深度｜17个月估值11亿美元， Starcloud的豪赌：把AI数据中心搬到太空

导语

一家成立仅两年的创业公司，正在成为今年AI 基础设施赛道最受资本关注的新独角兽之一。

2026 年 3 月，轨道数据中心公司 Starcloud 宣布完成 1.7 亿美元 A 轮融资，由 Benchmark 与 EQT Ventures 领投，估值达到 11 亿美元，累计融资额达到 2 亿美元。从完成 Y Combinator Demo Day 到跻身独角兽，Starcloud 只用了 17 个月。更值得关注的是，这家公司彼时甚至尚未进入规模商业化阶段，而是一项仍带有强烈未来色彩的基础设施构想：把 AI 数据中心搬到太空。

Starcloud 的走红也并非孤立事件。随着 AI 算力需求持续推高能源、电网与土地压力，轨道数据中心正在从少数创业公司的前沿实验，逐渐变成科技巨头与风险资本共同下注的新方向。SpaceX、Blue Origin、Google 等玩家已经先后进入这一赛场。 当商业航天不断降低进入轨道的门槛，而 AI 又以前所未有的速度吞噬能源与基础设施，一个过去听起来近乎科幻的问题开始具备现实意义：未来支撑 AI 的下一代数据中心，是否还必须建在地球上？

Z Highlights 

• AI 发展的下一场竞争，或许不只是模型，而是基础设施。

• Starcloud 希望把"云计算"真正搬上云端——把数据中心送入近地轨道。

• 四代 Starcloud 并不是四颗卫星，而是一张通往 GW 级轨道数据中心的技术路线图。

• 持续太阳能、天然散热和无限扩展空间，是 Starcloud 选择太空的三个核心理由。

• 轨道数据中心是否会成为现实尚未可知，但它已经让"未来的数据中心还能建在哪里"成为整个 AI 行业必须思考的新问题。

01 地球会成为 AI 发展的负担吗？

过去几年，人工智能的发展几乎始终围绕着同一个关键词展开——算力（Compute）。

从 ChatGPT 到今天的大模型竞赛，模型越来越大，推理越来越复杂，支撑这一切的数据中心也以前所未有的速度扩张。人们关注 GPU、关注芯片、关注模型参数，却很少意识到，AI 的另一项基础设施正在悄悄成为新的瓶颈。

根据国际能源署（IEA）发布的《Energy and AI》报告预测，到 2030 年，全球数据中心的用电需求将增长一倍以上，达到约 945 太瓦时（TWh），略高于日本目前一年的总用电量。其中，人工智能将成为这一增长最主要的驱动力，AI 相关数据中心的用电需求预计将增长四倍以上。

图片来源：IEA

不断增长的电力需求，只是压力开始显现的一个缩影。

过去几十年，人们默认数据中心应该建在地球上：连接电网、铺设光纤、建设机房，再通过空调或液冷系统持续带走服务器产生的大量热量。这套模式支撑了互联网时代，也支撑了今天的大模型时代。

但随着 AI 进入新的发展阶段，这套基础设施开始面临越来越多现实约束。

首先是能源。越来越多 AI 集群开始迈向 GW（吉瓦）级规模，稳定而充足的电力供应逐渐成为稀缺资源；其次是散热，大规模 GPU 持续运行产生的热量，使冷却系统本身成为数据中心的重要组成部分；除此之外，土地资源、电网接入以及建设审批周期，也让新建数据中心的速度开始慢于 AI 需求增长的速度。

换句话说，限制 AI 发展的，开始不只是模型本身，而是承载模型运行的整个基础设施。

与此同时，另一个变量也正在发生变化。

随着可重复使用火箭的发展，进入太空的成本不断下降，一些过去只存在于科幻作品中的设想，开始第一次具备工程上的可行性。越来越多研究开始重新思考：如果未来数据中心能够获得持续稳定的太阳能供电，利用太空环境实现更加高效的散热，同时避免地球土地、电网和建设审批等限制，那么算力基础设施是否还有另一种可能？

这并不意味着未来的数据中心一定会离开地球，而是意味着，一个过去几乎不会被认真讨论的问题，如今开始拥有了现实意义：当地球建设数据中心的速度，开始跟不上 AI 发展的速度时，数据中心还有没有必要继续留在地球上？

