智东西
在2026世界人工智能大会（WAIC）上，大模型架构与计算基础设施的演进再次成为产业关注重点。随着大模型参数规模持续扩大、智能体（Agent）应用不断向产业端渗透，AI产业对全球化部署、偏远地区覆盖以及弱网、无网环境下计算能力的需求不断提升。
长期以来，AI算力主要依托地面数据中心提供服务。然而，在高纬度地区、深海、荒漠、远洋等场景，受限于网络覆盖、建设成本及传输时延，传统地面基础设施难以满足部分实时计算需求。
同时，在部分跨区域业务场景中，如何提升计算资源调度效率，也成为产业持续探索的方向。
在这一背景下，计算基础设施正从单一地面智算中心逐步向天地协同架构演进。通过构建“卫星节点+地面智算中心”的协同计算体系，将部分计算能力部署至轨道，并与地面算力资源统一调度，成为了全球AI算力服务拓展边界的一类路径。
此次WAIC，中国太空AI龙头成都国星宇航科技股份有限公司（以下简称“国星宇航”）与上海商汤科技开发有限公司（以下简称“商汤科技”）宣布共建“商汤算力星座”。
双方计划按照“单星验证—平台建设—星座组网”的发展路径，推进天地一体化AI基础设施建设，并提出到2030年形成由千颗级算力卫星组成、总算力超万P的空间智能计算网络。这也使太空算力如何形成大规模商业闭环再次成为行业关注焦点。
一、规划超大规模组网，太空算力迈入产业化新阶段过去几年，太空计算更多停留在概念探索和技术验证阶段。随着AI算力需求持续增长，以及卫星制造、星载计算平台、星间通信等技术不断成熟，全球太空算力领域已形成多方角逐的格局。
SpaceX曾提出轨道数据中心等相关设想，希望推动通信网络与空间计算资源融合；美国Lonestar等企业则围绕近地轨道和月球数据存储、灾备等方向开展商业探索。国内，算力卫星也正由早期试验载荷逐步发展为专用计算平台，并开始探索商业化星座建设。
其中，国星宇航是国内较早布局太空计算方向的企业之一。
▲国星宇航发射任务成功部分图（图源：国星宇航公众号）
此次国星宇航与商汤科技合作，则旨在进一步扩大AI太空算力的网络基础建设，加速太空算力进入大规模商业化进程。
根据双方公布的规划，合作将按照“单星验证—平台建设—星座组网”三个阶段推进：2026年内完成“商汤号”算力卫星首发组网；2028年计划建设星地混合云商用算力骨干网；2030年建设由千颗级算力卫星组成、总算力超万P的“商汤太空算力星座”，推动地面智算中心、在轨算力网络和应用场景协同运行。
其中，“商汤号”首批算力卫星搭载高性能自主可控星载计算平台，具备高算力、大存储和在轨实时智能处理能力，支持多类AI算法在轨运行和部署。
从产业角度来看，随着卫星数量不断增加，行业竞争的重点也正在发生变化。过去更多关注的是单颗卫星是否具备计算能力，而未来则更加考验整个系统在星间协同、天地调度、网络稳定性以及规模运营等方面的综合能力。
与此同时，工程化与商业化能力也成为行业竞争的重要因素。国星宇航依靠其技术成熟度与商业闭环能力持续拉开算力代差，是行业内率先完成太空算力从概念验证到商用测试跨越的企业。
其与商汤科技达成深度战略合作，这类“卫星硬件+天地算力调度+AI行业生态”一体化布局，相比AI生态相对薄弱、不具备卫星自研制造能力、缺少太空硬件底座的同行，国星宇航在太空AI领域正持续领跑。
二、太空算力如何服务AI应用？从模型训练到智能推理探索新场景太空算力发展并非为替代地面智算中心，而是作为地面算力体系的重要补充，在传统网络难以覆盖或对实时计算要求较高的场景中提供新的计算能力。而太空算力基础设施的价值，最终需要通过应用场景体现。
目前来看，太空算力主要探索三个方向。
首先，是弱网或无网环境下的实时AI推理。例如远洋航运、跨境物流、野外矿山、灾害救援等场景，由于网络条件有限，数据往返地面处理往往存在较大时延。如果部分AI任务能够直接在轨完成处理，再将结果返回终端，有望缩短响应时间，提高任务执行效率。
