AI的下一場基礎設施競賽，將不只發生在地面。
從大模型訓練、Agent應用，到具身智能、自動駕駛、和層出不窮的無人智能系統，AI正在從數字世界加速進入人類世界的每一個角落。與之相伴的，是一個更底層的問題：如果未來數十億台AI裝置持續線上，現有地面算力體系還能否支撐這一切？
馬斯克的SpaceX用10萬顆星鏈計畫和100萬顆AI算力衛星計畫給出了回應——AI算力的未來在太空。隨著太空AI算力被推向舞台中央，如何在軌道中部署算力星座，汲取近乎無限能源和空間資源，以建構萬倍於地面算力規模的天基算力基礎設施，成為國家、企業之間爭相搶奪的“戰略高地”。
在WAIC 2026世界人工智慧大會上，國內太空AI算力賽道的領創企業深空矩陣，正式對外發佈了面向太空AI算力產業化落地的系統性星座方案——“星環計畫”。
根據公司披露，星環計畫以高價值商業與戰略應用場景為牽引，通過建設算力、遙感、中繼一體化的低軌智能衛星星座，建構自主可控的空間資料、空間網路和空間計算閉環，紮實推動太空AI算力的產業化落地。
太空AI算力建設的加速，離不開中國商業航天基礎核心能力的突破。近日，長征十號乙運載火箭成功實現可回收，意味著中國商業航天的產業問題將很快從“能不能大規模上天”進一步轉向“上天之後做什麼、怎麼做、如何形成規模化商業閉環”。
這正是深空矩陣星環計畫想要回答的問題。
AI智能體推高算力需求，算力上天成產業剛需
過去幾年，大模型能力快速演進，算力成為AI產業競爭的關鍵底座。
與此同時，更大的變化正在發生：AI正在從線上應用、文字生成、圖像生成，進入機器人、自動駕駛、無人機、工業裝備、低空經濟終端等物理世界。
深空矩陣創始人兼CEO張偉傑指出，AI競爭的本質是算力競爭。隨著人工智慧從數字虛擬世界全面進入物理實體世界，算力與頻寬的消耗主體正在發生根本變化。過去，算力主要服務於人類的資訊瀏覽、互動與娛樂；未來，海量AI智能體的自主感知、即時推理、協同決策和持續運轉，將成為吞噬算力與頻寬的核心主體。
馬斯克此前也發表過類似觀點：人類峰值頻寬可能只有每秒幾百位元，而一台計算裝置的頻寬可以達到每秒一兆位元；未來AI計算和AI機器人的頻寬需求將極其巨大。
然而，地面算力基礎設施所面臨的約束卻在顯著增強。
首先是能源約束。美國電力研究所（EPRI）明確提到，當初的電網和相關政策，根本不是為AI基礎設施帶來的需求速度與規模設計的，資料中心建設首先在物理層面就撞上了供電天花板。
其次是土地與建設周期約束。大型資料中心不僅需要土地、機房、供電、冷卻、通訊等綜合配套，還受到建設周期、審批流程和區域資源條件影響。
第三是來自民間的強烈抵制。Data Center Watch的報告顯示，2026年第一季度全美反對者在三個月內至少阻礙或延誤了75個資料中心項目。
這些日益增強的“硬約束”，讓太空AI算力成為智能體時代必須被嚴肅對待的產業剛需。
星環計畫：新一代AI智能衛星星座
從產業定位看，深空矩陣此次發佈的星環計畫，並不是傳統意義上的單一功能星座，而是以高價值商業與戰略應用場景為牽引，搭建算力、遙感、中繼一體化的AI衛星星座。星環計畫的戰略，是將太空AI算力的遠期願景，轉化為當下可落地、可驗證、可交付、可規模化的產業路徑。
傳統衛星更多承擔“看見世界”和“連接世界”的功能，而AI智能衛星星座要進一步承擔“理解世界”和“處理任務”的功能。衛星不再只是資料採集端和通訊轉發端，而會逐步升級為具備感知、計算、推理、調度和服務能力的太空智能節點。
在建設路徑上，星環計畫採用分階段、可迭代的發展模式。
星環計畫第一階段計畫部署約210顆衛星，通過先導技術驗證星座，完成空間資料獲取、星間高速雷射鏈路傳輸和在軌邊緣計算的基礎驗證。
隨後，通過跨層衛星算力互聯協同，把不同軌道、不同類型的衛星節點組織成可調度、可協同的空間計算網路。隨著智算衛星持續發射補充，太空算力節點將逐步組網成環，形成穩定擴展的智算軌道星環。
未來，星環計畫將持續推動太空智能算力擴容，從初期場景驗證走向大規模天基AI算力底座，並通過晨昏算力軌道協同覆蓋，進一步提升連續供能、持續計算和全球服務能力。
