2026年第5周全球产业趋势跟踪周报：太空数据中心设想发酵，CPU进入涨价周期

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主题与产业趋势变化：从太空光伏到太空数据中心，商业航天助力突破电力瓶颈； CPU 涨价趋势确立，再度发出算力时代核心产业信号

（1）从太空光伏到太空数据中心，商业航天助力突破电力瓶颈

达沃斯年会马斯克提及太空数据中心设想

在 2026 年世界经济论坛（达沃斯年会）上，马斯克与 BlackRock CEO 拉里·芬克进行了一场覆盖面极广的对话， 从 AI、机器人一路谈到自动驾驶、太空与人类寿命。 在更具争议、也更具马斯克风格的部分，他提出了“把数据中心搬到太空”的设想。逻辑很简单：AI 对算力和电力 的需求正以指数级增长，而地面电力系统的扩张受制于建设周期、输电网络、审批流程和土地散热等多重约束，速度 远远跟不上。长期来看，将算力系统部署到太空、直接利用太阳能，反而可能成为最低成本路径。 这一思路源自“太空太阳能”（Space-Based Solar Power，SBSP）的讨论，但做了关键转向：不再尝试把电力传 回地球，而是在轨道上建设数据中心，就地消耗太阳能完成计算，只将计算结果通过无线电传回地面，从而绕开能量 传输这一核心难题。 放在达沃斯的语境中，这首先是一种对“AI 电力瓶颈”的绕行方案。算力可以迅速堆叠，但地面能源和基础设施无 法同步扩张；将部分算力迁移至太空，直接利用稳定、高强度的太阳辐射供能，在逻辑上成立。 同时，这一设想也把 SpaceX 长期强调的“可复用、极限降成本”的航天叙事，直接延伸到了能源领域。世界经济 论坛在讨论 SBSP 时同样指出，发射成本持续下降以及轨道结构和光伏系统的规模化制造，是太空太阳能从概念走 向工程可行性的关键前提。换言之，只有当发射和部署成本被压缩到接近“工业物流”的水平，这一设想才可能真正 进入现实讨论。

太空光伏：从航天器自供电到能量输送地球

“太空光伏”其实常常混指两件不同层级的事情：一类是航天器用光伏（Space PV），指卫星或空间站上使用的太 阳电池与太阳翼体系，包括轻量化可展开结构、辐照与寿命可靠性、热控与功率管理等，这是所有在轨系统的基础能 源技术；另一类则是更具系统性和争议性的太空太阳能发电/太空光伏发电（SBSP，Space-Based Solar Power）， 即在轨大规模收集太阳能并转化为电能，再通过微波或激光等方式将能量无线传输回地面，由地面的整流天线或接收 阵列接收并网或直接供能。近几年大热的“太空光伏”主要指的是 SBSP，因为近几年首次出现了“从轨道向地面传 输、且可被检测验证的能量”这一里程碑；但同时也要看到，第一类航天器光伏依然是 SBSP 的技术底座，它直接 决定了单位面积功率、系统质量、在轨寿命以及整体热控和工程复杂度的上限。

从源头看，SBSP 最早、也最“硬核”的技术根并不在于把太阳能板搬到太空，而在于无线输电与接收体系，尤其是 微波无线输电与整流天线（Rectenna）：SBSP 的关键问题始终是如何把在轨获得的能量安全、可控、且高效率地 传回地面，这背后包含两条根技术路径——一是微波无线输电与整流接收，早在 1975 年美国在加州 Goldstone 进 行的 JPL–Raytheon 实验中，就已实现 2.388 GHz 微波在约 1.55 km 距离上传输，并在接收端回收约 34 kW 的 直流电，且报告了相当高的能量转换效率，奠定了“电能→微波→整流回电”的经典 SBSP 路线；NASA 随后也系 统回顾了 rectenna 的研发历史，核心关注点始终集中在接收端结构与器件、转换效率以及整体系统可行性。二是太 空端的发射阵列与波束指向控制（beam steering），即如何在发射端实现稳定、可控、可跟踪的能量波束对准，这 长期被视为工程难点，日本 JAXA 与三菱重工在 2015 年完成的一次 10 kW、500 m 级微波地面传输验证，正是 为了证明相控阵与波束指向控制在工程上是可行的。

太空太阳能发电近年进展

近年来，太空太阳能发电（SBSP）领域正在从长期停留于论文与概念论证的阶段，逐步迈入“工程约束开始显性化” 的新阶段。各国与主要研究机构不再仅关注单一器件或理想化效率，而是通过地面、空中与在轨试验，系统性暴露功 率等级、波束控制、结构展开、热管理、可靠性与成本等真实工程限制。这一阶段性转向，使 SBSP 的技术路线开 始接受可验证的数据约束，也为判断其在中长期能源体系中的可行性与边界提供了更现实的依据。

