英伟达发射首个太空AI服务器

11 月 2 日,英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空。作为目前 AI 领域的主力训练芯片,H100 配备 80GB 内存,其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。在轨道上,它将测试一系列人工智能处理应用,包括分析地球观测图像和运行谷歌的大语言模型(LLM)。此次测试飞行搭载于位于弗吉尼

11 月 2 日,英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空

作为目前 AI 领域的主力训练芯片,H100 配备 80GB 内存,其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。在轨道上,它将测试一系列人工智能处理应用,包括分析地球观测图像和运行谷歌的大语言模型(LLM)。

此次测试飞行搭载于位于弗吉尼亚州雷德蒙德的初创公司 Starcloud 的 Starcloud-1 卫星上,是该公司雄心勃勃的计划的*步,该计划旨在将全球耗能巨大的数据处理基础设施迁移到太空。Starcloud 是 NVIDIA Inception 创业公司计划的成员。

支持者认为这个想法很有前景:在遥远的太空深处,数据中心不会占用宝贵的土地,也不需要那么多能源和水来冷却,它们也不会向大气中排放温室气体。

在算力逐渐紧张的 AI 时代,把芯片发射到太空已成为一个新的发展方向。此前,英伟达的 Jetson 机器学习计算板卡曾搭载于多颗实验型和地球观测小型卫星上。不过相比之下,本次 Starcloud 的行动可谓是建设太空数据中心的重要一步,这将是人类首次把地面数据中心的 GPU 送入轨道运行,为最早明年启动商业服务铺平了道路。

「在太空,你可以获得几乎无限的低成本可再生能源,」Starcloud 联合创始人、CEO Philip Johnston 表示。「对环境的*成本是发射成本。与在地球上为数据中心供电相比,在数据中心的整个生命周期内,二氧化碳排放量将减少 10 倍。」

这项为期三年的任务将由 SpaceX 的「Bandwagon 4」猎鹰 9 号火箭发射升空。仅重 60 公斤的 Starcloud-1 卫星将在距离地球约 350 公里的超低轨道上运行。在那里,它将接收来自美国 Capella 公司运营的合成孔径雷达 (SAR) 地球观测卫星群的数据,实时处理这些数据,并将信息传回地球。

SAR 每秒预计会产生 10GB 的数据,在太空服务器出现之前,数据传输是个大问题。Johnston 表示:「但如果能够在轨道上处理这些数据,我们就只需下行传输关键信息。例如,信息可能显示某个位置有一艘船正以特定速度朝特定方向移动。这只需要一个 1 千字节的数据包,而下行传输未处理的数据则需要数百 GB。」

太空数据中心的优势

对于来自地球轨道卫星的数据进行轨道处理只是 Starcloud 愿景的一部分。该公司认为,随着火箭技术的进步,特别是 SpaceX 星舰预期带来的成本降低,未来的大规模计算基础设施可以部署在轨道上,而无需占用地球上宝贵的空间。

英伟达可持续发展负责人 Josh Parker 表示:「随着 AI 技术对能源需求的不断增长,轨道数据中心代表着一项变革性的环境突破 —— 它能大幅减少温室气体排放,并消除对先进冷却技术的需求。通过利用低成本、不间断的太阳能,避免占用土地和使用化石燃料,Starcloud 的技术使数据中心能够快速且可持续地扩展,从而在数字基础设施不断发展的同时,帮助保护地球气候和关键自然资源。」

据国际能源署预测,到 2030 年,全球数据处理基础设施的耗电量将与整个日本的用电量相当。数据中心还需要大量的水用于冷却 —— 世界经济论坛的数据显示,一个 1 兆瓦的数据中心每天的用水量相当于发达国家约 1000 人的用水量。随着人工智能的进步,计算需求持续增长,这些消耗也会与日俱增。人们越来越担心成本上升以及电力和供水中断的问题。该技术的支持者认为,将数据中心迁移到太空可以解决这些问题。

Starcloud 甚至预测在未来十年内,几乎所有新建数据中心都将建在太空,这完全是因为地面能源的限制。

Philip Johnston 指出,要让地球上的数据中心完全依靠绿色能源运行,需要对太阳能发电和电池储能系统进行大量投资。而在太空,由于阳光全天候可用,因此无需电池储能。此外,每个太阳能电池板在太空产生的电量是地球上同等容量太阳能电池板的八倍,这进一步降低了成本。

「我们在太空中*的额外成本就是发射费用。我们预计每公斤发射成本约为 500 美元,达到盈亏平衡点。而使用星舰后,预计发射成本会更低,」Philip Johnston 说道。

一旦星舰全面投入运营,其每公斤发射价格预计将在 10 美元到 150 美元之间。该运载火箭迄今已成功完成六次飞行,根据现在的时间表将于明年首次发射卫星,不过仍然存在较大的推迟可能性。

除了支持 SAR 之外,Starcloud 也计划在轨道上使用 H100 GPU 运行 Gemma(谷歌的开源模型),证明即使是大语言模型也可以在外太空运行。与此同时,Starcloud 已在筹划其下一个任务,其计划明年将一颗比 Starcloud-1 强大十倍的数据中心送入太空。

Starcloud-2 任务将搭载英伟达新一代 Blackwell GPU 和数块 H100。Johnston 表示,该任务将提供 7 千瓦的计算能力,预计将为包括地球观测卫星运营商和美国国防部在内的客户提供商业服务。

一颗功率更大的 100 千瓦卫星预计将于 2027 年入轨。Starcloud 公司认为,到 2030 年代初,它将在太空中拥有一个 40 兆瓦的数据中心,其数据处理成本与地球上的数据中心相当。

Starcloud 是众多计划将计算外包到太空的公司之一。Axiom Space 公司今年早些时候也公布了类似的计划。总部位于佛罗里达州的 Lonestar Holdings 公司今年早些时候通过 Intuitive Machines-2 任务将一个小型数据中心送上月球,并计划在未来几年内在月球上建立大型数据中心。

参考内容:

https://spectrum.ieee.org/nvidia-h100-space?utm_source=homepage&utm_medium=hero&utm_campaign=hero-2025-11-03&utm_content=hero5

https://blogs.nvidia.com/blog/starcloud/

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