屆時，整個星座將由業務軌道AI智能衛星與晨昏軌道專用算力衛星兩類核心衛星組成，分別承擔全域感知、中繼、邊緣智能運算、大規模星上算力等差異化任務。
從遠期規劃看，星環計畫將持續迭代擴容，最終拓展至數千乃至數萬顆晨昏軌道專用算力衛星規模。隨著體系成熟，其功能重心將從前期遙感、中繼與算力驗證，逐步升級為全球化天基AI算力核心底座，支撐全行業、全場景的太空智能服務。
圍繞這一星座架構，深空矩陣進一步建構了雲、邊、端三級立體化太空算力體系。
端側由衛星本地處理單元承擔，完成原始資料預處理、資料過濾、資料壓縮記憶體與重點目標初篩，從源頭減少無效數傳壓力；邊側由太陽同步軌道上的中繼衛星承擔，面向多星協同感知、動態目標監測、即時態勢分析、快速應急響應等場景，完成多源資料融合與即時智能推理；雲側由晨昏軌道專用算力節點構成，承擔大規模模型迭代訓練、海量資料深度分析、全域算力統籌更新和大型空間智能演算法推演等高複雜度任務。
相比一開始就追求超大規模星座，深空矩陣圍繞高價值場景完成基礎網路、資料閉環、算力調度和服務能力驗證，是符合商業航天早期產業化規律的務實之舉。
中國方案：不盲目複製SpaceX，而是“另闢蹊徑”
SpaceX的佈局建立在成熟航天運力、低成本發射體系和長期技術積累基礎之上，而中國發展太空AI算力，必須直面當下航天運力約束、載荷重量限制、星上功耗瓶頸等現實問題。
張偉傑指出，中國太空算力產業不能簡單複製海外路線，必須探索適配中國產業現狀的差異化路徑。深空矩陣提出了三條核心技術主線：量超融合、星座叢集、算力聚合。
量超融合，重點解決單位重量、單位功耗下的智能密度問題。太空算力受限於運力、功耗、散熱和載荷條件，必須提升有限資源下的算力效率。
星座叢集，重點解決單星能力有限問題。單顆衛星的感知、計算和服務能力始終有限，只有通過多星組網、協同調度和體系化運行，才能形成穩定、持續、規模化的太空AI服務能力。
算力聚合，重點解決分散衛星資源如何轉化為統一算力服務的問題。算力聚合的核心，是通過全域組網與智能調度演算法，將不同軌道、不同功能的衛星算力資源虛擬化整合，建構統一調度、按需供給、全域覆蓋的太空算力資源池。
這三條技術主線的共同指向，是在中國短期現實工程約束下，不以簡單“堆星”和“堆晶片”為核心，而是通過系統架構提升整體效率。
產業鏈機會：AI與商業航天交叉賽道打開
太空AI算力不是單一航天項目，而是AI算力、商業航天、空間能源、先進製造、衛星網際網路、遙感資料服務等多個產業的交叉點。
從產業鏈看，星環計畫涉及的方向較為廣泛。
上游硬體環節，包括衛星零部件、太陽翼、柔性太陽能帆板、空間熱控系統、抗輻照器件、星載計算單元、AI晶片、光通訊終端和星間鏈路裝置。
中游系統環節，包括衛星平台、低軌星座組網、星載軟體、算力調度平台、空間網路協議、在軌資料處理系統、衛星批次製造和地面測運控體系。
下游應用環節，則包括遙感智能分析、應急管理、能源巡檢、海洋監測、低空經濟、無人系統、智能交通、城市治理、國土安全和全球智能終端服務等方向。
深空矩陣此前也明確表示，太空AI算力的產業化落地，絕非單一企業可以獨立完成，必須依靠開放架構、開放生態與產業協同。該公司會重點推進超高能效柔性太陽能帆板、星載超級散熱系統、多架構融合星載計算單元等關鍵方向，同時聯動航天製造、空間熱控、能源系統、AI晶片、星載軟體、遙感演算法、行業終端應用等合作夥伴，共同推動星環計畫落地。
深空矩陣要做的，是在關鍵架構和核心能力上形成牽引，同時通過開放生態把產業鏈夥伴納入同一個建設體系之中。
搶佔太空AI算力新窗口
當AI從數字世界大規模走向物理世界，算力基礎設施的邊界必然會被打破。
面向更廣域、更即時、更高價值的AI任務，單一地面基礎設施無法覆蓋全部需求。未來的AI基礎設施體系，將呈現出地面雲算力、邊緣算力、終端算力與空天全域算力大協同的發展格局。
隨著WAIC釋放出的AI基礎設施熱度持續擴散，商業航天與AI的融合也將進入更清晰的產業窗口期。在太空AI時代，誰能更高效地組織太空的無限能源、資料、網路和算力，誰就有機會佔據全新一代AI基礎設施的關鍵位置。
深空矩陣在WAIC發佈的星環計畫，是對這一產業大趨勢的積極回應。 (財聯社)