太空算力的国产答案:用光子更高效,马斯克和老黄都太绕了

marsbit发布于2026-06-28更新于2026-06-28

文章摘要

太空算力竞赛已如军备竞赛般激烈。马斯克预测,到2032年,太阳能驱动的太空AI卫星将成为全球成本最优的算力方案;黄仁勋也强调“数据产生之地即需智能”。然而,太空环境对计算载荷提出严峻挑战:高能粒子辐射易致芯片出错,真空环境散热困难,以及卫星能源有限制约功耗。 光计算芯片被视为应对这些挑战的“国产答案”。其以光子为载体,天然抗辐射、几乎不发热且静态功耗极低,完美契合太空严苛条件。在同等重量和体积约束下,光计算能集成更多算力单元,因所需散热和能源系统更轻简,从而实现比电子芯片更高的算力密度。此外,光计算提升算力依赖光子规模和多维复用,而非追逐极端制程,避开了电子芯片的物理极限。 目前光计算仍需克服存储与计算分离、规模化集成等瓶颈。虽有企业提出光子存内计算等方案,但从实验室走向太空,还需通过火箭发射震动、在轨系统集成等工程化考验。尽管天基计算商业化尚处早期,面临成本、迭代等多重门槛,但光计算凭借其独特优势,有望成为突破电计算天花板、塑造未来太空算力格局的关键技术路径。

太空算力的竞赛,已经变成了一场真实的军备竞赛。

马斯克判断,到2032年,太阳能驱动的太空AI卫星,将成为全球成本最优的算力方案。

英伟达CEO黄仁勋今年三月的判断,也从某种程度上给这场竞赛定了性——任何生成数据的地方,都必须有智能存在。

两大巨头出手之后,太空算力的战场被推到了前所未有的高度,但太空计算面临的工程挑战,依然比地面残酷得多。

没有空气对流,芯片散不了热;宇宙中存在高能粒子,随时可以让芯片出错......

△国内外计算卫星(由AI辅助生成)

另一边的马斯克,也被曝出新动向——其手下的SpaceX公司正在考虑收购光模块公司Mesh。

被马斯克看中的Mesh,主营业务就是规模化量产光收发器,以用于提高AI数据中心的通信效率,进而提质增效。

光计算为什么天然适合太空

太空算力竞赛中,芯片面临的挑战比地面严苛得多,计算载荷要跨过三道坎——辐射、散热、功耗。

传统电子芯片依赖电荷存储与硅基晶体管工作,而太空中充斥着大量宇宙高能粒子。

高能粒子一旦击中芯片,就会引发单粒子翻转、单粒子闩锁等效应,导致计算出错乃至器件失效。

光计算芯片则从根本上绕开了这道坎。

光计算以光子作为载体来承载计算信息,光子本身不带电荷,天然免于高能粒子冲击的直接干扰,无需特殊的辐射防护设计。

散热是第二道坎,也是最棘手的一道。

传统电子芯片在工作时,电子在导线中的传输与晶体管的开关必然产生热量,而AI任务对数据搬运与计算有极大需求,这使得电子芯片的功耗和发热量居高不下。

太空是真空环境,没有空气对流,只有热传导和热辐射两种散热途径。

散热条件的严苛限制,极易导致传统芯片降频甚至失效。

光计算芯片的工作方式与此截然不同,光在波导中传播完成计算,这个过程几乎不产生热量。

第三道坎是功耗。

卫星在轨运行时高度依赖太阳能帆板供电,进入轨道阴影期后仅靠星载电池维持,能源供给极为有限。

高算力芯片的能耗越大,所需太阳能帆板的面积就越大,进而推高卫星的重量、体积与发射成本。

光计算芯片静态功耗理论上趋近于零,与卫星能源受限的严苛约束天然契合,算是绕开了这道坎的一半。

光计算的抗辐射、低发热、低功耗这三项特性,在太空环境中是有助于太空计算直接跨越初期阶段技术障碍的“杀手锏”。

跨过了这三道坎,光计算在太空场景中还有一项电计算难以企及的系统级优势——

同等载荷重量下,光计算能跑出更高的算力总量。

把地面数据中心搬上天,核心约束是载荷的重量和体积。

传统服务器的整套架构都是为地面形态设计的,将算力送上天,算力芯片、存储、CPU以及配套的散热系统、抗辐照屏蔽层......每一个部件都要占用宝贵的载荷空间,导致能够真正用于计算的空间所剩无几。

