在SpaceX的星链部门和谷歌云都待过的Rama Afullo，两次在内部提出同一个想法，两次被拒。这位肯尼亚裔美国工程师随后辞职创业，成立Satlyt，总部设在加州桑尼维尔和肯尼亚内罗毕两地。他独家向TechCrunch透露，公司已完成800万美元种子轮融资。这家公司做的事情是卫星软件，让多颗卫星共同分担太空中的大型计算任务。
Afullo的想法来自两段任职经历。在谷歌云计算业务部门，他看到地面数据中心的能力边界；2024年短暂加入星链通信网络后，他确认太空计算机存在尚未开发的潜力。对内部提案的两次拒绝，他分别向TechCrunch复述了原话：在SpaceX的时候提过，他们拒绝了；在谷歌的时候又提过，他们还是拒绝了。
Satlyt的定位刻意避开整星制造。与SpaceX、谷歌或者Starcloud、Cowboy Space Company这些自建航天器的公司不同，Afullo的团队只做在卫星上运行AI模型的软件。他把这套做法类比VMware和Snowflake，两个平台的共同点是让用户运行复杂软件而无需关心底层基础设施。用他自己的话说，如果做轨道数据中心的公司是iPhone，Satlyt要做的就是Android，做成一个横向整合的开放生态系统，适配众多公司的卫星。
时机是这轮融资的背景变量。SpaceX此后全力押注轨道数据中心方向，Satlyt的软件定于周四搭乘SpaceX火箭发射升空，同行的还有谷歌太空数据中心项目Project Suncatcher的首个原型机。一次发射同时载着两条技术路线的载荷，轨道计算的验证窗口正在打开。
这家公司并非只有想法。Satlyt已在两次演示任务中试飞过其软件，初期重点是为航天器寻找运营效率提升方案。航天器通常依赖地面飞行控制人员处理异常，下行链路成本高且速度慢，用AI在航天器上做本地决策能带来实际节省。今年早些时候，Satlyt在Momentus运营的一颗航天器上部署了谷歌DeepMind的Gemma AI模型，将机载软件错误相关的下行数据传输量削减了60%以上。Afullo给出的账是，这种效率提升每年可为每颗卫星节省数十万美元。
轨道计算这条赛道在2026年迅速升温。国内方面，国星宇航的星算计划02组、上海的空间计算星座先导星已相继入轨；国外方面，谷歌Project Suncatcher把原型机送上轨道，Starcloud等公司按自建路径推进。Satlyt选择的是另一端，不做航天器，只做跨平台的软件层，商业模式对应的是星载计算的规模化之后的调度与适配需求。这个市场的验证节奏取决于两个变量，一是星载算力硬件的量产成本，二是有多少卫星运营方愿意开放自己的在轨资源。
种子轮之后，Satlyt的验证节点已经排定：随周四这次发射升空的软件将在真实轨道环境中运行，其表现与Gemma模型演示时的60%下行削减数据是否可复现，是下一份要看的成绩单。
下行链路是这个赛道所有商业测算的共同前提。卫星把传感器读数和影像全部传回地面处理，成本高且速度慢，地面飞行控制团队又要为每颗卫星的异常处理预留人力。把AI推理搬到星上，让卫星先判断哪些数据值得传、哪些异常可以自行处置，节省的是带宽和运控两端。Satlyt在Momentus航天器上的Gemma模型试验给出的60%下行削减，就是这条逻辑的第一次量化呈现，按Afullo的说法，折算下来每年可为每颗卫星节省数十万美元。
竞争格局里，Satlyt的位置在软件层。SpaceX、谷歌、Starcloud、Cowboy Space Company走的是自建航天器的重资产路线，把计算硬件与发射能力握在自己手里。Satlyt不做航天器，产品面向众多卫星运营方的在轨资源，跨平台适配是其核心壁垒。两种路线的胜负手在生态开放速度，自建路线受制于自家星座的部署节奏，横向平台则取决于有多少卫星愿意把算力开放出来共享。内罗毕与桑尼维尔的双总部布局，也为这家公司在新兴市场的地面侧留了一个接口。
对这轮种子轮资金，公司没有披露具体用途，已知的验证节点是随发射升空的软件表现。轨道环境下的长期运行可靠性、多星协同调度的真实负载，都要在轨数据说话。如果60%的下行削减可以在第三方卫星上复现，横向平台的故事才真正成立
出品/星动无极