跳至內容
AI 新聞站
返回

星雲科技獲17億元A輪資金建太空資料中心

Starcloud 最新一輪資金挹注使其空間計算公司估值達到 11 億美元,使其成為從 Y Combinator 毕業後最快達到独角兽地位的創業公司之一。這家公司於 Demo Day 展示後 17 個月完成的 A 輪融資為 1.7 億美元,由 Benchmark 和 EQT Ventures 領投。這也顯示出將資料中心外包至軌道的興趣不斷增加,因資源與政治障礙延緩了資料中心在地球上的發展,但這項商業模式依賴尚未驗證的技術與大量資本支出。Starcloud 累計已籌得 2 億美元,並於 2025 年 11 月發射第一顆搭載 Nvidia H100 GPU 的衛星。公司預計今年晚些時候發射更強大的 Starcloud 2,搭載多個 GPU,包括 Nvidia Blackwell 芯片與 AWS 伺服器刀片,以及一台比特幣挖掘電腦。公司同時將開始開發一個資料中心飛船,預計從 Elon Musk 的 SpaceX 所建造的可重複使用的重型運載火箭 Starship 發射。這艘飛船被命名為 Starcloud 3,是一艘 200 千瓦、三噸重的飛船,符合 SpaceX 所設計的「PEZ 散裝機制」系統,用以從 Starship 發射 Starlink 卫星。Starcloud 首席执行長兼創辦人 Philip Johnston 表示,預計這將是第一個與地面資料中心成本競爭力相當的軌道資料中心,電力成本約為每千瓦小時 0.05 美元 — 若商業發射成本約為每公斤 500 美元的話。然而挑戰在於 Starship 目前尚未飛行;Johnston 表示預計商業發射將在 2028 年與 2029 年開放。這就是所有大型空間資料中心專案所面臨的現實:強大的空間電腦將在新一代火箭開始以高頻率發射之前,成本將過於昂貴,這類事情可能要到 2030 年代才會發生。Johnston 表示:「如果延後,我們將繼續使用 Falcon 9 發射較小的版本。我們不會在 Starship 頻繁飛行之前,在能源成本上具備競爭力。」Johnston 解釋說,目前有兩種商業模式:一種是將處理能力出售給其他軌道上的飛船;例如公司第一顆衛星,例如分析 Capella Space 的雷達飛船所收集的數據。未來當發射成本下降時,更強大的分散式資料中心可能會從其地面對應者那裡取得工作。這說明了這個產業究竟有多新。當 Nvidia 首席执行長 Jensen Huang 在公司年度 GPU 技術會議上展示公司最新 Vera Rubin Space-1 芯片模組時,他並未提及這些芯片尚未生產或與公司開發伙伴分享。事實上,目前軌道上先進 GPU 的數量僅數十個,而 Nvidia 在 2025 年預計已向地面超規模數據中心客戶銷售近 400 萬個。再考慮 SpaceX 的 Starlink 通訊網絡,這是軌道上最大的衛星網絡,擁有 10,000 個飛船,產生約 200 兆瓦的能源,而根據 Cushman and Wakefield 的數據,美國目前正在建設的資料中心功率超過 25 億瓦。Johnston 表示,他的公司目前在競爭對手之前,已將第一個地面 GPU 部署在軌道上。根據 Starcloud 的說法,這被用來在軌道上訓練一個 AI 模型,這是第一次,並運行 Gemini 的一個版本。除了性能之外,Johnston 表示 Starcloud 現在擁有關於如何在軌道上運行強大晶片的寶貴數據。他告訴 TechCrunch:「坦白說,H100 可能不是空間中最好的晶片,但我們之所以選擇它,是因為我們想要證明我們可以在空間中運行最先進的地面晶片。」這項硬來的知識 — 另一個 GPU,Nvidia A6000 在發射時失敗 — 將影響未來的設計。還有一長串技術挑戰待解決,包括高效的電力產生與冷卻這些發熱的晶片。Starcloud-2 將擁有迄今為止飛船上最大的可部署散熱器;Johnston 表示預計至少還會有兩種這類飛船發射至軌道上。同步問題也是另一個挑戰。最大的資料中心工作負載,通常是用來訓練的,需要數百或數千個 GPU 一起運作。在軌道上進行這類工作,則需要極大的飛船,或是在飛船之間建立強大的、可靠的雷射連線。大多數從事這項技術的公司預期這些工作負載將在較簡單的推理任務之後才會出現。除了 Starcloud,Aetherflux、Google 的 Project Suncatcher,以及 Aethero — 這家公司於 2025 年發射了 Nvidia 首個空間基於的 Jetson GPU — 都正在發展空間資料中心業務。室內的巨象是 SpaceX 自己,它已向美國政府申請許可,建造並運營一 million 個用於空間計算的衛星。與 SpaceX 直接競爭對任何創業者來說都是艱巨的任務,但 Johnston 認為仍有共存空間。他告訴 TechCrunch:「他們主要是為 Grok 和 Tesla 的工作負載做準備。也許在某個時候他們會提供第三方雲端服務,但我認為他們不太可能做我們正在做的事情 — 作為能源與基礎設施的參與者。」


分享這篇文章:

上一篇
Qodo 筹得7000萬美元用於程式驗證 隨著AI程式寫作規模擴張
下一篇
為何 OpenAI 真正關閉 Sora