英伟达给出的应对思路是将CPU与GPU整合在一块,以极小的尺寸和重量实现相对可观的算力,Space-1 Vera Rubin模组正是这一思路的延续。

但光计算能够走得更远。

由于光计算芯片本身低发热、低功耗,所需的配套散热结构和能源系统可以做得更轻、更小,在同等重量的载荷中,光计算能够容纳更多的算力。

因此,在相同能源供给和散热条件下,光计算实现的算力总量高于电计算。

△光计算在太空场景的三大优势(由AI辅助生成)

在光本位科技研究院副院长蒲华楠看来,这种优势背后有着深刻的内生动力。

电计算芯片的性能进步,长期以来依赖微缩制程——在相同面积上集成更多晶体管,通过更细的连线提升运算密度。

然而,这条路有物理极限,当晶体管的栅极间距缩小到一定程度,量子隧穿效应就会不可避免地出现。

电子会穿透理论上不可逾越的势垒,导致漏电和计算错误,这是电计算在物理层面无法绕开的天花板。

光计算走的是一条完全不同的路。

光计算芯片的制备不依赖极紫外光刻机主导的先进制程体系,现有的45纳米以上乃至亚微米级制程就能满足光计算芯片的制备需求。

光计算算力的提升,依靠的是光计算规模的扩大,以及对光子本身具备的波长、偏振、光学模式等多重复用维度的充分利用。

在这条路径上,光计算的发热量和功耗保持平稳,成本可以得到有效控制,算力的天花板也远未触及。

光子破局,从地面到太空在轨推理

光子,是光计算的核心载体。

光计算的基本思路,是用光子替代电子来完成AI推理计算中最核心的部分,也就是大量的矩阵运算。

光计算芯片的优势在于,一次光线传播就能同时完成一大批这样的乘法运算,速度极快,且几乎不产生热量。

然而,放眼整个行业,大多数光计算方案与电计算相比,离真正可大规模、可通用、可稳定部署还有一定的差距。

其中最突出的问题有两个:

  • 一是存储与计算仍然分离,AI推理时模型参数需要从外部存储频繁搬运到计算单元,存储带宽成为整个系统的瓶颈;