正是在这样的背景下，一批试图重新定义 AI 基础设施的创业公司开始出现。其中，最引人关注的探索者之一，便是 Starcloud。

02 Starcloud：一家想把数据中心送上太空的公司

如果数据中心不一定非要建在地球上，那建在哪里？Starcloud 给出的答案，是把数据中心搬到近地轨道。

Starcloud 公司成立于 2024 年，总部位于美国加州。和大多数商业航天公司不同，它没有把目标放在通信卫星、遥感卫星或者空间运输上，而是从成立之初便聚焦于一个更加具体的问题——轨道数据中心（Orbital Data Centers）。

图片来源：Starcloud

如果只看名字，很多人会以为 Starcloud 是一家航天公司。但事实上，它真正关注的并不是火箭，也不是卫星，而是 Cloud（云）。

过去二十多年，云计算改变了整个互联网产业。越来越多计算任务从本地服务器迁移到云端，数据中心成为数字世界最重要的基础设施之一。

Starcloud 想讨论的是：如果未来 AI 需要的计算资源越来越庞大，那么"云"本身，是否也应该发生变化？因此，他们提出的并不是一颗新的卫星，而是一种新的计算基础设施——轨道数据中心。

在 Starcloud 看来，未来的数据中心并不一定只能部署在地球。随着航天能力的发展，轨道同样可能成为承载计算资源的新空间。相比简单地把服务器送上太空，他们更希望探索的是：如何在轨道上建立能够长期运行、持续扩展的数据中心。

这一理念，也体现在公司的产品命名上。

与传统航天项目按"卫星"或"任务"命名不同，Starcloud 直接将整个产品体系命名为 Starcloud-X。从 Starcloud-1 到 Starcloud-4，它们并不是四个彼此独立的产品，而是同一条技术路线上的四个阶段。对于 Starcloud 而言，这并不是一次性的航天任务，而是一场围绕轨道数据中心展开的长期工程。

03 从 Starcloud-1 到 Starcloud-4：一张通往轨道数据中心的路线图

前文提到，Starcloud 并没有试图一步建成轨道数据中心。

相反，它把整个计划拆分成四个阶段。从验证最基础的轨道计算能力开始，再逐步增加计算规模、能源系统和商业化能力，最终迈向真正意义上的轨道数据中心。

这四代产品，并不是四颗不同的卫星，而是一条不断向前推进的技术路线。

1. Starcloud-1：让第一座轨道数据中心真正开始运行

对于 Starcloud 来说，迈出第一步极其重要

因此，整个路线图的起点并不是一座庞大的空间计算集群，而是一颗仅约 60 公斤、冰箱大小的小型卫星——Starcloud-1。

视频来源：Starcloud

Starcloud-1 于 2025 年 11 月发射升空，它最大的突破并不是进入轨道，而是第一次把一块NVIDIA H100 GPU送入太空。这也是当时全球首次有数据中心级 GPU 在轨运行，其计算能力约为此前轨道 GPU 的 100 倍。

不过，Starcloud 并没有满足于"把 GPU 送上去"。真正要明确的是：地球上的 AI 任务，能不能在太空完成？

为此，团队在轨完成了一系列具有标志性的实验。

首先，他们成功在轨运行了 Google 开源大模型 Gemma（基于 Gemini 技术），让卫星能够直接完成推理任务，并实时响应来自地面的查询；随后，又在轨训练了 Andrej Karpathy 开源的 NanoGPT 模型，成为全球首个完成大语言模型训练的航天器。

这些实验看起来只是几个 Demo，但对于 Starcloud 而言，它们回答的是一个更根本的问题：如果今天能够在轨完成推理、微调和模型训练，那么未来理论上，地面数据中心能够完成的大部分 AI 工作，也都有机会迁移到轨道。

这一点，也是创始人 Philip Johnston 反复强调的目标。他在接受 CNBC 采访时表示："Anything you can do in a terrestrial data center， I'm expecting to be able to be done in space。"（任何能够在地面数据中心完成的计算任务，我都希望未来能够在太空完成。) 

