去年11月，星云公司（Starcloud）借由一次SpaceX发射，把一颗名为星云一号的小卫星送入轨道。这颗60公斤重的航天器，是人类首个携带NVIDIA H100图形处理器的在轨计算系统。

“它的算力大约是此前所有太空GPU的100倍。”星云联合创始人兼首席执行官菲利普·约翰斯顿今春在华盛顿举行的太空在轨计算机遇会议上说。他接着列举了一连串“首次”：首次在太空训练模型，首次对合成孔径雷达数据做高功率推理，首次在轨道上运行Gemini的一版。约翰斯顿补充道，团队现在已掌握海量遥测数据，足以理解这类高功率GPU在太空环境中的运行状况。

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在会后与资深记者的对谈中，约翰斯顿描绘了近期的发射节奏。八个月后，星云二号就将升空，这是一颗8千瓦的卫星。更远的图景则是一张巨型网络：由88000颗卫星组成的星座，每颗重达3吨、功率200千瓦，总计能部署约20吉瓦的新增算力。

要实现这个数字，关键在于SpaceX星舰的高频次飞行。约翰斯顿判断，星链V3卫星的首次部署可能发生在今年底或明年初，此后还需18到24个月才能装载首批商业客户的有效载荷，也就是说，星云自家的卫星大概要到2029年或2030年才会搭上星舰。在等待的窗口期里，公司会先发射几种不同配置的星云二号。按约翰斯顿的说法，仅凭星云二号已签署的云端和边缘服务合同，卫星就能收回成本。

需求端也呈现出清晰的分层。早期客户主要来自专业应用领域，尤其是处理对地观测数据，以及其他更适合在边缘侧完成的计算任务。这类工作负载的价值高得多，每GPU小时的收费可达地面常规处理的100倍乃至1000倍。而长远来看，星云瞄准的是与所有地面数据中心在能源成本上展开竞争。

不过，约翰斯顿明确排除了短期内在太空训练模型的可能性。要完成训练，需要把多个舱段对接成大型结构，现阶段并不现实。而且，未来五年训练任务在所有人工智能工作负载中的占比将降到不足1%，追逐这样一个市场甚至算不上好主意。对于星云来说，真正的机会属于任何希望以更低的电力成本和基础设施费用获得算力的人。