础设施提供商，尤其是拥有低成本发射与星座规模化部署能力的企业；2.关注现有星座的卫星服务供应商，尤其是具备快速实现智能化升级与规模化应用能力的企业；3.关注有意布局天地一体化算力的大型云服务商。 风险提示：1.太空算力组网与部署进度可能不及预期；2.在轨算力可靠性面临技术验证风险；3.商业化应用与市场需求发展可能慢于预期。 目录 1.物理瓶颈倒逼算力升维，太空成为破局新场景...............................................31.1.能源：地面电力供需失衡，太空太阳能可提供永续供给........................31.1.1.算力需求指数级增长，地面电网陷入“代际差”..................................31.1.2.天基太阳能高效率、无空窗，提供免费能源替代方案.....................61.2.散热：芯片散热成本高昂，宇宙深冷环境成为破局关键........................71.2.1.高密度算力推升散热成本与水资源依赖.............................................71.2.2.被动辐射散热可实现零水耗，商业价值显著...................................101.3.经济性：规模化部署重构太空算力成本结构，显著优于地面算力......122.龙头企业主导美国太空算力差异化探索.........................................................152.1. Starcloud率先探索在轨算力服务化..........................................................152.2. Google从云计算体系延伸至太空场景......................................................172.3. SpaceX已形成大规模在轨算力承载能力.................................................183.美国太空算力已形成垂直整合的产业体系.....................................................213.1.美国在轨算力芯片存在商用化生态优势..................................................213.2. SpaceX主导美国太空算力基础设施体系.................................................243.2.1. SpaceX已构建高功率可计算卫星平台体系.......................................243.2.2. Falcon9率先实现高频低成本的发射能力..........................................253.2.3. Starlink已初步构建全球最大规模化算力星座体系..........................263.3.风险分担机制和多元需求支撑美国太空算力持续发展..........................274.中国太空算力：国家战略引领下的体系化发展.............................................304.1.发展现状：研发与应用“双轨并进”格局初步形成..................................304.1.1.专用太空计算星座：构建天基算力网络的前沿探索.......................314.1.2.智能化遥感星座：驱动太空算力规模化应用的主流路径...............324.2.发展路径：政策引领下的阶梯式演进......................................................345.投资建议............................................................................................................366.风险提示............................................................................................................36 1.物理瓶颈倒逼算力升维，太空成为破局新场景 太空算力的兴起，直接源于地面算力基础设施面临的物理瓶颈。当前，以人工智能数据中心为代表的地面算力，其扩张正受到能源与散热两大刚性约束：算力需求的激增导致电力消耗急剧攀升，而计算密度提升所带来的散热难题，也使传统冷却方案逼近效能极限。太空算力正是基于此背景提出，它依托太空特有的高真空、深冷环境及丰富的太阳能资源，有望从本质上规避地面数据中心在能耗与散热方面的核心挑战。 从长远看，太空算力并非地面边缘计算在空间上的简单迁移，而是分布式智能计算的一种发展趋势。其核心在于将AI计算能力嵌入卫星平台，推动工作模式从传统的“天感地算”（数据全量下行）向“天感天算”（信息就地处理、智能下行）的根本性转变，从而从源头上破解星地传输的带宽与时延瓶颈。太空算力的实质并非对地面服务器的机械迁移，而是构建一个高可靠、高能效、高度任务适配的在轨智能计算体系，最终使卫星星座演进为一个具备实时感知、处理与决策能力的智能节点网络。 1.1.能源：地面电力供需失衡，太空太阳能可提供永续供给 1.1.1.算力需求指数级增长，地面电网陷入“代际差” 人工智能服务的兴起，正推动数据中心能耗水平显著攀升。近年来，AI大模型及相关应用的快速发展，直接带动AIDC用电量激增。据中国电力企业联合会数据，2024年，我国包括云存储、云计算、人工智能在内的互联网数据服务用电量同比增长30.9%；预计到2025年，全国算力基础设施用电量将达3600亿千瓦时，约占全社会总用电量的3.5%。在全球层面，国际能源署统计显示，2024年全球数据中心总耗电量为415太瓦时，占全球电力消费的1.5%。 数据来源：《2025能源与人工智能报告》（IEA） 电力供给上限已成为决定算力发展的关键约束。AI大模型的训练与推理依赖海量高性能芯片（如GPU、ASIC）持续运行，对AIDC的电力保障提出极高要求。中国信息通信研究院测算表明，到2030年，我国数据中心年耗电量或将突破4000亿千瓦时，占全社会用电比例接近6%。国际能源署进一步预测，至2030年，全球数据中心电力消耗将增至约945太瓦时，占全球总用电量比例略低于3%，约为2024年水平的两倍以上，并超过日本当前年度总用电量。随着AI技术持续快速 迭代，其对电力资源的消耗压力正不断加剧。 数据来源：《2025能源与人工智能报告》（IEA） 地面电网建设面临“代际差”结构性矛盾，难以在短期内补充能源供给。现有电力资源在建设周期、调度能力与清洁程度之间均存在显著代际差异：具备可调度能力的绿色能源建设周期普遍偏长，短期内无法匹配AI对于能源的快速需求；而建设速度较快的能源则往往稳定性不足，或伴随较高的碳排放环境成本。现阶段唯一可用于短期内（1-2年）开发的可靠电力来源为光伏发电与燃气轮机。地面电网的“代际差”问题，直接制约了其升级速度，使得能源供应和AI对电力的需求出现明显脱节。 数据来源：《2025能源与人工智能报告》（IEA），国泰海通证券研究 电网连接已成为制约建设速度的关键瓶颈，申请撤回与并网拥堵现象日趋普遍。大型电网连接项目从规划到投产通常需耗时3至7年甚至更长，即便光伏电站可在两年内建成，亦可能因配套输电项目建设周期长达五年而无法及时并网。数据显示，全美目前处于并网排队状态的项目容量超过2,600吉瓦，其中95%为太阳能、储能及风电项目。然而，在2000年至2018年间提交并网申请的项目中，仅有20%最终建成投运，申请撤回比例高达72%。与此同时，从申请提交至商业运行的中位时间由2010年的33个月延长至2023年的56个月，增幅达70%。高撤回率与持续延长的等待时间相互叠加，共同导致美国大量潜在清洁能源项目难以实现落地。 AIDC电力需求的激增与地面电网的刚性供给之间已出现明显的系统性失衡。据国际能源署分析，电网容量限制可能致使全球约20%计划于2030年前投建的数据中心容量遭遇延迟，进而导致部分AIDC无法按期投入运营。作为AI大模型训练与推理不可或缺的基础设施，数据中心的建设进度直接决定了算力发展的实际上限，当前地面算力正面临来自电力供需失衡的硬性约束。 1.1.2.天基太阳能高