2026年1月27日に広州で開催されたセミナーにおいて、成都に拠点を置くGuoXing Aerospace Technologyの幹部は、汎用大規模言語モデルであるアリババのQwen3が、同社初の宇宙設置型コンピューティング衛星にアップリンクされ、機上で実行されたことを発表した。同社のリーダーらによると、このモデルは軌道上でエンドツーエンドの推論を処理した。地上局から送信されたクエリが機上で処理され、約2分で回答が地球に返されたという。同社はこの実証実験について、軌道コンステレーション上で動作する汎用大規模AIモデルとしては初の試みであると説明している。
GuoXingによるQwen3の試験
GuoXingはこのデモンストレーションを技術的なマイルストーンとして提示した。同スタートアップは、以前の打ち上げ機の一つにQwen3を送信し、ペイロードが推論を実行して結果を直接地上に返す複数の実験を実施したと述べた。同社の幹部は、リモートセンシングの生データを分析のために地上のデータセンターに送るのではなく、宇宙空間で処理することによる低遅延化と自律性の向上を強調した。同社は往復の処理時間が数分単位であることを報告し、この試験を、迅速な災害評価から海洋および農業モニタリングの準リアルタイム分析まで、軌道上AIで提案されている多くのユースケースの証明ポイントとして位置づけた。
野心的なコンステレーション計画
大きな目標を掲げているのはGuoXingだけではない。同社は、2025年5月に打ち上げられた最初の12基の衛星クラスターから、2035年までに2,800基の専用衛星ネットワークへと拡張するロードマップを概説した。説明によれば、そのアーキテクチャは約500〜1,000キロメートルの太陽同期軌道、ドーン・ダスク軌道、および低傾斜軌道にある約2,400基の推論衛星と400基のより重い学習プラットフォームで構成される。GuoXingが公表した数値には非常に大規模な総計算目標が含まれており、最終的なコンステレーション全体で推論用に10万ペタフロップス、学習用に最大100万ペタフロップスを目指し、2030年までに1,000基の衛星能力を目標とする段階的な展開スケジュールを掲げている。
中国の他のプロジェクトと初期サービス
他にも複数の中国のチームやスタートアップがこの分野で急速に動いている。2025年半ばに最初の「宇宙コンピューティング」群を打ち上げたADA Spaceは、Liangxiと呼ぶ後続の12基の衛星クラスターを公開し、同社のStar Computeサービスが中国科学院（CAS）のAerospace Information Research Institute（AIRI）向けに軌道上推論を提供したと述べている。研究機関や小規模な民間企業も実験システムをデモンストレーションしており、Zhejiang Laboratoryはドメイン固有のタスク向けに80億パラメータのモデルを搭載した12基のミニコンステレーションを運用している。一方、Zhongke Tiansuanなどの企業は、初期の宇宙コンピュータによる長期の軌道上運用を報告しており、将来の衛星向けに自国開発の高パフォーマンスGPUをテストしている。
アーキテクチャとエンジニアリングの課題
AIを宇宙に送り出すことは、単なるシステム統合の試みであるだけでなく、いくつかの側面におけるエンジニアリング上の課題でもある。衛星は、電力を大量に消費するアクセラレータを動作させながら、高放射線で温度変化の激しい環境を生き延びなければならない。中国のチームは、冗長化された電子アーキテクチャ、放射線誘起故障に対処するためのエラー検出および回復プロトコル、廃熱を放射によって放出できるラジエーターに移動させる流体ループ熱輸送などの革新的な熱管理手法を含む対策を説明している。高スループットの衛星間接続も並行するボトルネックである。各社は、衛星間で大容量データをやり取りし、必要な場所に計算資源を集中させるためのレーザー通信リンクを開発しており、企業のブリーフィングでは、メッシュ状のコンステレーション向けに数百ギガビットのリンクが言及されている。
なぜオペレーターは軌道上計算を求めるのか
軌道上AIの利点は、いくつかの実用的なメリットに基づいている。地球低軌道コンステレーションは、地球観測イメージャー、海洋トラッカー、その他のセンサーなど、生データの多くが生成される場所に位置しているため、オンボード処理によってペタバイト級のストリームを、ダウンリンク前にコンパクトで実用的な出力へと圧縮できる。これにより、コストのかかる高帯域幅の地上インフラの必要性が減り、時間に敏感な意思決定のレイテンシを短縮できる。オペレーターはまた、陸上のデータセンターと比較した環境的な利点として、豊富な太陽エネルギーと放射冷却のための冷たい背景を挙げている。しかし、これらの利点は、上述のエンジニアリング上のハードルを解決すること、および打ち上げ、交換、保守の経済性に依存している。
戦略的文脈：世界的な競争
中国企業からの発表は、より広い国際的な議論の中に入っている。米国や欧州の民間セクターや国家機関も関連する構想を追求しており、シリコンバレーの幹部は宇宙設置型コンピューティングの増強を含む計画を公に描いている。安全保障のアナリストや宇宙政策のオブザーバーは、軌道上での商用AIサービスを可能にするのと同じハードウェアや光ネットワークがデュアルユース（軍民両用）にもなり得ることを指摘し、レジリエンス、国家安全保障、輸出管理体制に関する疑問を投げかけている。多くの国の評論家は、宇宙AIをすでに戦略的フロンティアとして扱っている。それはその商業的可能性のためだけでなく、分散型の宇宙設置型コンピューティングレイヤーが、重要な国家インフラや産業用AIのワークロードがどこでどのようにホストされるかを変えることになるからである。
短期的なスケジュールと注目すべき点
GuoXingは、同社のコンステレーションの第2および第3のクラスターを今年展開すると述べ、同社の広報担当者は積極的な数カ年計画を公表し続けている。中国全土の独立系スタートアップや研究機関も同様に急速なロードマップを持っており、第2世代のペイロード、実験的な衛星間レーザーテスト、初期の顧客導入がすでに発表または実証されている。国際的な注視者は、いくつかの具体的な指標を注意深く見守ることになるだろう。打ち上げの規模と頻度、軌道上でのGPUクラスアクセラレータの長期運用の成功、レーザー・クロスリンクの信頼性、そして大規模な軌道上学習が技術的・経済的に存立可能になるかどうかである。同様に重要なのは、商用AIプラットフォームと国家安全保障上の利益が収束する中で、周波数帯、輸出管理、軌道上での責任ある行動に関する規範についての政府の政策対応だろう。
宇宙設置型AIは、数年ではなく数カ月の単位でコンセプトからデモンストレーター、そして運用サービスへと移行しつつある。この圧縮されたスケジュールは、スピードと規模対信頼性と開放性という、おなじみのトレードオフを浮き彫りにする。現時点での主要なニュースは明快だ。中国の企業が汎用大規模言語モデルを軌道上で実行したと述べており、その実証を支えるために数千基の計算最適化衛星の計画を立てているということだ。それらの計画が世界的なコンピューティングの変革的な新しいレイヤーになるかどうかは、エンジニアリングの遂行、打ち上げの経済性、そして商業的野心が機微な国家利益と衝突する中で各国が行う政策の選択にかかっている。
Sources
- 中国科学院（空天情報創新研究院）
- 中国科学院計算技術研究所
- Zhejiang Laboratory
- Beijing Astro‑future Institute of Space Technology (BAIST)
- 中国国家航天局
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