这是史上第一次，英伟达 H100 真的在太空开始训练模型了，不仅仅是把芯片送入轨道，还在太空中成功训练了 AI 大模型
完成这一部署和训练的是初创公司Starcloud（背后有英伟达支持）。他们在发射的卫星 Starcloud-1 上，搭载了英伟达 H100 GPU
Starcloud 联合创始人兼首席工程师 Adi Oltean 宣布，团队使用这块 H100，在太空中基于莎士比亚全集训练了 Andrej Karpathy（OpenAI 创始成员）开发的NanoGPT模型，并成功运行了推理
不仅如此，卫星还运行了谷歌的开源大模型Gemma。
Gemma 成功从轨道上发回了略带调侃的问候：
"问候地球人！或者按我的想法——一群迷人的蓝色和绿色集合体。"
"让我们看看这幅世界图景中蕴含着什么奇迹。我是 Gemma，我在这里观察、分析，或许偶尔提供一点稍微令人不安的深刻评论。让我们开始吧！"
Starcloud CEO Philip Johnston 表示：在地面数据中心能做的任何事，我都期望能在太空中完成
在太空运行 H100
11 月初，总部位于华盛顿的 Starcloud 发射了这颗搭载 H100 的卫星，这块芯片的算力，比此前太空中任何 GPU 算力都要强大100 倍
除了运行 Gemma，Starcloud 在 H100 上训练 NanoGPT 的成果也颇为有趣。由于是基于莎士比亚全集训练，该模型现在的输出充满了"莎士比亚风格"
谷歌 DeepMind 产品总监 Tris Warkentin 对此表示，看到 Gemma 在太空恶劣环境中运行，证明了开源模型的灵活性和稳健性
Starcloud 还展示了卫星遥测数据的实时交互能力
由于链接了海拔、方向、位置、速度等传感器数据，用户可以询问卫星："你现在在哪里？"
它会回答："我在非洲上空，20 分钟后将到达中东上空。"
如果问它"做一颗卫星感觉如何"，它甚至会给出"感觉有点奇怪"这样只有高算力模型才能生成的有趣回答
为什么要到太空中去？
Starcloud 的核心逻辑在于解决地面数据中心的能源瓶颈
目前，地面设施面临电网紧张、每年消耗数千万吨水以及大量温室气体排放的问题。国际能源署数据显示，到 2030 年，数据中心的电力消耗预计将翻倍
相比之下，太空数据中心优势明显：
能源成本低：预计比地面数据中心低 10 倍
无限太阳能：不受地球昼夜循环和天气变化影响，可全天候获取能源。
Starcloud 在其白皮书中规划了一个宏大的未来：
建立一个 5 千兆瓦（GW） 的轨道数据中心，配备宽和高各约 4 公里的太阳能和冷却面板。这种规模的算力集群产生的电力将超过美国最大的发电厂，且比同等容量的地面太阳能发电场更小、更便宜
根据目前的架构，搭载英伟达芯片的 Starcloud 卫星预计拥有 5 年的使用寿命
在应用层面，除了大模型对话，轨道数据中心还具有极高的商业和军事价值。例如，它可以实时发现野火的热信号并立即向急救人员报警，或者通过处理卫星图像（如合作方 Capella Space 的数据），定位海上倾覆船只的救生艇
2026 年上 Blackwell，巨头纷纷入局
关于未来路线图，Starcloud 已计划在2026 年 10 月发射下一颗卫星。
届时，不仅将搭载多块 H100 芯片，还将集成英伟达最新的Blackwell 平台，以提供更强的 AI 性能。该卫星还将运行云基础设施初创公司 Crusoe 的云平台，允许客户在太空部署和操作 AI 工作负载
当然，摩根士丹利的分析师也指出了潜在风险：严酷的辐射、在轨维护困难、碎片危害以及数据治理和太空交通相关的监管问题
尽管如此，瞄准"太空算力"赛道的并非只有 Starcloud 一家：
谷歌：11 月 4 日公布了" Project Suncatcher "计划，旨在将搭载 TPU 的太阳能卫星送入太空
Lonestar Data Holdings：正致力于在月球表面部署首个商业数据中心
Aetherflux（由 Robinhood 联合创始人 Baiju Bhatt 创立）：宣布目标在 2027 年第一季度部署轨道数据中心卫星
OpenAI：据报道，Sam Altman 也在探索与火箭制造商的收购或合作，意图与 Starcloud 的关键发射合作伙伴 SpaceX 展开竞争
英伟达 AI 基础设施高级总监 Dion Harris 评价道：
从一个小小的太空中数据中心开始，我们朝着轨道计算利用太阳无限能量的未来，迈出了一大步
参考：
https://www.cnbc.com/2025/12/10/nvidia-backed-starcloud-trains-first-ai-model-in-space-orbital-centers.html
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