星链的秘密:为何中国、亚马逊、欧盟和俄罗斯输掉了近地轨道争夺战

cryptonews.ru發佈於 2026-08-29更新於 2026-08-29

文章摘要

《星链的秘密:为何中国、亚马逊、欧洲和俄罗斯在低轨道竞赛中落后》一文分析指出,星链(Starlink)相对于竞争对手的优势源于四个关键要素的结合:规模化卫星生产、可重复使用火箭、付费用户群以及快速的网络更新能力。而中国、亚马逊、欧盟和俄罗斯各自发展的卫星星座项目,往往只解决了其中部分问题。 截至2026年8月,星链在轨工作卫星数量已超过1.1万颗,远超其他竞争者:OneWeb(654颗)、中国“千帆”与“国网”(共433颗)、亚马逊Leo(400颗)、欧盟IRIS2(348颗,计划中)、俄罗斯“曙光”(32颗)。 文章强调,SpaceX的优势建立在地面:其华盛顿州工厂在高峰期每周能生产约70颗卫星,同时通过猎鹰9号火箭极高的重复使用率(如助推器B1078已完成30次飞行)实现了廉价、高频的发射。超过1200万的用户订阅费则为这一循环提供了资金,形成自持的商业模式。 竞争对手面临不同挑战:中国在可复用火箭技术上取得进展,但发射节奏和星座部署进度大幅落后于原计划;亚马逊通过预先购买大量第三方火箭发射合同来保障入轨,但其部署速度受制于合作伙伴;欧盟和俄罗斯的项目(如IRIS2和“曙光”)则侧重于满足国防与主权通信需求,规模较小且成本高昂,并非旨在进行商业规模竞争。 文章总结,军事和战略自主需求是推动各国继续投入这场昂贵竞赛的主要动力。尽管各方在技术、资金或特定目标上各有所长,但截至目前,尚未有任何竞争者能像SpaceX一样,成功整合量产、低成本发射、庞大用户基础和快速迭代这四大要素。

星链与其未来竞争对手之间的差距,不仅在于在轨卫星的数量,更在于其同时整合了四个关键要素——规模化生产、可重复使用火箭、付费用户基础以及网络更新速度。中国、亚马逊、欧盟和俄罗斯都在发展各自的卫星星座,但每个都只解决了其中部分问题,而非同时解决所有四个方面。这正是它们所追求的目标持续遥不可及的原因:当竞争对手还在提升某一项参数时,SpaceX已经向系统的下一代迈进。

截至2026年8月27日至28日,星链在轨星座已达到发射12881颗卫星,其中11102颗在轨,11087颗处于工作状态——这是独立卫星目录提供的数据。

目前各方差距如下:

  • 星链——约11087颗工作卫星

  • OneWeb(英国-印度)——654颗卫星

  • Qianfan和Guowang(中国)——433颗卫星

  • Amazon Leo(美国)——400颗卫星

  • IRIS2(欧盟)——348颗规划卫星

  • "Рассвет"(俄罗斯)——32颗卫星

为何资金与国家订单无法替代规模化

SpaceX的关键优势形成于地面,而非太空。根据公司在即将进行的IPO前披露的材料,其位于雷德蒙德的工厂在2025年12月至2026年4月期间,平均每周生产约70颗星链卫星。目前尚无任何竞争对手证实能达到相近的生产速度。

然而,制造卫星只是方程的一半。另一半在于以快速且廉价的方式将其送入轨道,而这需要自己能掌控的可重复使用火箭。8月21日,在一次新的卫星组发射中,猎鹰9号的一个助推器B1078完成了第30次成功飞行与着陆——这是火箭发射观察员报道的消息。正是这种可重复使用性将猎鹰9号变成了流水线:SpaceX不需要购买别人的发射位,而是自行安排队列。2025年,这使其发射了全球超过80%的有效载荷。

最后环节是用户基础。到2026年3月,星链拥有1030万订阅用户,到6月,这个数字已增长至1200万。数百万用户的付费为制造新卫星提供了资金,而频繁的发射则迅速将已造好的设备转化为网络额外的吞吐能力。这就形成了一个闭环,而竞争对手却不得不在某个环节上打破这个环——要么没有自己的火箭,要么没有自己的工厂,要么缺乏足以收回成本的用户基础。

