作者｜李楠
微信 ｜tqkm1510
2024年夏天，尚在读博的邢若粼和几名同伴，进驻北京远郊的一处试验场地，开展为期数月的攻坚，测试团队自研的第一台全国产高算力太空服务器。基地的条件让人“一个小时都不想待”，但团队经常忙至深夜，直至夜色深重才启程返校。
这成为一苇宇航太空创业故事的一个伏笔。
同在2024年，英伟达创始人黄仁勋在COMPUTEX上把数据中心称为AI Factory——能源和数据进入工厂，Token成为它生产的新商品。随后Token经济逐渐爆发，而一苇宇航要做的，便是在太空中架设生产Token的机器。如果用一个词概括这件事，那就是“太空算力”。
眼下，太空算力不断升温。
一来，AI算力向持续的推理与行动延伸，Token需求大幅上涨，Token成本成为AI生意能否成立的关键。再者，马斯克的行动引起了行业对太空更进一步的重视。
2026年1月，马斯克旗下的SpaceX向美国联邦通信委员会提交申请，要建设一个最多包含100万颗卫星的“轨道数据中心系统”；随后又提出，计划最早于2027年部署AI算力卫星，利用Starship、Starlink和轨道太阳能，把模型推理与算力销售搬到太空。
以上背景交错融合，让太空算力从航天行业的边缘实验，变成AI基础设施竞赛中的新命题。一苇宇航由此迎来了命运转折，站上风口。
一苇宇航成立于2025年2月。创始人邢若粼带着团队早期瞄准通信场景，随后把重点挪到算力上，主攻“高性能太空算力载荷”，提供涵盖操作系统、虚拟化中间件、AI基础层的太空应用服务底座，构建太空算力应用生态。
其核心成员均有空天计算在轨试验平台天算星座的科研工作经历，这让他们积累了太空算力服务器的研发经验，同时了解到如何在商业航天方面开展真实业务，有了进入太空算力产业的基础。随着Token与算力需求的激增，自2025年年底开始，团队扩张与融资同步提速。
自2025年7月至今，一苇宇航完成四轮融资。最初是千万级种子轮，由麟阁创投独家投资。最近则是超亿元的天使轮系列融资，投资方包括北京市空天基金、浩瀚深度、世纪金源、亿宸资本、泰中合投资、中鑫致道资本、星枢科创等。
从太空畅想落到实地，一苇宇航的产品分四条线，彼此协同。
首先是卫星智能组件系列产品“极宇”，服务当下的卫星计算、通信和控制需求；其次是太空算力集群产品“登云”，面向大模型推理，押注未来的太空Token；再次是卫星载荷统一软件开发套件“天衍”，对标英伟达CUDA；最后则是太空算力服务平台，连接卫星、载荷、地面站和仿真环境，让用户完成任务定义、测试、上注、执行和回传。
不久前，我们在一苇宇航的办公室跟邢若粼聊了聊。在AI浪潮的创业图谱中，相比AI应用，太空算力更前沿也更抽象，大家看不到也用不上，但这份面向未来的技术与产业已然不可忽视。身处产业当中的人怎么理解这个概念，又如何推进这门生意，让人好奇。邢若粼对这些都做出了解答，并给出了一些有意思的判断。
在他看来，算力既可以转化为“极致的信用”，也可以转化为“极致的生产力”。信用解决价值如何交换，生产力决定价值如何产生，两者最终可能重新汇合，Token有机会成为未来经济体系的基础。
从这个角度出发，太空算力在本质上牵涉到一种文明跃迁级别的宏大叙事。这引人遐想。虽然一切尚在早期，这家初创企业已经拿下规模化的商业订单。
一苇宇航的名字化用了“一苇渡江”的典故。南北朝时，高僧达摩北上传佛。来到长江岸边，无船可渡，便折一根芦苇置于江面，凭此横渡长江。最终抵达嵩山少林寺，在山洞中面壁九年，开创中国禅宗。
邢若粼喜欢其中的意境。他说：“这和我们现在到太空里播种硅基智能，是一类事情。”
以下是硅星人与邢若粼的对话，经过不违原意的编辑处理。
太空算力究竟在做什么
硅星人：最初为什么选择创业？当时有怎样的考量？
邢若粼：创业对我们来说是一件顺理成章的事。2019年，我们开始做天算星座，研究怎样实现计算卫星系统；2023年又发射北邮一号，让卫星算力像云服务一样可以通过网络调用。我在北邮一号上做了完整的散热和功耗测量，也逐渐从学术转向产业，参与商业合作和星网相关项目。之后越来越觉得，自己想解决问题，而不是停留在发现问题和发表成果上。
不过我们最初的商业逻辑是通信。从5G过渡到6G，通信基础设施本质上会向太空迁移。太空连接可以覆盖低空和大量非城市区域，而这些地方往往又是资源所在地。未来，无人重卡、无人机巡检等大量无人作业，可能是6G很重要的应用。之后才把重心转移到算力上。
硅星人：从通信到算力是两个领域，为什么会有这种调整？