因此，Starcloud-1 更像是一场可行性验证（Proof of Concept）。它验证的不是轨道数据中心已经建成，而是证明了一个长期以来只存在于概念中的设想——AI 计算，可以真正离开地球运行。

而在完成了"能不能做到"的验证之后，Starcloud 接下来要回答的问题就变成了另一件事：如果轨道计算已经可行，它能否真正服务真实用户，并开始承担商业计算任务？

这，也正是 Starcloud-2 想要解决的问题。

2. Starcloud-2：让轨道数据中心服务真实用户

如果说 Starcloud-1 证明了 AI 计算可以离开地球，那么 Starcloud-2 要回答的，就是另一个更加现实的问题：谁会真正使用轨道数据中心？

因此，Starcloud 将 Starcloud-2 定义为公司的首个商业任务。

相比第一代验证平台，Starcloud-2 已经不再只是一个实验载荷，而是一套完整的轨道计算平台。它将搭载 GPU 计算集群（GPU Cluster）、持久化存储（Persistent Storage）、支持 24 小时持续访问（24/7 Access），并配备自主研发的热控系统和供电系统，计划于 2027 年部署至太阳同步轨道（Sun-Synchronous Orbit）。届时，它将能够长期稳定地向用户提供轨道计算服务。

图片来源：Starcloud

与传统数据中心最大的不同在于，Starcloud-2 从一开始就面向两类完全不同的用户。

第一类，是太空中的用户（In-space Users）。

如今，越来越多遥感卫星、空间站和其他航天器每天都会产生 TB 级原始数据。过去，这些数据必须先传回地球，再由地面数据中心进行分析，不仅耗时，而且受限于通信带宽，很多数据甚至无法全部下传。

Starcloud-2 希望改变这一流程。

它把计算能力直接部署到轨道，让数据能够在太空完成处理，再只传回分析结果。这样既减少了大量原始数据的传输，也让遥感分析、目标识别等任务能够更快完成。

第二类，则是地球上的用户（Terrestrial Users）。

对于他们而言，Starcloud-2 更像是一座部署在轨道上的云计算节点。

Starcloud-2 将提供全球数据存储（Global Data Storage）以及独立于地球基础设施之外的主权云计算（Sovereign Cloud Computing）能力，为需要高可靠性、高安全性的场景提供新的计算与备份方案。

换句话说，未来的数据除了可以存放在本地服务器、公有云，也可能存放在距离地球数百公里的轨道数据中心。

从这个阶段开始，Starcloud 讨论的已经不再是"能否把 GPU 送上太空"，而是如何让轨道数据中心真正融入现有的计算网络。

无论是来自轨道的遥感数据，还是来自地球的计算需求，Starcloud-2 都希望成为连接两者的中间节点，让计算第一次真正发生在太空。

3. Starcloud-3 ：迈向真正的轨道数据中心

如果说 Starcloud-1 证明了轨道 AI 计算可以实现，Starcloud-2 开始尝试提供商业服务，那么从 Starcloud-3 开始，公司的目标已经不再是一颗卫星，而是整个轨道计算网络。

视频来源：Starcloud

按照 Starcloud 公布的发展规划，未来的轨道数据中心将不再是一颗不断堆叠功能的超级卫星，而是一套高度模块化的计算基础设施。整个系统由大量标准化计算模块（Compute Containers）组成，每一个模块都集成计算、存储、供电、散热和网络能力，并围绕中心节点不断扩展，就像今天地面超大规模数据中心不断增加服务器机柜一样。

图片来源：Starcloud

图片来源：Starcloud

这种设计意味着，轨道数据中心并不是一次性建成，而是可以随着需求持续"生长"。

新的计算模块能够不断发射进入轨道，与已有系统对接；太阳能阵列和散热模块也能够同步扩容，使整个数据中心像搭积木一样逐步增加算力，而无需推倒重来。根据 Stacloud 预计，在未来重型可重复使用运载火箭成熟后，每次发射甚至有望部署约 40MW 计算能力，为最终迈向 GW 级数据中心奠定基础。