中国技术最接近,但落后于自身时间表

在所有追赶者中,中国在技术层面走得最远,但在既定时间表的执行上却落后最多。Qianfan项目(亦称为Thousand Sails或G60)截至8月22-28日仅有238颗卫星在轨,而其目标是在2025年底前部署648颗卫星——这是根据独立目录追踪到的星座现状。国家的Guowang(SatNet)项目在8月16日发射第24批卫星后,达到约195颗卫星,而其计划规模接近13000颗——行业媒体对此发射详情进行了分析。

今年夏天,中国在火箭级段返回地球方面取得了显著成功,仅就这一指标而言,中国比任何其他竞争对手都更接近SpaceX。但级段着陆与常态化运营并非一回事:猎鹰9号的同一枚助推器已经能够连续重复使用数十次,而中国的研发者仍需证明其火箭能以同样快的速度重新投入使用。在此之前,技术的趋同更像是能力展示,而非规模化生产。

亚马逊买到了发射位,但买不到速度

亚马逊用金钱而非自有火箭解决了竞争问题。该公司预先与多家发射服务商签订了超过100次发射合同,涉及Atlas V、Ariane 6、Vulcan、New Glenn和猎鹰9号等多种火箭,以避免依赖单一供应商的发射排期。本质上,亚马逊同时在多个运营商那里为自己买到了前所未有的发射位队列,而SpaceX则自行管理自己的队列。到7月初,在7月2日Atlas V火箭又将29颗卫星送入轨道后,Amazon Leo的卫星数量接近400颗。

这一策略解除了对单一火箭的依赖,但未能解决核心问题:网络部署速度仍然取决于合作伙伴火箭的准备情况,而非亚马逊自身的能力。公司每周能生产数十颗卫星,但其只能按照发射合作伙伴允许的节奏将这些卫星转化为可运行的网络。

欧盟和俄罗斯为自主可控付费,而非为规模

欧盟和俄罗斯遵循另一套逻辑:双方构建的并非意在覆盖范围上与星链竞争的星座,而是面向国防和国家需求的安全基础设施,为此甘愿接受较小的规模和更高的单星成本。

OneWeb并非欧盟项目,而是一家独立的英印合资公司,控股权由英国政府和印度Bharti Global持有;目前它拥有654颗卫星。欧盟自身的保密网络名为IRIS2,在2026年8月7日的协议后已扩展至348颗卫星——其中330颗位于近地轨道,18颗位于中地球轨道。首次发射计划于2029年,服务启动定在2029-2030年,项目成本估算已达156亿欧元。其规模比星链小几个数量级,单星成本则高出几个数量级——这是欧盟为摆脱对外国运营商依赖而愿意付出的代价。

俄罗斯的"Бюро 1440"(Bureau 1440)通过3月和7月的两次发射,将32颗"Рассвет"(Rassvet)卫星送入轨道。其中一颗卫星已在大气层烧毁,首批发射中的几颗在8月份也明显落后于预期的工作高度爬升计划。根据联邦时间表,要求到2026年底部署156颗卫星,这意味着在两次任务后,该公司需要在剩余几个月内再进行数次发射才能跟上进度。

军备竞赛的逻辑

各国继续投入这场昂贵的竞赛,主要原因在于近地轨道通信的军事价值——它已成为指挥控制、情报侦察和安全通信的基础设施。2026年5月,美国太空军与SpaceX签订了一份价值22.9亿美元的合同,为其军用传感器和武器系统创建数据传输卫星网络。值得注意的是,即便是五角大楼也依赖这家私营公司的基础设施。正是这种依赖性推动着欧盟扩展IRIS2,以及俄罗斯加速"Рассвет"项目:自己的星座为国家提供了一个无法被外国运营商单方面切断的通信渠道。

