2025年国防军工行业分析：算力上天爆发前夕，太阳翼、能源系统与数传为最大增量

第一部分 AI浪潮催化大量用电需求，算力上天势在必行

太空算力的最终目标是形成天基数据中心

太空算力是指将搭载星载智能计算机、星间激光通信机、星载路由器等算力设施的卫星发射到太空，通过大量卫星组网的星间激光链路和算力分布式调度，构建天基 智能计算基础设施，最终形成天基数据中心。并在高辐射、低功耗、轻量化等约束条件下处理大规模数据，实现特定场景由“天数地算”向“天数天算”转变。与常 规的地面计算相比，太空计算减少了地面依赖、降低了信息时延，提升了全球信息获取与处理能力。太空算力卫星的组成部分一般包括星载智能计算机、星载路由器、 激光通信机、探测仪、能源系统组成。 太空数据中心的计算模块主要由服务器机架、网络交换机、对接端口、散热系统组成。太空数据中心计算模块的设计与集装箱式地面数据中心相似，每个集装箱内都 配备了机架，用于安置计算和存储单元，并内置了网络、电力及冷却基础设施。集装箱的设计使其能够通过一个机械接口与主体结构对接，从而实现与数据中心其他 部分的网络、电力和冷却连接。该接口将配备必要的运行支持系统，以可靠地连接数千条光纤线路、大功率输入电压连接器以及高效冷却系统。 太空数据中心的使用需要极低延迟，星间激光链路必不可少。训练大规模AI模型需要数据中心内所有计算节点之间具备极低的延迟。除了可以采用组网架构使各计算 节点之间的物理距离尽量靠近以外，为了实现低延迟高速率的连接，星间激光通信必不可少。

算力上天主要有四大应用场景

太空算力主要有四大应用场景： 遥感图像处理：太空数据中心的早期的应用方向将主要为对地球观测数据的分析。此外，太空中的实时数据处理为应急、救灾等高时效需求应用方向提供了巨大的提 升。在收集数据的空间中运行推理，几乎可以即时提供见解，将响应时间从几小时缩短到几分钟。 通信优化：星上部署网络是实现卫星网络的核心，天基计算性能一直是信号处理、多路复用、流量管理和资源分配等任务的关键限制因素，且通信卫星用户数量众多， 使得网络规划与优化尤为重要。星上算力可以通过提取和利用语义信息提升通信效率。 航天器控制、太空探索：此类任务需要AI辅助进行航线规划、碰撞预测等功能，需要高性能算力来运行复杂算法及大模型。 星上大模型：卫星的任务规划、遥感数据综合处理分析等任务，面临着工序复杂，输入输出繁多的问题，而大模型可以很好地承担复杂过程与人的直观需求对话的桥 梁作用，集成足够的底层能力，把复杂任务执行交给大模型即可大幅提升卫星的工作能力。星上算力的提升意味着可以部署更多参数的大模型，进一步提升星上处理 能力。同时，太空数据中心的建成也可以实现大模型在太空中的训练&推理。

需求端：数据、传输、管理三大瓶颈推动下，算力上天大势所趋

卫星对地观测数据服务一般经历“数据获取—数据传输—数据地面接收—地面数据处理—专题生产—数据存储—数据分发及应用”等阶段和环 节。目前遥感图像地面分辨率已从10米提升至0.3米，相同幅宽下的数据量增长了约1000倍。而传统天数地算的模式受限于星上处理能力不足， 传输速率过低等因素，亟需星上算力。 数据处理能力不足：由于星上处理效率过低，传统的遥感、通信、导航等卫星数据需要先传回地面，再由地面数据处理中心解析。目前遥感卫 星测绘到的数据仅有不到1/10的有效卫星数据能传回地面，且存在数据时效差等问题。例如太阳监测等科学实验卫星每天会产生约500G的观测 数据，但只有20G左右的数据可以传回地面。而星上算力可以实现数据在轨处理，能大幅减少需要传回地面的数据量。 传输速率过低：现有低轨卫星主要依赖地面站下传，受轨道和地理位置影响，每天仅有4-8次短暂通信窗口期，每次通信时间仅有5-10分钟。 对测控管理需求过大：目前卫星普遍采用地面遥控的工作方式，每颗卫星每天平均需要测控2-3次。面向巨型星座时代，地面遥测控能力达到 瓶颈，需要卫星及星座能够自主运营，对算力也产生相应需求。

