过去十多年，AI 产业围绕算力展开的竞争，几乎都集中在同一件事：如何建设越来越大的地面计算集群。
无论是英伟达 GPU、超大规模数据中心，还是遍布全球的智算中心，它们共同构成了今天 AI 产业最重要的基础设施。过去，大模型训练和推理所调用的算力资源，也几乎全部来自地面。现在，这种格局正在出现新的变化。
7 月 18 日，在 2026 世界人工智能大会（WAIC）期间，国星宇航与商汤科技宣布共建商汤算力星座。按照双方公布的规划，将按照“单星验证-平台建设-星座组网”的发展路径，逐步建设千星万 P 规模的太空算力网络，并进一步构建新一代全球化 AI 基础设施。
如果从表面来看，这是一家太空 AI 企业与一家头部大模型企业之间的合作，但如果将这个新闻放到整个 AI 基础设施的发展过程中来看，更值得关注的或许是另一层变化。
以前，如果想实现将计算能力部署到轨道，更多的是航天机构、卫星制造商以及太空 AI 企业围绕星载计算开展的工程探索。
如今，随着太空计算逐步从单星验证迈向星座组网、星地协同和统一调度，大模型企业、智算平台等更多 AI 基础设施参与者开始进入这一领域，共同推动太空算力从面向航天任务的专用能力，逐步向更加系统化、开放化的基础设施演进。
于是，一个新的问题开始慢慢浮现：当头部大模型企业开始系统级接入太空算力，是不是意味着太空算力正在进入 AI 产业链，成为 AI 基础设施的新组成部分？
太空算力为什么开始走向开放？
如果我们回看全球太空计算的发展进程，就不难发现，该领域长期以来始终围绕的重点是，如何让卫星具备计算能力。
最早的卫星，多数承担的功能是数据采集和转发。无论是遥感影像还是通信数据，都需要先传回地面，再由地面计算中心完成处理。尽管这种模式已发展成熟，但随着卫星数量持续增加，数据回传带宽、通信时延以及地面处理能力逐渐成为限制系统效率的重要因素。
于是，越来越多研究开始尝试将部分计算能力直接部署到轨道。从最初的星载 AI、遥感数据在轨预处理，到后来支持 AI 模型部署、多星协同计算以及星地联合调度。过去几年，全球太空计算逐渐从概念验证进入工程探索阶段。
这意味着，行业关注的问题开始发生变化。过去，人们关心卫星是否能实现计算，而今天，更多人开始讨论的问题是：这些太空算力如何更好地与产业连接，来持续服务更多应用？
也就是说，随着太空计算能力不断提升，行业关注点开始从单颗卫星具备计算能力，逐渐转向如何构建可持续、可开放、可服务的太空计算基础设施。
这也是国星宇航与商汤科技本次合作发生的产业背景。两家公司宣布合作后，商汤成为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司，与此同时，这也释放了一个重要的信号：太空算力开始尝试与成熟的大模型体系和地面 AI 基础设施形成协同。
从这个角度来看，如果说此前太空计算的发展重点，是不断提升在轨计算能力，那么下一阶段的重点，很有可能是推动太空算力真正作为一种新型算力资源进入 AI 产业链。
一颗算力卫星，还不是太空云
但是，要让太空算力真正进入 AI 产业链，如果只是发射几颗具备计算能力的卫星还远远不够。
此次双方公布的发展路径是“单星验证-平台建设-星座组网”，计划分阶段推进天地一体化 AI 基础设施建设。沿着这一建设路径，太空计算能力也在不断演进，从最初的算力载荷，逐步发展到算力卫星，再进一步走向算力星座，后者要求大量卫星能够共同组成一个可统一调度、持续运行的计算网络。这也是双方提出星地混合云的重要原因。
这里所说的星地混合云，并不是简单地将地面数据中心搬到太空，而是将轨道算力节点与地面智算中心共同组成一套统一调度的计算体系。不同计算任务可根据数据位置、时延需求和算力规模，在轨道与地面之间动态分配：适合在轨完成的任务留在太空处理，而大规模训练等任务仍主要依托地面智算中心完成。
在这个体系中，地面智算中心和轨道算力节点并非彼此独立，而是需要根据任务特点，在轨道和地面之间动态完成任务分配、模型更新、数据同步以及资源调度。
这并不是一个孤立的案例，近年来国际上也越来越多地出现类似的思路。例如，从星载 AI 逐渐扩展到 Orbital Data Center（轨道数据中心），背后的思路正在发生变化：讨论的对象不再是一颗卫星，而是一套能够长期稳定运行的计算基础设施。
这一趋势也正在越来越多企业的布局中体现出来。例如，谷歌提出“太阳捕手计划”探索太空太阳能，SpaceX 尝试在星链体系中引入 AI 计算能力，英伟达支持的 Starcloud 则瞄准轨道数据中心。这些探索虽然技术路径不同，但都指向同一个方向：近地轨道正逐步从卫星运行空间，演变为能够持续提供计算服务的新型基础设施。
从单颗卫星到计算网络，真正变化的不是卫星数量，而是资源组织方式。当下的阶段真正充满挑战的是，在通信链路、能源供给和卫星运行状态不断变化的环境中，实现大量卫星之间可靠的任务调度、数据交换和协同计算。
只有解决这些问题，太空算力才有可能真正像今天的数据中心一样，成为一种能够持续提供计算服务的基础设施，而不仅仅是一项航天技术。
太空算力第一次系统级进入 AI 产业链