其次，是遥感数据的在轨智能处理。传统遥感卫星通常需要将大量原始数据传回地面，再进行目标识别、变化检测等AI分析，这对通信带宽提出较高要求。如果能够在轨完成部分数据筛选和AI处理，仅回传高价值信息，有望提升卫星通信资源利用效率。
第三，是探索天地协同计算在部分高价值业务场景中的应用。例如部分全球化业务、高可靠计算需求等方向，天地协同架构能够为算力资源部署提供更多选择。不过，这类场景仍需结合具体业务需求和技术成熟度持续验证。
值得关注的是，随着产业推进，行业竞争重点也逐渐从单一硬件指标转向整体系统能力。相比单纯提升单星算力，更大的挑战在于如何实现星载计算平台、AI模型轻量化部署、星间网络通信以及天地统一调度之间的协同配合，并形成能够持续复制和规模部署的工程体系。
此次国星宇航与商汤科技合作正围绕上述方向展开。
面向应用场景，双方计划推动太空算力在弱网、无网及高价值应用场景率先落地，提供实时AI推理与智能决策支持；同时，通过建设天地一体化AI算力调度平台，实现地面智算中心与在轨算力节点的协同调度，进一步拓宽空间计算资源的商业化应用模式。
三、跨界融合：地面与空间计算资源的深度一体化演进相比单纯增加轨道上的计算节点，此次合作更值得关注的，是AI软件公司与太空AI基础设施企业在系统层面的协同探索。
近年来，AI产业的发展已经逐步从模型能力竞争延伸至算力、数据、网络和基础设施等多个层面。随着AI应用不断扩展，未来计算资源如何实现跨地域、跨网络协同，也成为产业发展的重要课题。
传统模式下，数据与算力的流动完全局限于地面网络，而通过在轨算力星座的部署，计算节点被直接推向空间物理前沿。这种模式重构了算力的分配逻辑，使得AI的生产要素（Token）能够在地面智算中心与空间在轨算力之间实现动态的协同生产与实时流通。
太空算力不再是孤立的轨道节点，而是融入了全球硅基智能体网络，成为高效生产和传输AI Token的空间基础设施。
在此次合作中，国星宇航与商汤科技计划共同推进天地一体化AI基础设施建设，包括建设天地协同算力调度平台、构建全球天地一体的AI Token生产与流通体系。
从技术架构来看，这意味着未来计算资源不仅来自地面智算中心，也包括轨道上的计算节点，两者通过统一调度平台协同完成任务。
在轨基础设施侧，国星宇航构建的空间基础设施主要承担星载计算平台建设、卫星组网以及长期在轨运行等工作，核心解决的是AI算力节点“如何安全进入空间、如何实现低成本星座组网、以及如何长期稳定运行”的物理平台与空间计算底座问题，面向全球提供太空计算与AI技术产品。
智能大模型生态侧，商汤科技则通过对接其智算平台与大模型工程侧能力，把在轨的空间硬件真正转化为模型可调用、任务可调度、结果可交付的有效计算资源，让算力面向应用场景进行按需分配与动态调度，使空间计算资源能够与地面AI生态形成连接。
双方还计划围绕适应空间环境的AI计算技术体系开展联合研究，以提升海量算力卫星协同推理、智能任务调度等能力，为后续空间智能计算网络建设规模化提供支撑。
中国太空AI龙头与AI领军企业的深度技术融合，其核心贡献在于打破了传统计算资源的地域限制，推动了地面智算与空间智能的一体化演进。太空算力进入规模化商用阶段后，全球AI产业将获得更灵活的算力供给，也为新一代全域AI基础设施搭建提供可参考的实践样板。
结语：AI基建竞争升级，天地协同算力落地提速随着AI进入基础设施竞争阶段，产业关注点正在从单纯提升模型能力，逐步延伸至算力网络、计算基础设施以及生态协同能力。
此次国星宇航与商汤科技宣布共建“商汤太空算力星座”，丰富了天地协同计算落地案例，进一步拓宽太空算力从工程验证迈向大规模产业化的发展道路。
对于整个行业而言，太空算力未来能否实现规模化商业应用，仍需要在计算效率、成本、安全性、网络调度以及实际应用需求等方面持续验证。但可以看到，随着卫星计算能力、天地协同调度平台和AI生态不断发展，空间计算正在成为全球AI基础设施演进过程中值得持续关注的新方向。
长宏网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