供给端：AI催化下数据中心迈进GW级规模，地面基建难以满足发电需求

AI大模型训练需求愈演愈烈，各大厂商推动下美国目前已规划容量超45GW大型数据中心项目。目前全球人工智能正处于超高速发展阶段，各类大模型不断演进，对于 训练所需的算力需求达到了前所未有的新高度。根据巴克莱最新的研报显示，美国目前已规划的大型数据中心项目总容量超过45GW，本轮扩张的主要推手是OpenAI的 “星际之门”、亚马逊、Meta、微软、xAI等AI龙头厂商。其中，星际之门项目预计到2025年底实现10GW的建设目标、Meta正在推进1GW的Prometheus项目和5GW的 Hyperion项目、亚马逊预计将于2026-2027在美国增加13GW的容量、微软正在建设0.9GW的AI工厂、xAI正将其数据中心扩容至1.4GW。 2030年将出现100GW超大训练集群，全球数据中心用电需求有望超200GW。根据OpenAI前员工撰写的《SITUATIONAL AWARENESS》的描述，2022年GPT-4大模型完成训练 阶段，对算力的需求约等于10000张H100 GPU。随后数年AI训练对于算力需求会以每年五倍的速度增长，直到2030年，全球最大的训练集群对算力的需求约等于1亿张 H100，对电力的需求将达到100GW，大于美国总电力产量的20%。同时，根据麦肯锡预测：到2030年，全球数据中心的用电需求将以每年19%至22%的速度增长，最终达 到171-219GW。 电力产能增长缓慢，地面基建难以满足AI浪潮下对于电力的需求。过去10年，美国总发电量仅增长5%，而传统电力公司对于接下来5年发电量增长的估计仅为4.7%， 远远不及AI所带来的用电需求。同时，电力目前闲置容量极少，且合同通常被长期锁定，而核电&天然气等发电路径则需要大量的地面基建、相应设备、成本和建造 时间。从成本和可行性综合来看，地面基建难以满足未来数年数据中心对于电力的需求。而在太空建设数据中心拥有低运营成本、高发电功率、高部署速度等优势， 将成为未来解决AIDC能源瓶颈的主要方法之一。

第二部分 海外Starcloud、SpaceX、谷歌正式加速布局，国内算力上天进度领先

Starcloud已成功将首颗英伟达H100 GPU部署至太空，将于2026年开始商业化运营

Starcloud已成功将首颗英伟达H100 GPU部署至太空。11月2日，Starcloud通过SpaceX猎鹰9号火箭成功发射搭载英伟达H100GPU的Starcloud-1 卫星，这是全球首次数据中心级GPU在轨运算实验，也是人类首次在地球以外进行高性能推理。 Starcloud-1突破了以往同类实验对大型空间 平台的依赖，首次将数据中心级GPU集成于60千克级商业小型卫星，在距离地球约 350公里的超低轨道上运行，卫星搭载谷歌Gemma大语言模型， 将接收来自Capella运营的合成孔径雷达 (SAR) 地球观测卫星群的数据，实时处理这些数据，并将信息传回地球。 Starcloud-2将搭载英伟达新一代Blackwell GPU，预计将于2026年正式入轨。Starcloud-2仍将采用小型卫星架构，搭载英伟达新一代 Blackwell GPU和数块H100，提供7kW的计算能力，预计计算能力将达到Starcloud-1的十倍以上。运营层面，AI企业Crusoe旗下的Crusoe Cloud则预定在2026年底部将其署于Starcloud的卫星平台上，并于2027年初开放第一轮太空GPU云端服务，客户主要为空间站、地球观测卫星 运营商和美国国防部等。同时，Starcloud计划在2027年将一颗功率更大的100千瓦卫星完成入轨，并在2030年初完成40MW太空数据中心的部署， 最终计划为建立一个功率5GW，由4km*4km太阳翼供能的数据中心，其数据处理成本与地球数据中心相当。

