出品/星动无极
10月30日，谷歌宣布 Project Suncatcher 的原型卫星完成在轨调试，首次由运行在轨道上的数据中心级张量处理单元生成人工智能响应。地面站在一次过站窗口上行发送提示词，要求星上预装的 Gemma 4 模型写一首关于身处太空的俳句，卫星飞经挪威斯瓦尔巴上空时把结果下传回地面。
这颗卫星10月1日搭乘 SpaceX 的 Transporter-18 拼车任务升空，平台由 Planet 合作研制。整星搭载四块谷歌自研 TPU，供电能力最高1千瓦。受供电与散热限制，TPU 一次只能连续工作约20分钟。
此前三周，团队按调试清单逐项完成主机加电、TPU 托盘加电和早期机器学习测试，之后才有这次端到端的提示词往返。谷歌把这一步称为该项目的 Hello World 里程碑。
这次验证的内容有三项：模型能在星上加载并运行，算力调度能在功耗与热约束下完成一次完整推理，天地通信链路能承载上行提示与下行结果。三项都通了，才构成一个可复现的闭环。
边界同样清楚。这是一次原型验证，不是商业服务。谷歌2025年11月公布该项目时定位为长期研究，本次没有公布延迟、带宽、功耗和重复运行的可靠性数据，也没有说明何时对外提供算力。
把算力放进轨道，好处是能源与土地。卫星在日照区可以持续获取太阳能，不受地面电网容量、土地审批和电价的约束。低轨卫星的单程通信时延在毫秒级，对时延不极端敏感的任务具备可行性。
难点在热。真空中没有空气对流，1千瓦的发热量只能靠辐射散出去，散热板面积与整星姿态都要围绕这件事设计。20分钟的工作窗口是这个约束的直接结果：计算一开，功耗和热量同时上升，电池与散热都要留余量。
任务编排因此必须围着过站窗口和热节拍转，无法像地面机房那样随时调用。这也决定了早期场景是批处理式的，一次过站完成一轮推理，结果在窗口内下传。
另一道关是辐射。高能粒子可能引发位翻转，在未触发常规监控的情况下改写存储数值。商用 TPU 没有做抗辐照设计，只能靠系统级冗余、纠错与定期刷新来兜底。谷歌此前在地面粒子加速器上做过大量测试，结论指向推理负载受影响较小、训练负载受影响更大，但这需要在真实轨道环境中验证。
接下来的测试重点是热应力与辐射暴露。这两项数据决定 TPU 能不能长期在轨工作，也决定单星算力能不能被写成可承诺的服务指标。
下一步是两颗互联卫星，计划2027年发射，验证星间光学链路与协同推理。激光链路要求两颗卫星的姿态控制与捕获跟踪达到很高精度，轨道间距越大，链路建立越难。单星在轨推理相当于把一台服务器送上天，多星互联才接近轨道数据中心的形态。
竞争坐标已经排开。Starcloud 在2025年就把 H100 送进轨道运行，证明商用 GPU 可以在轨工作；SpaceX 也规划了自己的轨道数据中心，但卫星间距过大，难以有效共享算力。谷歌的差异在于使用数据中心级 TPU，并把赌注押在多星光学互联上。
成本是最后一道关。本月发表的一项同行评审分析估算，SpaceX 需要让星舰飞行1800次，才能达到其早期运载工具那种由学习驱动的成本下降。轨道算力的单位成本由发射价格决定，而发射价格又取决于复用次数与周转效率。
对卫星制造商，载荷正在从定制的抗辐照芯片转向商用 AI 加速器。商用货架器件的算力更强、迭代更快，代价是需要在系统层面做冗余与纠错。这个变化会改写载荷供应链，也会改变卫星的设计周期与热控方案。
目前能落地的场景是星上预处理。遥感卫星每天产生的原始数据远超下传能力，在轨完成筛选、压缩与目标识别，可以显著减少下传量。这类任务对时延要求不高，对带宽节省明显，比在轨训练大模型更接近商业现实。
要变成一门生意，轨道算力需要回答三个问题：每瓦算力成本能不能低于地面，散热与供电能不能支撑连续运行，故障率能不能被保险定价。谷歌这次给出的只是一个可复现的起点。
谷歌在公告中说，这批芯片已经取得太空资格，这是长期路线上的一个节点。对一家把 TPU 做成数据中心标准件的公司，验证商用芯片能否在轨工作，比验证某个具体模型更有意义。
把数据中心拆成卫星，等于把地面机房的三个前提换掉：电力从电网变成太阳能，散热从风扇变成辐射，网络从光纤变成激光链路。前提换了，工程难度没有降低。
轨道算力的竞争不会由一次俳句决定，而由连续运行的小时数、在轨故障率和每度电产出的算力决定。这些数字目前都还没有公开。