4. Starcloud-4：瞄准 5GW 级轨道计算基础设施

到了 Starcloud-4，这一构想进一步被放大。

按照公司的设想，最终的数据中心规模将达到 5GW 级，由数百个计算模块和独立的太阳能、散热模块共同组成。整个系统不再对应一颗卫星，而更像是一座漂浮在近地轨道上的"数字基础设施"，能够持续为未来的大模型训练和 AI 计算提供算力支持。

值得注意的是，从这一阶段开始，Starcloud 讨论的重点已经不再是 GPU 型号、芯片数量或单颗卫星性能，而是供电、散热、网络、发射、维护等一整套数据中心架构。它试图回答的问题，也从"AI 能不能在太空运行"，变成了"未来的数据中心，是否可以不再建在地球上"。

04 为什么偏偏是太空

很多人第一次听到"轨道数据中心"时，都会产生同一个疑问：为什么偏偏是太空轨道？

毕竟，相比地球，把数据中心送上轨道意味着更高的发射成本、更复杂的维护方式，以及更长的建设周期。从直觉上看，这似乎是一件得不偿失的事情。

在 Whitepaper 中，他们给出了三个核心理由。

第一，太空环境长期来看更便宜。

相比与地球，在太空轨道中无论是能源获取成本还是设备长期花销都要更加经济实惠。

今天，数据中心最大的运营成本之一，就是电力。

随着大模型规模不断扩大，越来越多的数据中心开始消耗数百兆瓦甚至 GW 级电力，而稳定、低成本的能源正逐渐成为限制 AI 基础设施扩张的重要因素。

Starcloud 认为，这种限制主要来自地球本身。

由于大气层会吸收、散射部分太阳辐射，再加上昼夜交替、天气变化以及季节影响，即使是大型地面太阳能电站，也很难持续保持高效率发电。根据 Whitepaper 引用的数据，美国地面太阳能电站的平均容量因子（Capacity Factor）约为 24%，而北欧等地区甚至不足 10%。

相比之下，部署在太阳同步轨道上的数据中心几乎不会受到天气和昼夜变化的影响。由于没有大气层衰减，轨道上的太阳辐照度（Solar Irradiance）比地球表面高约 40%；同时，太阳能阵列能够长期保持最佳朝向，使整个系统的容量因子提升至 95%以上。

图片来源：Starcloud

Whitepaper 进一步估算，在上述条件下，相同面积的太阳能阵列在轨道上的总发电量可以达到地面的 5 倍以上。对于未来需要持续运行的大规模 AI 训练集群而言，这意味着计算所需的能源可以更加稳定，也更加廉价。

Starcloud 甚至进一步做了一项成本测算。

他们以一座 40MW数据中心连续运行10 年为例进行比较。按照 Whitepaper 中的模型，在未来发射成本进一步下降的前提下，虽然轨道数据中心需要承担发射、辐射防护等新增成本，但由于能够持续利用太阳能供电，同时无需建设备用电源、传统制冷系统和大量供水设施，其总体运营成本反而明显低于地面方案：地面数据中心约为 1.67 亿美元，而轨道方案约为 820 万美元。

图片来源：Starcloud

当然，这一测算建立在未来可重复使用重型火箭进一步降低发射成本等假设之上，更应理解为 Starcloud 对未来经济性的预测，而不是今天已经实现的商业现实。

但这张表所表达的观点却十分明确：Starcloud 真正想证明的是，在未来继续把所有数据中心留在地球，成本可能会更高。

第二，太空不是更热，而是更容易散热。

很多人的第一反应是：太空没有空气，服务器怎么散热？

事实上，数据中心真正需要解决的，从来不是"制冷"，而是把热量带走。

地球上的数据中心需要建设空调、冷却塔和液冷系统，并消耗大量电力维持运行。而在太空，深空本身就是一个天然的热沉（Heat Sink）。

Starcloud 指出，部署在轨道上的数据中心可以利用大型辐射散热板（Radiator），将 GPU 产生的热量直接以红外辐射的方式释放到接近 -270℃的深空。一个边长 1 米的双面黑色散热板，在 20℃条件下即可向深空辐射约 838 瓦**热量，因此所需散热板面积甚至不到太阳能阵列的一半。