谷歌正式公布算力上天计划，马斯克目标在5年内建立100GW太空数据中心

谷歌Suncatcher计划目标搭载最新Trillium代TPU，预计于2027年完成发射。11月5日，谷歌宣布启动其Suncatcher计划，目标在2027年初发射两颗搭载Trillium代TPU的试验卫星， 为后续规模化组网打下基础。TPU（张量处理单元）是谷歌为AI计算量身打造的专用芯片，而Trillium代TPU代表了谷歌在能效、集成度和灵活性上的最新突破， Trillium代采用了 最先进的制程工艺，将更多的晶体管集成到更小的芯片面积上，可以在单位功耗下能完成更多的计算任务，可以在更轻、更小的卫星平台上运行，从而降低发射成本。发射层面，谷 歌将与卫星公司Planet Labs合作，在距地650公里的低地球轨道上构建由81颗卫星组成的AI计算集群。同时，由于光信号接收功率与卫星间距成反比，TPU 超级计算机使用定制的低 延迟光学芯片互连需要高链路带宽，也就是高接收功率，谷歌提出了密集式卫星组网架构：所有卫星需要在1公里半径内保持100-200米的间距，在每个轨道周期完成两次形状循环。 马斯克剑指100GW太空数据中心，Starlink V3卫星将实现初步部署。在科技媒体Ars报道了自主组装技术有望在太空建造大型数据中心的相关内容后，马斯克表示Starlink V3卫星具 备高速激光链路，下行容量将达到1Tbps规模，只需扩大卫星规模即可实现在太空建造大型数据中心的功能，预计最早将于2026年上半年批量入轨。同时，马斯克在X上发布了其远期 目标，未来4-5年内如能解决特定问题，星舰可以将100GW/年的电力输送至高轨轨道。若可以在月球基地生产太阳能卫星并使用质量驱动器使其达到逃逸速度的话，100TW/年的目标 有望实现。在发射成本上，SpaceX也有望实现突破，根据Starcloud的介绍，目前其发射成本为500美元/公斤，如果星舰全面投入运营，成本将降至10美元-150美元/公斤之间，可实 现大规模的快速部署。

亚马逊、Palantir等呈上纷纷入局，太空算力有望进入加速发展期。贝佐斯表示在未来10到20年内，人类将在太空中建造大规模数据中心，亚马逊有望凭借其柯伊伯低轨卫星部署计 划，结合其在全球云计算市场超过30%的份额，加速太空数据中心与AI云服务深度整合。Palantir已规划MetaConstellation元星座，通过Edge AI平台实现在轨实时处理，可在1秒内 完成舰船追踪、火灾监测等任务。Blacksky在其第三代卫星中集成内部AI模型，可做到35厘米的精确度，目前已宣布与多个国际国防板块客户签署了Gen-3早期接入协议。综合来看， 虽然目前海外太空算力尚未规模化，但头部厂商均有详细计划以及对应产品，且众多新参与者纷纷加速布局，行业即将迎来高速发展期。

