融资 2 亿美元，估值 11 亿美元：太空计算新星 Starcloud 崛起
Starcloud 近期完成最新一轮融资，估值达 11 亿美元，成为 Y Combinator 加速器毕业后最快跻身"独角兽"行列的初创企业之一。
本轮融资为 A 轮融资，在 YC 演示日之后 17 个月内关闭，由 Benchmark 和 EQT Ventures 领投。在数据中心建设受资源和政治因素制约的背景下，将算力外包至轨道的模式正吸引越来越多关注——但这一商业模式的可行性仍有待验证，且需要大量资本投入。
算力上太空：从 H100 到 Starcloud 3 的演进路线
截至目前，Starcloud 已累计融资 2 亿美元。公司于 2025 年 11 月发射了首颗搭载 Nvidia H100 GPU 的卫星，计划今年晚些时候推出算力更强的 Starcloud 2，将同时配备 Nvidia Blackwell 芯片、AWS 服务器刀片以及一台比te币 矿机。
更远期的规划是 Starcloud 3：一款专门为 SpaceX"星舰"（Starship）设计的数据中心航天器。该航天器计划采用星舰的"PEZ 糖盒"部署系统，功率 200 千瓦、重量 3 吨。
创始人兼 CEO 菲利普·约翰斯顿（Philip Johnston）表示，他预计 Starcloud 3 将成为全球首个在成本上与地面数据中心竞争的轨道数据中心——若商业发射成本降至每公斤 500 美元，电价有望低至每千瓦时 0.05 美元。
[[SFIMG0]]
最大瓶颈：SpaceX 星舰尚未常态化运营
挑战在于，星舰目前仍在测试阶段，尚未投入商业运营。约翰斯顿预计，商业发射通道将在 2028 至 2029 年间逐步开放。这是所有大型太空数据中心项目共同面临的现实：在新一代火箭以高频率投入运营之前（可能要到 2030 年代），太空超强算力的成本将持续高企。
"如果进度延迟，我们就在猎鹰 9 上继续发射小版本，"约翰斯顿表示，"在星舰高频飞行之前，我们在能源成本上不可能具备竞争力。"
两种商业模式
约翰斯顿将业务划分为两种模式：
- 近地算力服务：向在轨的其他航天器出售计算资源。例如，公司首颗卫星已为 Capella Space 的雷达卫星提供数据分析。
- 分布式轨道数据中心：待发射成本下降后，更大规模的太空数据中心有望承接地面数据中心的部分工作负载。
行业现状：太空算力仍处萌芽阶段
这件事的复杂性在于，整个行业仍处于极早期。英伟达 CEO 黄仁勋上周在 GTC 大会上发布了 Vera Rubin Space-1 芯片模组，但截至目前尚无成品交付给任何合作伙伴。
实际上，当前在轨的高端 GPU 数量仅以"几十颗"计，而英伟达 2025 年向地面超大规模云厂商售出的 GPU 约接近 400 万颗。再看能源规模：SpaceX 的星链网络拥有约 1 万颗卫星，发电能力约 200 兆瓦；而美国目前在建的数据中心总功耗已超过 25 吉瓦（来源：Cushman & Wakefield）。
约翰斯顿坚称，Starcloud 在轨算力领域已领先竞争对手：公司首颗卫星部署了全球首款在轨地面 GPU，并完成了一次在轨 AI 模型训练（公司宣称这是行业首次），还运行了 Gemini 的某个版本。更重要的是，这些实践积累了宝贵的一手数据——比如，英伟达 A6000 GPU 在发射阶段损毁，而 H100 也并非最适配太空环境的芯片，但公司选择用它来验证"在太空运行最先进的地面芯片"的可行性。这份经验将直接影响后续设计。
Starcloud 2 将配备私人卫星史上最大的可展开辐射器；约翰斯顿透露，至少还会有两个版本相继入轨。此外，在轨大规模并行计算（尤其是需要数百乃至数千颗 GPU 协同的训练任务）仍需解决星间同步问题——这要求超大型航天器，或在编队飞行的航天器之间建立强大可靠的激光链路。多数从业者认为，高难度的工作负载需要等简单的推理任务在轨验证完成后再推进。
除 Starcloud 外，Aetherflux、Google Project Suncatcher、Aethero（2025 年曾发射英伟达首款太空 Jetson GPU）等也在布局太空数据中心赛道。
SpaceX：绕不开的对手
SpaceX 已向美国zf 申请建设并运营百万颗卫星组成的分布式太空计算网络的许可。任何创业公司直面 SpaceX 都是巨大挑战，但约翰斯顿认为两者存在共存空间： "他们构建的场景与我们略有不同。SpaceX 主要服务 Grok 和特斯拉的工作负载。未来他们或许会推出第三方云服务，但我认为他们不太可能扮演我们正在做的'能源与基础设施提供商'角色。"
AI 技能鸿沟显现：少数人正在甩开大多数
AI 行业正在经历一场前所未有的分化——掌握 AI 技能的人正在快速拉开与普通用户之间的距离。这不是危言耸听，而是多家 AI 公司近期向 TechCrunch 确认的事实。
头部用户正在"甩开"大多数
据多家 AI 公司观察，能够熟练运用 AI 工具完成复杂任务的用户，其生产力提升幅度远超预期。与此同时，大量普通用户仍停留在向 AI 提简单问题的阶段。这种差距正在形成一个"AI 技能鸿沟"，并直接影响个人和组织的竞争力。业界普遍认为，Prompt 工程、工具链组合、多轮推理等能力将成为下一代职场人的核心竞争力。
Google 发布"TurboQuant"：内存压缩新算法引发热议
Google 近日发布了一款名为 TurboQuant 的新型 AI 内存压缩算法，引发技术社区广泛关注。由于该名称与热门剧集《硅谷》中那个能将数据压缩到极致的"Pied Piper"公司同名，社交媒体上迅速掀起了玩梗热潮。有用户调侃："Google 这次是真的想把整个互联网都装进一个盒子里。"目前该算法的具体技术细节尚未完全公开，但已知它针对大模型推理过程中的内存占用进行了针对性优化。
拒绝 2600 万美元：一个美国农妇与数据中心的拉锯战
美国肯塔基州一位农场主日前收到了一份来自科技公司的 2600 万美元收购要约——对方希望在她的土地上建设数据中心。这位女士最终选择拒绝。她认为数据中心带来的土地利用方式变化将对当地社区和环境造成不可逆的影响。这一事件也折射出 AI 算力需求暴增背后，数据中心用地与农业、居民用地之间的矛盾正在加剧。
iPhone 漏洞工具遭泄露：数百万设备面临风险
一个能够入侵数百万台 iPhone 的漏洞利用工具包（exploit kit）已在互联网上被公开泄露。安全研究人员认为，该工具针对的是苹果设备长期未修补的一个内核级漏洞，影响范围可能极其广泛。Privacy Affairs 等安全机构已发出警告，呼吁 iPhone 用户尽快更新系统版本，切勿安装来源不明的应用或点击可疑链接。此次泄露再次表明，移动端操作系统的安全性与攻守博弈正在持续升级。
评论