卫星也能跑 AI：Satlyt 获 800 万美元种子轮，想做太空计算领域的"Android"
由前 Google 云业务工程师 Rama Afullo 创立的 Satlyt，正试图把 AI 模型部署到在轨卫星上。
这位肯尼亚裔美国工程师曾在 Google 从事云计算业务，2024 年短暂加入 SpaceX 的 Starlink 卫星通信团队。两段经历让他确信：太空计算存在尚未被挖掘的潜力。
"我在 SpaceX 时尝试向内部推销这个想法，被拒绝了。在 Google 时又试了一次，还是被拒绝。"Afullo 近日向 TechCrunch 回忆道。
于是他离开 SpaceX，与他人共同创办了 Satlyt——公司总部位于加州桑尼维尔，同时在肯尼亚内罗毕设有办公地点。Satlyt 的目标是为卫星构建软件基础设施，让多颗卫星协同完成大规模计算任务。公司日前完成了 800 万美元种子轮融资，Afullo 向 TechCrunch 独家透露了这一消息。
时机恰好站在他这边。SpaceX 如今已全力押注轨道数据中心，而 Satlyt 的软件将于本周四随一枚 SpaceX 火箭发射升空，与 Google 首个太空数据中心原型项目 Project Suncatcher 同场亮相。
不造卫星，做卫星上的"操作系统"
与 SpaceX、Google 以及 Starcloud、Cowboy Space Company 等初创企业不同，Satlyt 并不打算自己造卫星。Afullo 将公司的定位比作 VMware 和 Snowflake——这类平台让用户无需操心底层基础设施，就能运行复杂软件。
"如果 SpaceX 等公司做的是轨道数据中心的'iPhone'，我们就是那个'Android'——一个水平整合、开放共赢的生态系统。"Afullo 如此形容。换句话说，Satlyt 想做跨多家公司卫星的统一软件层。
Satlyt 已在两次演示任务中验证了软件能力。初期重点是解决航天器运营效率问题：传统上，卫星遇到任何故障都依赖地面飞控人员处理，数据下行（downlink）成本高、速度慢。用 AI 在星上做决策，既能快速处理异常，也能直接在轨处理传感器数据，省去下传步骤。
已完成验证：DeepMind Gemma 模型星上部署，传输量降低 60%
今年早些时候，Satlyt 联合 Momentus 运营的卫星，成功部署了 Google DeepMind 的 Gemma AI 模型。该模型将一次星上软件错误的传输数据量压缩了超过 60%。Afullo 指出，这种效率提升每年可为每颗卫星节省数十万美元。
本周的发射任务更为关键：Satlyt 软件将部署在印度初创公司 TakeMe2Space 制造的卫星上，后者专门为卫星研发计算硬件。此次任务共有三家客户：
- NASA：付费测试太空云计算协议
- Stellerian：专注太空监控（轨道物体追踪）的初创公司，测试图像处理负载
- TakeMe2Space：自己测试卫星托管其他公司软件的能力
目前轨道上高性能 GPU 数量有限，近期最现实的机会集中在上述边缘计算场景。Satlyt 的下一步计划更为宏大：在两颗不同卫星间建立共享计算系统——即太空版"云"，预计明年尝试。如果成功，公司将能以第三方提供商的身份，为卫星制造商提供真正的在轨计算云服务。
"我们的思路是，把你的卫星变成一台能产生收入的托管服务。"Afullo 总结道。
投资逻辑：不依赖"太空数据中心"的最高愿景
Satlyt 的种子轮由位于休斯顿的 Non Sibi Ventures 领投。该基金合伙人 Bernard Harris 曾是 NASA 宇航员，在轨时间超过 20 年，正是他的行业洞察帮助基金确立了对这个太空新赛道的信心。
Non Sibi 合伙人 Kent Lucas 透露了投资理由之一：Satlyt 的商业模式并不依赖轨道数据中心那个最激进愿景——后者面临经济性和发射瓶颈的双重不确定性。"Rama（指 Afullo）即使没有太空数据中心这个大故事，也能做得很成功，对吧？业务完全可以由不断增多的在轨卫星数量来驱动。" Afullo 的目标是：到本十年末，覆盖全球 20% 在轨卫星。他预计，届时几乎所有航天器制造商都会在卫星中配备 GPU 等先进处理器。
"如果你发射卫星却不给它装上 GPU，至少可以说，你亏待了自己的卫星，对吧？"
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