第三部分 算力上天背景下、卫星太阳翼能源系统将成为最大增量

详细测算：5GW太空数据中心对太阳翼需求将达千亿规模

双重验证下，5GW容量的太空数据中心对于太阳翼电池阵面积的需求接近12平方公里。 1. 高轨空间不受大气影响，太阳辐射强度为AM0标准太阳常数，即1366.1W/㎡。目前用于卫星的砷化镓太阳能电池的转换效率在30%上下，即每平方米的发 电功率为1366.1 W/㎡×30%=409.83 W/㎡。5GW所需的电池面积约为5*10^9/409.83=1.22*10^7㎡，即12.2平方公里。 2. 若按照Starcloud的测算，其目标5GW的太空数据中心需要4km*4km的太阳翼实现供能、散热等功能。若按照太阳翼电池片覆盖面积占整体太阳翼80%来计 算，则需要16k㎡*80%=12.8k㎡的电池面积。 中期来看，若采用钙钛矿太阳能电池，2030年对应太空数据中心的市场空间需求将达到万亿级别。 钙钛矿原材料成本仅为砷化镓等传统光伏材料的1/10，目前用于商业航天的砷化镓电池片价格约为25万元/㎡，有进一步的降价空间，可预估钙钛矿电池片的 价格为2万元/㎡。

按照马斯克的布局，SpaceX的星舰计划在4-5年内完成每年100GW容量的太空算力发射，在2030年有望实现。根据上文推算，5GW的太空数据中心所需12平方公 里的太阳能电池，若采用钙钛矿方案，总价值量为12*10^6*2*10^4=2400亿元。对应100GW数据中心的总价值量为2400*20=4.8万亿元。 从算力能源成本比考虑，钙钛矿太阳能电池将成为未来太空数据中心的必要选择。 根据黄仁勋的估算，在地面建设1GW数据中心容量的成本在500亿至600亿美元之间，其中约350亿美元用于采购英伟达芯片和系统。100GW数据中心所需的算力 芯片&系统成本约在3.5万亿美元(25万亿人民币)，算力能源成本比约为1：5，若采用砷化镓电池的片，太空数据中心的能源成本将超过算力成本，经济效益 可行性过低。钙钛矿太阳能电池将成为未来太空数据中心的必要选择。

太阳翼是卫星能源系统的核心组成部分

太阳翼作为卫星能源系统的核心组成部分，是航天器在轨运行的“能量心脏”。太阳翼是航天器通过光电效应将太阳能转化为电能的核心能源装置，是卫星的 “能 量源泉”，其表面密集分布着高效能的太阳能电池，这些电池如同一个个微型的能量转换器，能够将太阳光转化为电能，为卫星提供稳定且可靠的能源支持。而卫星 能源系统作为一个复杂整体，由主电源(太阳能电池阵)、储能系统、电源控制单元、配电单元和备用电源系统组成，各组件协同工作以确保卫星在各种轨道条件下稳 定供电。 太阳翼的关键技术指标包括光电转换效率、功率密度、重量、体积等，其中光电转换效率决定了发电功率。太阳翼的光电转换效率是指太阳翼将接收到的太阳能量转 换为电能的效率，通常以百分比表示，数值越高意味着太阳翼转化能量的能力越强。而太阳翼光电转换效率主要由太阳能电池材料决定。

太阳翼阵面扩张为未来发展的核心趋势。根据Starlink第三代卫星的设计，其采用全新的通信载荷架构，单星下行速率可达80Gbps，是V2卫星的4倍。且配备激光星 间链路增强系统，可实现分布式千兆网络结构。相应的，Starlink V3对于发电需求大幅增加，其太阳翼面积达400㎡，是V2的2倍，V2mini的4倍。随着低轨通信卫星 向高通量持续发展，太阳翼阵面扩张已成未来发展趋势。 未来太阳翼技术有三大发展方向：1.轻质、高收纳比太阳翼技术的进一步突破，以满足低轨星座卫星批产、低成本需求；2.基于柔性电池的超柔性太阳翼技术，通过 薄膜型太阳能电池与柔性基底组合，实现更薄、更轻的太阳翼结构;3.模块化和可更换太阳翼技术，以应对超大型太阳翼需求和空间太阳能发电站等项目的需要。

报告节选：

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