邢若粼：其实两者之间有顺承关系。通信进入太空以后，会产生大量流量和数据。卫星基站需要算力，基站背后的数据中心也需要算力。我们做过星载核心网，它本质上是连接基站和数据中心的中间环节，相当于运营商机房上天。但那时我们能想清楚以CPU为主的云服务为什么会上天，却回答不了AI为什么要上天、GPU为什么要上天。
GPU上天只能落在AI赋能遥感、AI赋能通信调度等几个niche market（利基市场），很难讲出足够大的逻辑。Agent Scaling Law出现以后，这件事才彻底讲通。
硅星人：Agent Scaling Law具体怎样改变了你们对太空算力的判断？
邢若粼：从2025年年底开始，我们逐渐感受到Agent Scaling Law的趋势。2023年大模型刚出来时，是data不够；后来是算力不够；当data和算力基本够了以后，又发现Agent的操作不够。我觉得Agent Scaling Law的本质，是把人类一切活动的历史数据蒸馏到大模型里。
AI也在自我强化地演进，大模型开始“自己写自己”，这带来了近乎没有上限的Token需求。黄仁勋提出了“Token Factory”这个叙事。在此之前，我们隐约有这种感觉，但他把它总结出来以后，我们突然有一种醍醐灌顶的感觉：未来Token可能是经济的基础支柱。到这一步，太空算力就完全make sense了。
所以我们本质上经历了两个阶段。第一个阶段，是通信这个夕阳产业通过太空续了一次命，但大故事没有那么sexy；现在AI带来的变化，则是底层最重要的事情。
硅星人：你怎样理解太空算力的本质？
邢若粼：我把它理解为一种资源转化。太空有能源、轨道和空间资源，我们希望通过卫星和计算载荷，把宇宙空间的能源转化成AI Token。地面互联网经历了裸机、云计算，再走向AI驱动应用的时代；如果Token成为一种通用需求，轨道也可能成为生产智能的基础设施。
太空本身有很多资源。例如晨昏轨道能够提供接近24小时的光照和更高的发电效率。散热也不能简单说好或坏：太空没有空气对流，但辐射散热有优势，可以利用宇宙背景热沉。与此同时，地面IDC还面临资源紧张、淡水消耗、选址和用电困难。地面基建体系与不断降本增效的航天体系正在交汇。
硅星人：在生产通用Token之前，哪些任务必须或者更适合在太空完成？
邢若粼：太空算力要服务地面通用需求，前提是成本必须低于地面。如果还没有跨过这个拐点，就没有必要把通用需求搬到天上。早期只有那些必须在太空完成，并且用户愿意支付高价的需求能够闭环。即使成本是地面的100倍，只要提供的价值高于成本，用户仍然可能付费。
第一类是遥感。例如军事侦察中，传统卫星拍到目标，等到过境后把图像传回地面再分析时，目标可能已经离开；有了星上算力，可以拿到图像后立即识别，再通过链路直接发出预警。遥感由此可以从事后处理扩展到预报和即时服务。
第二类是通信网络自身的AI需求。信道容量已经逼近极限，6G正在尝试用AI换取有效带宽。例如语义通信，可以在几百KB的窄信道上传输4K超高清视频。底层逻辑是用AI抽取视频的语义信息，只传编码后的语义，再由接收端用算力恢复。算力会成为信息传输的基座能力。
大家常把路径划分为“天数天算”和“地数天算”：先处理太空产生的数据，最终再用太空算力服务地面数据。不过这个划分也未必准确。关键仍然是成本。跨过拐点以后，很多计算都可能转移到天上；在此之前，只适合个别场景。
硅星人：你们目前验证了哪些AI任务？
邢若粼：第一类是海洋渔业，利用大模型的识别能力判断鱼群价值。鱼群是动态的，大量图片又无法全部传到地面，所以需要在太空处理。这是我们第一个闭环应用。
第二类是卫星联合无人机巡检。卫星先做广域图像识别，找出风险点和隐患点，再由地面无人机协同排查。
第三类是网络应用，例如怎样在几百KB的信道上传输4K视频，以及怎样传输信息足够丰富的遥感图像。
第四类是太空机械臂。机械臂在太空中并不是时刻都有通信，却要自主完成复杂、精细的拖拽操作，需要有点像太空具身智能的能力。
这些应用基本还在验证阶段，但用户愿意付费。我们会先在地面做仿真，仿真成熟后再以容器、代码或数据等形式上注到真实卫星平台，进行在轨验证。
四类客户，分阶段展开商业化
硅星人：目前一苇宇航的客户主要是哪些？他们分别有哪些需求？
邢若粼：我们的客户分四类。第一类是高校和科研机构。我们可以帮他们发星、建站、组网，再调用算力资源，降低他们进行太空实验的门槛。
第二类是政府和地方产业平台。政府重视产业创新，在太空算力的前置研发和基础设施上给与政策和资源上的支持。我们作为牵头单位推进北京市太空算力创新中心建设，登云系列的大算力载荷也被纳入重点规划布局。