SpaceX创始人埃隆·马斯克实际上设定了工业标准,竞争对手们为了主权自主不得不效仿,即使明知仿制品规模会更小、成本更高、并需要未来数十年的补贴。中国有能力在技术上逼近,亚马逊有能力购买庞大的发射服务,欧盟和俄罗斯有能力为满足国防需求的紧凑型专业网络买单。这四家参与者各自只实现了该公式的一部分:中国——生产和可重复使用性,亚马逊——获得他人火箭的渠道,欧盟和俄罗斯——面向特定任务的专用网络。但至今没有一家能够像SpaceX那样,将所有四个要素整合到一个商业模式中。

人工智能观点

从机器数据分析的角度看,其商业模式的财务架构值得特别关注。SpaceX在IPO前公布的财报显示,尽管订阅用户数在一年内从500万增至1030万,但到2026年第一季度末,其单用户平均月收入(ARPU)已降至66美元。"用户付费支撑生产"这一闭环依赖于用户基数的数量增长,而非单个客户收入的增加——这一细节在关于竞争优势的讨论中常常被忽略。

与上世纪电信基础设施的历史类比提示我们:网络扩展常常伴随着利润率的下降,因为高支付能力市场趋于饱和,业务向支付能力较弱的地区转移。随着星链进一步向更贫困市场扩展用户基础,其收入结构能否保持稳定,目前仍是一个悬而未决的问题。

end-content

相關問答

Q文章指出Starlink相比其主要竞争者拥有哪四大关键优势?

AStarlink的四大关键优势是:1) 大规模卫星序列化生产能力;2) 可重复使用的自研火箭(Falcon 9);3) 庞大且持续付费的订阅用户基础;4) 快速的网络更新和迭代速度。

Q根据文章数据,截至2026年8月底,Starlink在轨运行的卫星数量是多少?

A截至2026年8月27-28日,Starlink在轨运行的卫星数量为11,087颗。

Q亚马逊(Amazon Leo)在部署其卫星星座时面临的主要挑战是什么?

A亚马逊面临的主要挑战是缺乏自有的运载火箭。虽然公司通过巨额资金预先订购了大量发射服务,但实际的网络部署速度完全受制于合作伙伴(如ULA、Arianespace等)的火箭生产与发射进度,无法自主控制节奏。

Q欧盟和俄罗斯发展自有低轨卫星星座(如IRIS2和“Рассвет”)的主要驱动力是什么?

A欧盟和俄罗斯的主要驱动力是军事和战略安全需求,即追求通信主权的“数字主权”。它们的目标是建立一套不受外国运营商(如Starlink)控制的、独立自主的、受保护的通信基础设施,用于国防和关键政府通信,为此愿意接受更小的规模和更高的成本。

Q文章末尾的“AI观点”部分对Starlink的商业模式提出了什么潜在的担忧?

A“AI观点”指出,Starlink依赖于用户订阅费来资助卫星生产和网络扩展的“闭环”模式,其可持续性存在疑问。因为随着用户基数增长,平均每用户收入(ARPU)却在下降,这表明公司可能正在向支付能力较弱的市场扩张。这让人联想到历史上电信网络扩张时利润率下降的规律,未来收入结构是否能保持稳定尚不明确。

你可能也喜歡

Strive高管:重新理解比特币价格飞轮

Strive比特币战略副总裁Joe Burnett撰文,探讨了比特币未来价格可能的发展路径。他认为,比特币早期周期涨幅巨大,但近几轮收益收窄、波动率下降,这符合幂律模型描述的成熟过程。然而,他提出一个核心观点:这种“收益递减”趋势可能只是为下一阶段的爆发性增长创造条件。 文章以金属疲劳裂纹扩展的三个阶段作类比: 1. **第一阶段(发现期)**:高收益、高波动,难以大规模配置和作为抵押品。 2. **第二阶段(成熟期)**:收益和波动率同步下降,风险调整后收益改善。这使比特币对投资者更具吸引力(可配置资金规模扩大),同时成为更优质的抵押品,从而更容易获得信贷融资。 3. **第三阶段(金融体系驱动的货币化)**:波动率下降吸引更多存量资金入场,并显著提升了比特币支撑美元信贷融资的能力。当自有资金和信贷资金共同追逐固定供应的比特币时,可能形成一个自我强化的“价格飞轮”:价格上涨推高抵押品价值,进而释放更多信贷,推动价格进一步上涨。 最终,这种由资本和信贷共同驱动的力量,可能导致比特币价格增长重新加速,向上突破目前幂律模型描述的长期轨迹。Burnett认为,比特币的成熟(波动率降低)并非意味着增长终结,反而可能通过增强其资产属性和抵押品功能,为未来更大幅度的价值重估铺平道路。