  • 二是规模化集成困难,受限于硅光平台在芯片尺寸、翘曲变形和互联密度上的物理约束,传统光计算方案扩展算力规模并不容易。

这两道门槛,使得光计算距离电芯片那种成熟、完备的计算生态,仍有一段距离。

△光本位科技光子存内计算架构

△光本位科技多层封装玻璃基光计算系统

但从地面到太空,蒲华楠认为“光计算还需要跨过一道工程化的坎”。

火箭发射阶段震动极为剧烈,光学结构相比纯电子芯片引入了更多封装,芯片在高强度震动下的结构稳定性面临额外考验。

进入轨道之后,光计算系统还需要在真实太空环境下完成能源、热控、通信的系统级验证。

光算光联,太空算力的下一张底牌

这条路径与英伟达从单张GPU演进到集群级解决方案的逻辑相似,但底层技术路线截然不同。

放眼整个天基计算行业,当前的发展仍处于极早期阶段,距离规模化商业部署还有相当长的路要走。

技术验证、系统集成、规模部署,每一个环节都还有大量工程难题有待突破。

星载平台的供能资源受限、太空芯片的迭代周期、低成本规模入轨,这些都是天基计算从试验走向商业化必须跨过的门槛。

只有天基计算的综合成本低于地面计算,或者天基场景能够提供地面无法替代的高价值服务,商业化的普及才有真正的驱动力。

太空算力的赛道才刚刚打开,计算芯片及系统选择什么样的技术路线,决定了未来算力星座的能力天花板。

电计算在制程极限面前逐渐触顶,光算光联或许正是这场竞赛里绕开物理约束、走出差异化的一张关键牌。

本文来自微信公众号: 量子位 ,作者:关注前沿科技,原文标题:《太空算力的国产答案:用光子更高效!马斯克和老黄都太绕了》

热门币种推荐

相关问答

Q根据文章,太空算力竞赛中,计算载荷面临的主要挑战有哪些?

A太空计算载荷需要跨越三道坎:辐射、散热和功耗。太空中的高能粒子会导致传统电子芯片出现单粒子翻转等故障;真空环境缺少空气对流,散热困难;而卫星能源极为有限,高能耗会增加系统重量和成本。

Q为什么文章认为光计算芯片相比传统电子芯片更适合太空环境?

A光计算芯片在太空环境中具备三项关键优势:1. 抗辐射:光子本身不带电荷,天然免疫高能粒子冲击。2. 低发热:光在波导中传播完成计算,几乎不产生热量。3. 低功耗:其静态功耗理论上趋近于零,非常契合卫星能源受限的严苛约束。此外,同等载荷重量下,光计算能实现更高的算力总量。

Q文章中提到马斯克和英伟达在太空算力领域有何动向或判断?

A马斯克判断,到2032年,太阳能驱动的太空AI卫星将成为全球成本最优的算力方案,并且其SpaceX公司正考虑收购光模块公司Mesh以提升AI数据中心的通信效率。英伟达CEO黄仁勋则认为,任何生成数据的地方都必须有智能存在,该公司也推出了整合CPU与GPU的小型化方案,如Space-1 Vera Rubin模组。

Q当前光计算方案迈向大规模应用面临的主要技术瓶颈是什么?

A当前光计算方案面临两个主要技术瓶颈:1. 存储与计算分离:AI推理时,模型参数需要频繁从外部存储搬运到计算单元,存储带宽成为系统瓶颈。2. 规模化集成困难:受限于硅光平台的芯片尺寸、翘曲变形和互联密度等物理约束,传统光计算方案扩展算力规模并不容易。

Q文章认为太空算力商业化的关键驱动力是什么?

A太空算力商业化的关键驱动力在于其综合成本能否低于地面计算,或者天基场景能否提供地面无法替代的高价值服务。只有满足这两个条件之一,商业化普及才有真正的驱动力。目前,技术验证、系统集成、规模部署等方面仍有许多工程难题需要突破。

你可能也喜欢

对话42 Macro创始人:美联储的“温水煮青蛙”与K型经济

来源:Anthony Pompliano,整理:Felix, PANews 42 Macro创始人Darius Dale近日参与访谈,探讨了美联储政策、K型经济与投资策略。他认为新任美联储主席凯文·沃什实质是“披着鹰派外衣的鸽派”,未来可能先通过收紧政策或鹰派信号为后续宽松创造空间。Dale指出,当前通胀驱动因素(如货币供应、赤字支出、信贷增长)均显示通胀难以回到2%目标,美联储已“放弃”这一目标,其角色如同“温水煮青蛙”,在金融抑制中缓慢稀释货币购买力。 他强调美国经济呈现显著的“K型”分化:顶部家庭因疫情期间积累约8万亿美元超额储蓄,消费强劲、财富增长;而底层家庭却面临信用卡、车贷等重度违约率升至金融危机水平,生活艰难。这种分化加剧了社会不平等与政治焦虑,根源在于货币增发带来的“坎蒂隆效应”——新钱优先流入富人与资产市场,推高资产价格,而工薪阶层承受物价上涨。 谈及市场,Dale认为投资者必须参与资产配置以抵御财富稀释,但AI热潮下的“科技七巨头”可能面临过度投资与资本开支激增的风险,资金或流向更广泛的股票。他最后指出,不同族裔的底层民众诉求本质相同:尊严与养家能力,当前经济机制若持续加剧分化,可能引发严重社会后果。

marsbit38分钟前

对话42 Macro创始人:美联储的“温水煮青蛙”与K型经济

marsbit38分钟前

Transformer的八个爹,如今都在哪?