第三类是运营商、星座建设方和通信设备商。我们的第一台太空服务器就是三大运营商之一购买的。通信星座即使暂时不运行通用大模型，也需要控制、通信、网络调度和边缘计算，所以它们是现阶段比较现实的客户。
第四类是AI公司，这是更远期的客户。终极商业模式可能叫Computing as a Service。客户需要建设一个算力星座，我们整合算力、卫星和火箭，把算力送上太空，再通过云服务交付，提供全流程品控和交钥匙服务。
硅星人：针对以上需求，你们怎么设计产品？
邢若粼：我们的产品分成极宇、登云、天衍和太空算力服务平台。极宇是底层运行基座，打通通信、自主运行和平台控制能力；登云提供实际的AI算力；天衍让算力卫星能够对外暴露接口；服务平台则把卫星和地面站组成网络，直接向客户提供云服务和算力资源。
这些产品之间存在明显的协同效应。极宇是现在，登云是未来，天衍和服务平台把它们连接成能够被客户使用的完整系统。
硅星人：除了SpaceX，一些国内同行也在做类似的事情，一苇宇航的核心差异化是什么？
邢若粼：我们的差异化首先在天衍SDK和全栈能力，包括底层操作系统的可靠性、云服务以及垂域算法和模型。其次，我们对通信的理解比较深，整体接口的适应性和灵活性更高。
对应云化调用能力的星控、对应智能算力的星智、对应星地星间通信的星通，当前普遍由三类不同厂商分别承接，各模块接口割裂分散。但在我们的技术视角下，三者底层本质均为计算，内核都是计算机系统，因此我们可以将其整合为同一技术体系下的三款标准化产品。
普通人何时能用上太空算力
硅星人：散热是行业公认的瓶颈，你们宣称把散热效率提高18%，这是怎么做到的？
邢若粼：太空散热可以分成两步：第一步是把芯片产生的热量导到载荷表面，第二步是通过卫星的辐射结构把热量散到外太空。外界通常更关注第二步，但第一步同样涉及半导体封装、微流道、液冷和结构设计，并不简单。
我们的优势不是比专业热控企业更懂材料，而是更理解计算任务本身。不同模型和芯片在什么时间发热、热量集中在哪些器件、峰值持续多久，会直接影响散热结构的设计。我们根据计算任务的热量分布反过来设计热控，并据此管理供应链。公司所说的散热效率提高18%，主要来自这一环节的验证结果。不过单靠这一个环节不能解决所有问题，完整系统仍然需要产业链协作。
硅星人：所以整个太空算力产业最难跨越的瓶颈，不是技术？
邢若粼：太空算力涉及AI、航天和通信，是一个大产业链问题。通信距离、能源和散热都有明确的物理规律，也都可以计算边界。它们当然有很大的工程难度，但从理论上说是可以通过持续优化解决的。真正困难的是怎样把系统做出来。
所以，根本问题是不同产业之间协作的组织效率。单一大厂很难完成这件事。芯片公司、服务器公司和大模型公司的核心任务仍是追赶美国AI，很难再分出精力做太空算力，而且也不理解航天。中国航天产业链虽然比较分散，但每个环节都充分竞争。我们这些创业公司的价值，就是利用不同产业之间的gap，把整条链转起来。能够串起来，本身就是价值。
硅星人：在远期的太空算力产业格局中，一苇宇航扮演什么角色？
邢若粼：一边是火箭和卫星，另一边是芯片和大模型，这两个领域之间有一个非常难跨越的gap。我们做的是在两个世界之间架桥，把芯片和大模型通过自己的系统放到火箭和卫星上。这也是我们最大的商业价值。
我们把火箭和卫星当作工具，把芯片和大模型当作产生价值的能力。等这座桥真正通车以后，再通过正向收入布局上下游，判断产业链未来的卡点在哪里。我们现在不做某些环节，不代表未来绝对不会做。
硅星人：你们把2030年看作一个重要节点，到时候行业会有哪些变化？你们自己又有哪些目标？
邢若粼：2030年是很重要的时间关口，几个产业周期会在这个时间点交汇。
第一，AI领域会不会分出胜负，这是很大的变量；第二，根据媒体报道中专家的预测，2030年被设定为6G商用元年，意味着通信星座可能基本部署就绪；第三，到那时中国的可复用火箭能力的巨大提升。
对我们来说，五年的主线是追求算力的极致，做到类似马斯克的Starmind AI1级别的卫星。所以首先要把算力资产，也就是算力服务器或算力整星做好。与此同时，我们要完善极宇系列、逐步支撑业务，并围绕四类重点客户发展下游生态。
硅星人：2030年以后，普通人可能直接使用哪些太空算力服务？
邢若粼：假设到2030年能够接入1000万台终端，太空算力实际上已经开始具备走入日常生活的可能。那时候，我们每一次与AI对话，汽车上的导航，以及坐飞机时的上网体验和流媒体服务，都可能逐渐由太空算力直接提供。
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