最开始听到这个新闻的时候，我都愣住了，脑洞有些大啊。

北京拟在700-800公里晨昏轨道建设运营超过千兆瓦(GW)功率的集中式大型数据中心系统，以实现将大规模AI算力搬上太空。

🛰️ 计划核心信息一览

项目维度	具体内容
轨道位置	距地面 700-800公里 的晨昏轨道
系统规模	超过千兆瓦（GW）功率的集中式大型数据中心系统
系统组成	由空间算力、中继传输和地面管控分系统组成
核心目标	部署多座太空数据中心，每座功率约1GW，可容纳百万卡级别的服务器集群，开展天基数据中继传输和计算服务
当前进展	第一代试验星”辰光一号“已完成产品研制，正开展总装试验，拟于2025年底或2026年初择机发射

再看看规划情况，清晰明确。 

🔭 分阶段建设规划

该计划拟分三个阶段实施，最终目标是支持未来的“天基主算”模式：

1. 2025年至2027年：重点突破能源与散热等关键技术，研制试验星并建设一期算力星座，实现“天数天算”（太空数据在太空计算）的应用目标。
2. 2028年至2030年：突破在轨组装建造等关键技术，降低成本，建设二期算力星座，实现“地数天算”（地面数据送往太空计算）的应用目标。
3. 2031年至2035年：通过卫星大规模批量生产与组网发射，在轨对接建成大规模太空数据中心

除了震撼之外，我脑海里蹦出来好几个问题，我们来拆解一下这几个问题。

问题1、距地面 700-800公里 的晨昏轨道该如何理解?

我们看看几个轨道的核心区别（以太阳同步轨道为例）

轨道类型	核心特点	能源供应稳定性	适配场景
晨昏轨道	永久日照，无阴影期	100% 太阳能供应，无需大容量储能电池	高能耗设备（如千兆瓦级数据中心）
太阳同步轨道	轨道平面随太阳公转，每天同一时间过同一点，有周期性阴影期（每次约 30 分钟）	需配备大容量电池，能源供应有波动	遥感卫星、低功耗通信卫星
普通低轨轨道	交替进入日照区和阴影区，能源波动大	储能需求高，不适合持续高功率运行	低功耗通信卫星（如早期星链）

数据中心里面对于电力的要求是极高的，而且算力的消耗不光是卡还有巨大的电力，晨昏轨道的 “永久日照” 特性，让太阳能电池板 24 小时满功率工作，光电转化率可达 40% 以上（地面仅 15-22%），且无需配备巨型储能电池（避免电池重量占用发射载荷，降低成本）。靠着太阳，相当于一座中型核电站。

另外散热部分，地面数据中心的散热能耗占总能耗的 30-40%，而 700-800 公里高度的真空环境，位置的温差极大，(-150℃~+120℃)

可通过 “辐射散热”（热量直接以红外线形式散发到太空）解决高功率散热问题 —— 真空无热传导 / 对流，散热效率是地面的 100 倍以上。这里肯定是有核心的创新技术。

问题2：超过千兆瓦（GW）功率的集中式大型数据中心系统是什么概念我们来看看功率的概念

• 1GW = 10 亿瓦，约等于一座中型核电站的输出功率，足以支撑100 万户家庭的日常用电
• 单座太空数据中心功率约1GW，多座集群总功率将超过 GW 级，相当于1000 座地面超算中心的总和

另外，和对面的数据中心相比，从功率，能效，规模等几个维度优势都很大

参数	北京太空数据中心	典型地面大型数据中心	差异说明
总功率	1GW / 座，集群超 GW 级	20-50MW / 座（约 0.02-0.05GW）	单座太空数据中心功率是地面的20-50 倍
服务器规模	每座可容纳百万卡级别AI 服务器集群	10-20 万服务器 / 座	太空数据中心单座服务器数量是地面的5-10 倍
能源效率	24 小时100% 接收太阳能，光电转化率 > 40%	受昼夜交替影响，平均仅 15-22%，需备用电源	能源效率是地面的2-3 倍，且无需储能设备
散热能耗占比	几乎为 0（利用太空真空辐射散热）	30-40%（需大量冷却系统）	节省地面数据中心1/3 以上的能耗
算力规模	2030 年达40 万 P（每秒千万亿次）	一般不超过 1 万 P	单座算力将是当前全国地面数据中心总和