《Transformer的八个爹,如今都在哪?》 2017年,谷歌八位研究人员发表了奠基性论文《Attention Is All You Need》,提出了Transformer架构。如今,这八位作者已全部离开谷歌,分散在AI领域的各个前沿。 **Ashish Vaswani** 与Niki Parmar先后共同创立了Adept AI和Essential AI。最新传闻英伟达正吸纳Essential AI核心团队,Vaswani可能加入。 **Noam Shazeer** 因谷歌未发布其聊天机器人而出走创立Character.AI,后谷歌斥资约27亿美元授权技术并请他回归。近日他再次离职,加入了OpenAI。 **Niki Parmar** 在离开Essential AI后,于2024年底加入了Anthropic,参与Claude模型开发。 **Jakob Uszkoreit** 是“仅用注意力”想法的最初提出者。他于2021年联合创立生物科技公司Inceptive,用AI设计RNA疗法。 **Llion Jones** 于2023年在东京联合创立Sakana AI,探索模型协同演化的新路径,公司已获巨额融资并与大企业合作。 **Aidan N. Gomez** 是当年最年轻的作者(实习生)。他联合创立了企业级AI公司Cohere,专注于为企业提供安全、可控的AI服务。 **Łukasz Kaiser** 是唯一一位始终留在大型实验室做纯研究的作者。他于2021年加入OpenAI,是GPT-4、推理模型o系列的核心贡献者。 **Illia Polosukhin** 于2017年离开谷歌,联合创立了区块链项目NEAR Protocol,并将其定位为未来AI智能体经济的“结算层”。 2024年,其中七人在英伟达GTC大会上重聚。尽管路径各异,但他们都未停止探索。正如他们所言,Transformer并非终点,下一个架构必须“明显地、毫无疑问地更好”才能取代它。

marsbit43分钟前

Transformer的八个爹,如今都在哪?

marsbit43分钟前

交易

现货

热门文章

如何购买S

欢迎来到HTX.com!我们已经让购买Sonic(S)变得简单而便捷。跟随我们的逐步指南,放心开始您的加密货币之旅。第一步:创建您的HTX账户使用您的电子邮件、手机号码注册一个免费账户在HTX上。体验无忧的注册过程并解锁所有平台功能。立即注册第二步:前往买币页面,选择您的支付方式信用卡/借记卡购买:使用您的Visa或Mastercard即时购买Sonic(S)。余额购买:使用您HTX账户余额中的资金进行无缝交易。第三方购买:探索诸如Google Pay或Apple Pay等流行支付方法以增加便利性。C2C购买:在HTX平台上直接与其他用户交易。HTX场外交易台(OTC)购买:为大量交易者提供个性化服务和竞争性汇率。第三步:存储您的Sonic(S)购买完您的Sonic(S)后,将其存储在您的HTX账户钱包中。您也可以通过区块链转账将其发送到其他地方或者用于交易其他加密货币。第四步:交易Sonic(S)在HTX的现货市场轻松交易Sonic(S)。访问您的账户,选择您的交易对,执行您的交易,并实时监控。HTX为初学者和经验丰富的交易者提供了友好的用户体验。

2.7k人学过发布于 2025.01.15更新于 2026.06.02

如何购买S

相关讨论

欢迎来到HTX社区。在这里,您可以了解最新的平台发展动态并获得专业的市场意见。以下是用户对S(S)币价的意见。

活动图片