相比需要针对夏季高温进行冗余设计的地面数据中心，轨道环境更加稳定，也减少了大量用于制冷的额外能耗。

第三，真正限制数据中心发展的，不只是电力，还有土地。

过去几年，AI 算力需求快速增长，越来越多超大规模数据中心开始面临一个共同问题：土地资源不足。

建设新的数据中心，不仅需要大量土地，还需要漫长的审批流程、电网接入以及环境评估。Starcloud 提到，在欧美，大型能源和基础设施项目往往需要十年以上才能完成建设，而电网容量和许可审批已经成为限制 AI 基础设施发展的现实瓶颈。

轨道则提供了另一种思路。

Starcloud 设想，通过模块化部署，计算、供电、散热和网络模块都可以随着火箭发射不断扩充，让数据中心像搭积木一样持续增长，而不再受土地、电网和建设周期的限制。未来，如果重型可重复使用火箭进一步降低发射成本，轨道数据中心甚至有望扩展到 GW 级规模，以满足下一代大模型训练的需求。

第四，太空，不是为了逃离地球，而是为了延续 AI 的发展。

当然，Starcloud 并不认为未来所有数据中心都会搬到太空。至少在很长一段时间内，地面数据中心仍然会是 AI 算力的主体。

但他们希望提出另一种可能：当地球逐渐接近能源、土地和基础设施的边界时，轨道或许能够成为 AI 计算的新增长空间。

因此，在 Starcloud 看来，把数据中心送上太空，并不是为了追求科幻，而是试图回答一个越来越现实的问题：当 AI 继续增长时，下一代数据中心还能建在哪里？

05 一群相信数据中心应该飞上天的人

一家公司往往会带着创始团队的烙印。

AI 创业公司，大多由模型研究员创办；商业航天公司，则更多聚集火箭、卫星和航空航天工程师。

但 Starcloud 的团队，很难用一个行业来定义。

根据官网介绍，目前团队成员来自 SpaceX、Google、Palantir、Anduril、Microsoft、Lockheed Martin、Sierra Space 等不同机构，覆盖航天工程、人工智能、分布式计算、云基础设施以及大型软件系统等多个方向。

图片来源：Nvidia

这种背景的多样性，其实正对应着 Starcloud 要解决的问题。

建设轨道数据中心，从来都不是一项单一学科能够完成的工程。

它需要航天工程师思考如何把数十吨甚至数百吨计算设备安全送入轨道，也需要电力和热控工程师设计供电、散热和热管理系统；同时，还需要云计算和 AI 基础设施团队，让这些部署在数百公里外的 GPU 真正能够像今天的数据中心一样，被开发者稳定调用和持续运行。

对于 Starcloud 来说，真正需要建设的，不是一颗更先进的卫星，而是一整套全新的计算基础设施。因此，这家公司天然就是一支跨学科团队。

这种工程化的思维，也体现在 Starcloud 对外公开的信息中。

相比用大量篇幅描绘遥远的未来，Starcloud 更倾向于公开每一个阶段的目标：从 Starcloud-1 验证轨道 AI 计算，到 Starcloud-2 尝试商业服务，再到后续建设可扩展的轨道数据中心，每一步都对应着具体的技术验证和工程任务。

这种表达方式并不像一家讲述未来愿景的创业公司，更像是一支正在推进大型基础设施项目的工程团队。

过去十多年，商业航天大幅降低了进入太空的门槛，云计算改变了全球计算资源的组织方式，而人工智能又让算力成为最重要的生产资料之一。Starcloud 恰好站在这三条技术路径的交汇点上。