• AI 算力需求爆发式增长，预计 2030 年全球算力需求将达200-300GW，远超地面电网承载能力

问题3：这么远的距离，如何连接？

这么远的距离，早就超过了地面数据中心之间互联的距离，信号衰减这些都不重要了。 这里的核心技术是激光通信。

. 核心连接技术：激光通信

• 采用高指向精度激光通信系统，在 700-800 公里距离上建立Gbps 级高速数据链路
• 中国已实现400Gbps星间激光通信，在 640 公里距离上稳定传输，精度达微弧度 (μrad) 级（相当于从北京瞄准上海的一枚硬币）

具体的通信技术原理我不专业，就不卖弄了。从带宽和延迟来看，效果了得。

• 单链路带宽达100-400Gbps，支持实时 AI 训练数据传输，比传统卫星通信提升300 倍
• 700-800 公里高度，单程通信延迟约20-30ms，远优于地球同步轨道 (约 250ms)，完全满足 AI 训练和实时处理需求
• PUE值 太空≈1.05（几乎无能耗损失），地面≈1.4（损耗约 40%）

问题3：怎么运维？故障怎么处理？

这里肯定就涉及到硬件设备的故障和异常，包括过保运维，显然这么远的距离，修复效率肯定是受到影响的，而且实际上也不能靠人

• 700-800 公里高空环境极端恶劣：
  • 温度波动：-150℃~+120℃（地面仅 – 40℃~+50℃）
  • 强辐射：宇宙射线 + 太阳粒子，会损坏未保护的电子设备
  • 微流星体撞击风险：速度高达25km/s，可击穿普通防护
• 载人维护成本极其高昂：一次载人任务约10 亿美元，且风险极高

因为没找到具体信息，我个人认为有以下几个策略：

1、应该还是增加冗余，做硬件级别的多重冗余

2、做细粒度的切分，减少异常和故障影响范围

3、自适应容错机制，隔离故障模块，维持系统整体功能4、另外硬件设备有过保周期，在这种条件下的使用周期就需要定制，增大设计使用寿命5、运维管理方式应该是无人值守，自动修复的方式问题4：其他国家是怎么规划的？在这一方面，美国是很有优势的，而且规划得也早。

国家 / 地区	规划名称	时间框架	算力规模目标	轨道高度	主要公司 / 机构
中国	天算计划	2025-2035 三阶段	2035 年超 GW 级，2800 颗星	700-800km (晨昏)	北京星辰未来、国星宇航、之江实验室
美国	Starcloud	2025-2030	2030 年 1.2GW	550-650km(LEO)	Starcloud、NVIDIA
美国	SpaceX 星链 +	2025-2030	2030 年 100GW / 年	550-1500km(LEO)	SpaceX、X.AI
欧盟	ASCEND	2021-2050	2050 年 1GW	1400km (太阳同步)	Thales Alenia Space、ArianeGroup
日本	太空集成计算网络	2022-2030	多层架构，GEO+LEO+HAPS	36000km(GEO)+500-1500km(LEO)	NTT、SKY Perfect JSAT
阿联酋	Madari Space	2026-2028	2028 年 8000 节点	500-700km(LEO)	Madari Space、NVIDIA
印度	印度空间计算	2025-2030	通过私营企业实施	500-1000km(LEO)	ISRO、IN-SPACe、Pixxel
澳大利亚	月球数据中心	2025-2030	月球轨道计算中继	月球轨道	澳大利亚航天局、NASA

太空数据中心是一件大事，前期的基础建设投入成本是极高的，以1GW,15年周期为例，不过后期太空数据中心 15 年总拥有成本仅为地面同等规模的 1/5-1/6，主要得益于能源和冷却成本的 **90%+** 节省

成本类型	太空数据中心	地面数据中心	太空优势
建设投资	85-135 亿美元	500-600 亿美元	太空低75%+
15 年运营	12-20 亿美元	135-150 亿美元	太空低85%+
总计	97-155 亿美元	635-750 亿美元	太空仅为地面的 1/5-1/6

参考链接：

把大规模AI算力搬上太空，北京加速布局太空数据中心！

https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/xwjj/202511/t20251128_230415.html

北京支持研发的首个算力星座将发射首颗算力实验卫星 太空有望迎来“巨型机房”

https://www.beijing.gov.cn/ywdt/gzdt/202511/t20251129_4311303.html

北京加速布局太空数据中心

https://kw.beijing.gov.cn/xwdt/kcyx/xwdtcyfz/202511/t20251128_4309222.html