marsbit5 小時前

Strive高管:重新理解比特币价格飞轮

marsbit5 小時前

OpenAI展示自家芯片Jalapeño:性能较Nvidia芯片提升1.5-2倍

2026年8月25日,OpenAI公布了其自研推理加速芯片Jalapeño的初期测试结果。在公开基准测试InferenceX中,基于新芯片的系统相比使用Nvidia GB200/GB300的系统,在单位功耗下实现的计算量提升1.5-1.9倍,响应延迟降低1.7-3.6倍。测试模型包括GPT-OSS-120B、DeepSeek R1和Kimi K2.5。这对于日处理海量请求的OpenAI而言,直接关系到每项服务的成本。 Jalapeño额定功耗700瓦,在测试负载下持续功耗约550瓦。一个由128颗芯片组成的单元可提供1.7艾(百亿亿)次浮点运算能力(4位精度)。 该芯片是与Broadcom(负责芯片实现和网络部分)和Celestica(负责板卡和机架)合作开发的,从设计到交付生产耗时九个月。计划于2026年底在OpenAI基础设施中部署,并作为其多年平台战略的第一代产品。 与需要服务广泛客户和任务的Nvidia通用加速器不同,Jalapeño专为OpenAI自身产生的、可度量且可随软件栈调整的特定负载(围绕其语言模型、计算核心、数据流、内存和网络交换)而设计。 OpenAI与Broadcom达成协议,计划部署总计10吉瓦(GW)的自研加速器,安装将从2026年下半年持续至2029年底。在此规模下,功耗和延迟的细微差别将转化为巨大的电费、冷却、内存、网络、机架及数据中心占地成本。 OpenAI并未完全转向自研芯片:前沿模型训练仍需外部加速器;Jalapeño的量产依赖制造、内存、封装和组装合作伙伴;公司将继续广泛使用Nvidia等供应商的芯片进行训练和部分推理。其策略核心在于,保留外部供应链,但将最大规模日常计算流的硬件架构控制权掌握在自己手中。 从商业角度看,自研芯片的经济性超越了节能。Nvidia 2026财年数据中心业务营收同比增长68%,毛利率高达71.1%。购买GPU需支付供应商的高额商业利润。OpenAI将芯片作为其服务的内部组件,旨在降低单次查询处理的完全成本,无需为芯片本身支付市场溢价。原本流向通用加速器供应商的部分利润,现可转化为公司自身的节省和额外的计算能力。 更廉价、更快的推理能力使得OpenAI可以执行更长时间的智能体任务、处理更多并发请求,并降低产品费用而无需数据中心规模同比扩张。服务使用量的增长反过来提高了自研平台的利用率,使下一代专用芯片的开发更具经济合理性。 Jalapeño改变了OpenAI在AI基础设施链中的地位,使其在原有模型、软件栈和产品控制权之外,新增了对决定应答成本的处理器架构的控制权。Nvidia仍将主导模型训练和通用加速器市场,但OpenAI最大量的日常工作负载对其而言不再是 guaranteed sale。 从行业模式看,此举符合大型科技公司的发展轨迹:当推理量达到足够大且可预测的规模时,它们会从通用GPU转向为自身负载定制的芯片,正如Anthropic承诺使用百万级Google TPU,Midjourney为节省成本将图像生成迁移至Google Cloud TPU。 然而,该策略也有潜在风险:针对特定模型和软件栈的优化,可能在AI架构变迁时降低灵活性;对Broadcom和Celestica的生产依赖构成了整个九个月开发周期的单一风险点。Jalapeño在两三代模型之后是否仍具竞争力,还是今日针对特定推理的优化会成为明日的限制,尚待观察。

cryptonews.ru6 小時前

OpenAI展示自家芯片Jalapeño:性能较Nvidia芯片提升1.5-2倍

cryptonews.ru6 小時前

交易

現貨
活动图片