在国星宇航与商汤科技合作中，最值得关注的，并不是双方提出了“千星万 P”的目标，而是商汤科技成为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司。这一变化意味着，太空算力的发展重点正在发生转移。
公开资料显示，国星宇航是一家致力于构建服务人工智能的太空算力基础设施的企业，面向全球提供太空计算、人工智能等技术产品和服务。
从过去几年该公司的重要进展来看，其围绕太空 AI 持续布局：2024 年 9 月研发并发射了全球首颗 AI 卫星，并随后进行全球首次卫星在轨运行 AI 大模型；2025 年 5 月，国星宇航“星算”计划 01 组太空计算中心成功入轨，全球首个太空计算中心由此建成，在轨集群算力达 5POPS，居全球首位。
据公开信息披露，国星宇航已完成“部署-推理-调用”全流程商业闭环验证：从 2025 年 11 月阿里千问 Qwen3 在轨部署，到 2026 年 1 月字节跳动 UI-TARS 在轨推理，再到 2026 年 3 月地面机器人调用太空算力通过中国信通院 19 项测试。此外，其还在遥感数据处理、在轨智能计算等方向积累了商业化实践。
这些工作的核心目标，是回答两个问题：太空算力能不能建起来？建成之后能不能稳定运行？如今，这两个问题已经逐步得到验证。
相比之下，此次合作回答的是另一个问题：已经建成的太空算力，能否成为 AI 产业可以调用的新型算力资源？
这次合作的不同之处在于，国星开始把已经建成的太空算力体系，以系统级能力向头部大模型企业开放。此前，无论是 AI 卫星还是大模型上星，更多验证的是模型能够在轨运行、更新和完成任务，本质上仍属于太空 AI 能力建设的一部分。
而此次合作，则是在已有太空计算体系基础上，进一步引入商汤的大模型能力、智算平台和资源调度体系，探索天地协同的计算模式。换句话说，过去是“把模型送上天”，今天则开始尝试“把已经建好的太空算力开放出来”。
因此，商汤作为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司，使太空算力第一次能够与成熟的大模型体系、地面智算资源、AI 开发平台以及模型训练、推理能力形成系统级协同。这种协同意味着，太空算力开始从主要服务航天任务，逐步走向服务更广泛的 AI 产业链。
过去，大模型企业主要调用来自地面智算中心的数据和算力资源；未来，在部分适合在轨完成的任务中，太空算力也可能成为整个计算体系中的一个组成部分，与地面算力共同完成任务。
当然，这并不意味着未来所有 AI 计算都会迁移到太空。事实上，受制于发射成本、能源供给、散热条件以及星间通信能力，大规模模型训练仍将主要发生在地面。太空算力更现实的发展方向，是承担那些必须依赖轨道环境完成，或在轨完成效率更高的计算任务，与地面智算形成互补，而不是替代关系。
因此，这次合作真正值得关注的地方，不只是两家企业的“强强联合”，而是太空 AI 企业与头部大模型企业之间，开始形成面向 AI 产业的系统级协同。随着这种协同逐步成熟，太空算力的价值，也开始从“完成一次在轨计算”，逐渐转向“持续提供计算服务”。
“千星万 P”之前，先找到可规模复制的太空计算
尽管太空算力的发展正在进入新的阶段，但也需要看到的是，它距离真正形成成熟的产业基础设施，还有不少工程挑战需要解决。
首先，是建设成本。算力规模越大，对发射能力、卫星平台、能源供给以及轨道运维的要求越高。如何在保证计算能力的同时控制整体成本，直接关系到太空计算网络能否实现商业可持续。
其次，是运行效率。在轨计算不仅需要解决抗辐射、散热、能源管理等航天问题，还需要建立稳定的星间网络，实现大量卫星之间持续可靠的数据交换和资源调度。这意味着，未来竞争的不只是单颗卫星的计算能力，而是整个网络的协同效率。
更重要的是，太空算力需要找到真正适合自己的应用场景。真正需要“送上天”的，并不是所有计算，而是那些必须依赖轨道环境完成，并且能够持续创造价值的计算任务。
太空算力的独特价值在于为两类场景提供计算服务：一是对海量太空数据进行在轨预处理，避免数据下行链路拥塞；二是为地面网络覆盖不到的智能设备提供低延迟推理支持。这些场景，也是太空算力区别于传统数据中心的重要价值所在。
从国星宇航过去几年的工程实践来看，其已经围绕相关方向进行了持续探索。未来，更大的挑战或许在于如何进一步推动这些能力形成可规模复制、可持续运营的商业模式，而不仅仅停留在单个项目或示范工程。
因此，太空算力下一阶段的竞争，不只是比谁更早把更多算力送入轨道，而是比谁能够把已有的工程能力转化为低成本、可扩展、可持续运营的全球计算与数据服务。
结语
从 AI 卫星、太空计算中心，到商汤成为首个系统级接入国星太空算力体系的大模型公司，从国星宇航的发展路径中，我们看到了太空计算正在进入新阶段的一个演进发展的缩影：过去，太空计算更多关注的是能不能算；今天，它开始讨论的是如何成为产业的一部分。
此次合作真正值得关注的价值，是太空算力开始真正成为 AI 基础设施的一部分。当太空算力开始成为头部大模型企业能够系统级调用的新型算力资源，未来衡量太空算力价值的标准，或许不再是一次在轨计算是否成功，而是它能否像今天的数据中心一样，持续参与全球 AI 计算体系。