在2026年1月27日于广州举行的一场研讨会上，总部位于成都的 GuoXing Aerospace Technology（国星宇航）高管宣布，一款通用大语言模型——阿里巴巴的 Qwen3——已成功上行并运行在其首批空间计算卫星上。公司负责人表示，该模型在轨道上完成了端到端推理：从地面站发送的查询在卫星端进行了处理，并在约两分钟内将答案传回地球。该公司称，这次现场试验是通用大规模 AI 模型在轨道星座上运行的全球首创。
国星宇航 Qwen3 试验
GuoXing 将此次演示视为一项技术里程碑：这家初创公司表示，其已将 Qwen3 传输到此前发射的一颗卫星上，并执行了多次实验，载荷在其中执行推理并将结果直接返回地面。公司高管强调了空间处理相比于将原始遥感数据传输回地面数据中心分析所带来的延迟缩减和自主性提升。该公司报告的往返处理时间在分钟量级，并将此次试验视为轨道 AI 多种拟议用例的证明点——从更快速的灾害评估到海洋和农业监测的近实时分析。
雄心勃勃的星座计划
GuoXing 并非唯一设定宏大目标的机构。该公司概述了一份路线图，计划将其规模从 2025 年 5 月发射的初始 12 颗卫星集群扩展到 2035 年由 2,800 颗专业卫星组成的网络。据描述，该架构将包括约 2,400 颗推理卫星和 400 个重型训练平台，分布在约 500 至 1,000 公里高度的太阳同步轨道、晨昏轨道和低倾角轨道上。GuoXing 公布的数据包括极大的总算力目标——旨在最终星座中实现 100,000 Petaflops 级别的推理算力和高达 100 万 Petaflops 的训练算力——并制定了分阶段部署计划，目标是到 2030 年具备 1,000 颗卫星的作业能力。
其他中国项目及早期服务
其他几家中国团队和初创公司也在这一领域迅速行动。ADA Space（地卫二）于 2025 年年中发射了首批“空间计算”卫星，目前已公开了一个名为“亮溪（Liangxi）”的后续 12 颗卫星集群，并表示其“星算（Star Compute）”服务已为中国科学院空天信息创新研究院（AIRI）提供了在轨推理服务。研究实验室和较小的商业参与者也展示了实验系统：Zhejiang Laboratory（之江实验室）运行了一个由 12 颗卫星组成的微型星座，携带一个用于特定领域任务的 80 亿参数模型；而 Zhongke Tiansuan（中科天算）等公司则报告了早期空间计算机的长期在轨运行情况，并正在为未来的卫星测试国产高性能 GPU。
架构与工程挑战
将 AI 推向太空不仅是一项系统集成工作，也是多方面的工程挑战。卫星必须在运行高功耗加速器的同时，在强辐射、宽温差的环境中生存。中国团队描述的缓解措施包括：采用冗余电子架构、误差检测和恢复协议以应对辐射诱发的故障，以及新型热管理方法（如流体回路热传输），将废热传导至辐射器并排放到空间。高通量星间互联是另一个并行瓶颈：各公司正在开发激光链路，以便在卫星之间传输大量数据，并将算力集中在需要的地方。公司简报中提到了用于网状星座的数百 Gbps 级链路。
为何运营商需要轨道计算
轨道 AI 的核心优势在于几个实际益处。低地球轨道星座处于许多原始数据（来自地球观测成像仪、海洋追踪器和其他传感器）的源头，因此在轨处理可以在下行链路之前将 PB 级的数据流压缩为紧凑的、可执行的输出。这减少了对昂贵、高带宽地面基础设施的需求，并能缩短时间敏感型决策的延迟。运营商还指出，与陆基数据中心相比，充足的太阳能和用于辐射冷却的寒冷背景是环境优势；然而，这些优势取决于上述工程难题的解决，以及发射、更换和维护的经济性。
战略背景：全球竞赛
中国公司的声明已进入更广泛的国际讨论：美国和欧洲的私营部门及国家机构也在追求类似理念，硅谷高管已公开勾勒出包括空间计算增强在内的计划。安全分析师和空间政策观察家指出，支持轨道商业 AI 服务的相同硬件和光网络也具有双重用途特征，这引发了关于韧性、国家安全和出口管制制度的讨论。多个国家的评论员已将空间 AI 视为战略前沿——这不仅是因为其商业潜力，还因为分布式空间计算层将改变关键国家基础设施和工业 AI 工作负载的托管位置与方式。
近期时间表及关注重点
GuoXing 表示其星座的第二和第三集群将于今年推出，公司发言人继续发布激进的多年度时间表。中国各地的独立初创公司和研究实验室也有类似的快速路线图：第二代载荷、实验性星间激光测试以及早期客户部署已经公布或得到证实。国际观察家将密切关注几个具体指标——发射的规模和节奏、GPU 级加速器在轨的长期成功运行、激光星间链路的可靠性，以及大规模在轨训练在技术和经济上是否可行。同样重要的还有各国政府在频谱、出口管制以及随商业 AI 平台与国家安全利益交织而产生的在轨负责任行为准则方面的政策反应。
空间 AI 正在从概念转向演示，再到运营服务，其周期以月而非年计算。这种压缩的时间表带来了熟悉的权衡：速度与规模 vs 可靠性与开放性。目前，核心新闻点很明确——中国的公司表示他们已经在轨道上运行了通用大语言模型，并正以数千颗计算优化型卫星的计划来支持这一演示。这些计划是否能成为全球计算领域变革性的新层级，将取决于工程执行力、发射成本经济学，以及各国在商业雄心与敏感国家利益碰撞时所做出的政策选择。
资料来源
- 中国科学院（空天信息创新研究院）
- 中国科学院计算技术研究所
- Zhejiang Laboratory（之江实验室）
- Beijing Astro‑future Institute of Space Technology (BAIST)
- 国家航天局
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