太空算力的国产答案：用光子更高效，马斯克和老黄都太绕了

太空算力的竞赛，已经变成了一场真实的军备竞赛。

马斯克判断，到2032年，太阳能驱动的太空AI卫星，将成为全球成本最优的算力方案。

英伟达CEO黄仁勋今年三月的判断，也从某种程度上给这场竞赛定了性——任何生成数据的地方，都必须有智能存在。

两大巨头出手之后，太空算力的战场被推到了前所未有的高度，但太空计算面临的工程挑战，依然比地面残酷得多。

没有空气对流，芯片散不了热；宇宙中存在高能粒子，随时可以让芯片出错……

△国内外计算卫星（由AI辅助生成）

另一边的马斯克，也被曝出新动向——其手下的SpaceX公司正在考虑收购光模块公司Mesh。

被马斯克看中的Mesh，主营业务就是规模化量产光收发器，以用于提高AI数据中心的通信效率，进而提质增效。

光计算为什么天然适合太空

太空算力竞赛中，芯片面临的挑战比地面严苛得多，计算载荷要跨过三道坎——辐射、散热、功耗。

传统电子芯片依赖电荷存储与硅基晶体管工作，而太空中充斥着大量宇宙高能粒子。

高能粒子一旦击中芯片，就会引发单粒子翻转、单粒子闩锁等效应，导致计算出错乃至器件失效。

光计算芯片则从根本上绕开了这道坎。

光计算以光子作为载体来承载计算信息，光子本身不带电荷，天然免于高能粒子冲击的直接干扰，无需特殊的辐射防护设计。

散热是第二道坎，也是最棘手的一道。

传统电子芯片在工作时，电子在导线中的传输与晶体管的开关必然产生热量，而AI任务对数据搬运与计算有极大需求，这使得电子芯片的功耗和发热量居高不下。

太空是真空环境，没有空气对流，只有热传导和热辐射两种散热途径。

散热条件的严苛限制，极易导致传统芯片降频甚至失效。

光计算芯片的工作方式与此截然不同，光在波导中传播完成计算，这个过程几乎不产生热量。

第三道坎是功耗。

卫星在轨运行时高度依赖太阳能帆板供电，进入轨道阴影期后仅靠星载电池维持，能源供给极为有限。

高算力芯片的能耗越大，所需太阳能帆板的面积就越大，进而推高卫星的重量、体积与发射成本。

光计算芯片静态功耗理论上趋近于零，与卫星能源受限的严苛约束天然契合，算是绕开了这道坎的一半。

光计算的抗辐射、低发热、低功耗这三项特性，在太空环境中是有助于太空计算直接跨越初期阶段技术障碍的“杀手锏”。

跨过了这三道坎，光计算在太空场景中还有一项电计算难以企及的系统级优势——

同等载荷重量下，光计算能跑出更高的算力总量。

把地面数据中心搬上天，核心约束是载荷的重量和体积。

传统服务器的整套架构都是为地面形态设计的，将算力送上天，算力芯片、存储、CPU以及配套的散热系统、抗辐照屏蔽层……每一个部件都要占用宝贵的载荷空间，导致能够真正用于计算的空间所剩无几。

英伟达给出的应对思路是将CPU与GPU整合在一块，以极小的尺寸和重量实现相对可观的算力，Space-1 Vera Rubin模组正是这一思路的延续。

但光计算能够走得更远。

由于光计算芯片本身低发热、低功耗，所需的配套散热结构和能源系统可以做得更轻、更小，在同等重量的载荷中，光计算能够容纳更多的算力。

因此，在相同能源供给和散热条件下，光计算实现的算力总量高于电计算。

△光计算在太空场景的三大优势（由AI辅助生成）

在光本位科技研究院副院长蒲华楠看来，这种优势背后有着深刻的内生动力。

电计算芯片的性能进步，长期以来依赖微缩制程——在相同面积上集成更多晶体管，通过更细的连线提升运算密度。

然而，这条路有物理极限，当晶体管的栅极间距缩小到一定程度，量子隧穿效应就会不可避免地出现。

电子会穿透理论上不可逾越的势垒，导致漏电和计算错误，这是电计算在物理层面无法绕开的天花板。

光计算走的是一条完全不同的路。

光计算芯片的制备不依赖极紫外光刻机主导的先进制程体系，现有的45纳米以上乃至亚微米级制程就能满足光计算芯片的制备需求。

光计算算力的提升，依靠的是光计算规模的扩大，以及对光子本身具备的波长、偏振、光学模式等多重复用维度的充分利用。

在这条路径上，光计算的发热量和功耗保持平稳，成本可以得到有效控制，算力的天花板也远未触及。

光子破局，从地面到太空在轨推理

光子，是光计算的核心载体。

光计算的基本思路，是用光子替代电子来完成AI推理计算中最核心的部分，也就是大量的矩阵运算。

光计算芯片的优势在于，一次光线传播就能同时完成一大批这样的乘法运算，速度极快，且几乎不产生热量。

然而，放眼整个行业，大多数光计算方案与电计算相比，离真正可大规模、可通用、可稳定部署还有一定的差距。

其中最突出的问题有两个：

• 一是存储与计算仍然分离，AI推理时模型参数需要从外部存储频繁搬运到计算单元，存储带宽成为整个系统的瓶颈；

• 二是规模化集成困难，受限于硅光平台在芯片尺寸、翘曲变形和互联密度上的物理约束，传统光计算方案扩展算力规模并不容易。

这两道门槛，使得光计算距离电芯片那种成熟、完备的计算生态，仍有一段距离。

△光本位科技光子存内计算架构

△光本位科技多层封装玻璃基光计算系统

但从地面到太空，蒲华楠认为“光计算还需要跨过一道工程化的坎”。

火箭发射阶段震动极为剧烈，光学结构相比纯电子芯片引入了更多封装，芯片在高强度震动下的结构稳定性面临额外考验。

进入轨道之后，光计算系统还需要在真实太空环境下完成能源、热控、通信的系统级验证。

光算光联，太空算力的下一张底牌

这条路径与英伟达从单张GPU演进到集群级解决方案的逻辑相似，但底层技术路线截然不同。

放眼整个天基计算行业，当前的发展仍处于极早期阶段，距离规模化商业部署还有相当长的路要走。

技术验证、系统集成、规模部署，每一个环节都还有大量工程难题有待突破。

星载平台的供能资源受限、太空芯片的迭代周期、低成本规模入轨，这些都是天基计算从试验走向商业化必须跨过的门槛。

只有天基计算的综合成本低于地面计算，或者天基场景能够提供地面无法替代的高价值服务，商业化的普及才有真正的驱动力。

太空算力的赛道才刚刚打开，计算芯片及系统选择什么样的技术路线，决定了未来算力星座的能力天花板。

电计算在制程极限面前逐渐触顶，光算光联或许正是这场竞赛里绕开物理约束、走出差异化的一张关键牌。

本文来自微信公众号： 量子位 ，作者：关注前沿科技，原文标题：《太空算力的国产答案：用光子更高效！马斯克和老黄都太绕了》