也正因为如此，他们看到的，不只是轨道上的一颗卫星，而是一种新的计算空间；思考的，也不只是如何把设备送上天，而是如何让数据中心真正运行在太空。

或许，Starcloud 最特别的地方，并不是提出了"轨道数据中心"这个概念。

真正特别的是，它聚集了一群来自不同领域的人，并试图把一个过去更像科幻小说的设想，当作一项可以一步步验证、持续推进的工程去完成。

而真正的问题也随之而来：有了工程师，有了技术路线，把数据中心送上太空，就一定能够成功吗？

这也是 Starcloud 接下来必须回答的问题。它不仅需要技术，更需要资本、产业链以及整个商业航天生态的共同推动。

06 “Cloud” 真的能飞上天吗？

如果轨道数据中心只是一个遥远的科幻想法，那么很难想象，会有这么多机构愿意站在它身后。

图片来源：Starcloud

打开 Starcloud 官网，相比大多数创业公司只展示投资机构，他们把"Partners and Supporters（合作伙伴与支持者）"放在了同一个页面。

其中既包括Y Combinator、Benchmark、EQT等硅谷知名投资机构，也包括NVIDIA Inception、IQT（In-Q-Tel）、Plug and Play等产业生态合作伙伴，以及 Sequoia Scout、Andreessen Horowitz Scout Fund 等创业网络。

对于一家成立时间并不长、产品仍处于早期验证阶段的公司来说，这样一份名单本身就是一种信号：越来越多的人开始相信，这件事情值得被认真验证。

这种信任，同样反映在资本市场。

2026 年，Starcloud 宣布完成 1.7 亿美元 A 轮融资，公司估值达到 11 亿美元。对于一家尚未真正进入商业化运营的航天基础设施公司而言，这意味着投资人愿意为一个跨度十年甚至更长时间的基础设施愿景下注。

过去几年，商业航天持续降低进入轨道的成本；与此同时，AI 的发展又让全球算力需求以前所未有的速度增长。数据中心开始受到能源、电网、土地和建设周期等现实约束，而进入太空的成本却在不断下降。

两条原本毫无关联的发展曲线，第一次开始相遇。

在 Starcloud 看来，这就是轨道数据中心出现的真正原因。

他们将这一时刻称为Cost Crossover（成本交叉点）——当地面建设数据中心越来越昂贵，而进入太空越来越便宜时，轨道数据中心第一次开始具备经济上的可能。

当然，从"可能"走向"现实"，还有很长的路要走。Starcloud 联合创始人 Philip Johnston 曾说过一句非常坦率的话："Orbital infrastructure is simple to describe， but brutally difficult to execute。轨道基础设施的概念并不复杂，但真正困难的是把它做出来。"

真正的挑战，并不是提出一个大胆的设想，而是让它长期、稳定、低成本地运行。

未来，发射成本是否还能持续下降？轨道上的 GPU 能否稳定运行数年？面对辐射、热循环和空间碎片，整个系统是否能够长期可靠工作？如果数据中心真的进入太空，开发者是否愿意把训练任务部署到距离地球数百公里之外？

这些问题，目前都还没有答案。

但回过头来看，也许这正是 Starcloud 最有意思的地方。它讨论的已经不再是"一颗卫星"，而是下一代计算基础设施应该建在哪里。

过去，人类不断改变计算发生的位置：从大型机，到互联网机房，再到云计算中心。

今天，Starcloud 第一次把这个问题延伸到了地球之外。

未来的数据中心，会不会真的飞上太空？没有人知道答案。但至少，已经有人开始认真地把它当作一个工程问题，而不是仅仅是一个猜想。

References: 

https://www.starcloud.com/

https://starcloudinc.github.io/wp.pdf

https://datacentremagazine.com/news/starcloud-170m-to-spur-shift-to-data-centres-in-space

https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-case-for-data-centers-in-space#/

https://techcrunch.com/2026/03/30/starcloud-raises-170-million-series-ato-build-data-centers-in-space/

https://technologymagazine.com/news/starcloud-hits-us-1-1bn-to-solve-ais-brutal-power-crisis

https://www.weforum.org/stories/artificial-intelligence/data-centres-space-ai-revolution/

https://blogs.nvidia.com/blog/starcloud/

https://www.geekwire.com/2025/lumen-orbit-starcloud-10m-space-data-centers/

https://www.hpcwire.com/off-the-wire/starcloud-raises-170m-series-a-at-1-1b-valuation-led-by-benchmark-and-eqt-ventures/

https://www.cnbc.com/2025/12/10/nvidia-backed-starcloud-trains-first-ai-model-in-space-orbital-data-centers.html

https://www.iea.org/?spotlight=the-deepening-ties-between-energy-and-ai

文章来自于微信公众号 “Z Potentials”，作者 “Z Potentials”