太空数据中心：从航天计算到为第三方提供算力服务

“太空数据中心”这一说法同样包含两层不同含义：一类是面向卫星或星座体系的在轨计算（edge computing），即 将遥感、通信等数据先在轨道上完成处理、筛选与推理，只把结果下传，以缓解带宽与时间窗口受限的问题；另一类 则更激进，是把接近“云/数据中心”的算力与存储能力直接做成独立的在轨基础设施，如轨道上的服务器节点或机 柜，并通过激光星间链路互联，向政府、商业或科研用户提供持续算力与数据服务。它之所以在近几年迅速升温，原 因并不复杂：地面 AI 数据中心正同时遭遇电力供给、用水冷却、选址审批与电网承载等多重约束，而在太空环境中， 理论上可以依靠稳定的太阳能供电并通过辐射方式散热，绕开部分地面瓶颈，尽管这需要以高昂的发射成本与严苛的 在轨可靠性要求为代价。 在轨计算可以理解为逐步“从航天内部用，到对外用”的过程。第一阶段，本质就是在太空里算：卫星自带计算机， 用来做姿态控制、任务管理和少量本地处理，计算只服务于卫星自身运行，不考虑对外提供能力。第二阶段，仍然是 服务航天任务，但算力开始承担更多工作：原始数据不再原封不动地下传，而是在轨道上先做筛选、压缩或识别，把 “数据预处理”完成后再传回地面，目的是减轻下行压力和地面算力负担，这时算力依然紧密绑定具体航天任务。第 三阶段则出现了根本变化，在轨算力不再只为航天任务本身服务，而是被当作一种独立的计算与存储资源来建设，面 向的是非航天任务或通用计算需求，重点不在“这颗星要完成什么任务”，而在“轨道上能提供多少可被调用的算力 和数据服务”。 近年来，第三阶段开始从理论边缘走向现实工程。一方面，AI 模型规模的扩张正在把“算力—能源—散热”这一组 合推到地面基础设施的极限，算力需求不再只是线性增长，而是对供电稳定性、持续运行时间和部署密度提出系统性 压力；另一方面，可复用运载器、星间激光通信、高能效 GPU/TPU 与在轨系统工程能力的成熟，使得“把接近数 据中心形态的算力整体送入轨道”不再只是成本不可承受的设想。 正是在这一背景下，轨道算力开始被当作一种可独立规划、可融资、可验证的基础设施来对待：不再局限于服务某颗 卫星或某次任务，而是以节点、机柜甚至“整装系统”为单位进行设计，明确讨论功率规模、算力密度、在轨运行年 限与对外服务模式。下表所列的时间节点，正是这一第三阶段从“概念可行”迈向“工程与资本同步推进”的关键落 点。

（2）CPU 涨价趋势确立，再度发出算力时代核心产业信号

AI 发展热潮下，全球服务器 CPU 产能告急，供需失衡加剧，行业或迎涨价潮。近期，据 KeyBanc 最新行业数据披露，芯片行业两大巨头英特尔（Intel）与超威半导体（AMD）因 AI 需求激增导致服务器 CPU 产能售罄，计划将旗 下产品价格上调 10%-15%，此次调价核心旨在应对当前市场供需极端失衡的局面，同时保障后续供应稳定性。AI 产 链竞争进入新阶段，算力需求的爆发持续拉动上游硬件供给端，叠加传统服务器更新，共同推动价格中枢上移，而国 产替代的刚需进一步重构价值，国内 CPU 行业相比国外更集中，供需关系的改善更迫切。

需求爆发与供给端刚性约束的共振

在英特尔 2025 年第四季度财报电话会上，英特尔 CEO 陈立武表示，尽管 AI 时代带来了前所未有的半导体需求，但 短期内，“我对未能完全满足市场需求感到遗憾”。他坦言，当前英特尔产品良率虽然符合英特尔的内部计划，但仍 未达到他期望的水平。他承诺：“2026 年，加快良率提升将是我们的重要工作重点，以更好地支持客户需求。” 电话会上披露的指标表明，随着推理驱动的人工智能应用不断扩大，CPU 在超大规模和企业级人工智能数据中心中 将发挥越来越重要的核心作用。随着推理驱动的人工智能应用不断扩大，CPU 在超大规模和企业级人工智能数据中 心中的核心作用日益凸显，世界正从人类触发的请求转向计算机与计算机交互驱动的持续和循环指令。CPU 协调数 据流量的核心功能，不仅推动传统服务器更新，更催生了新的需求，进一步扩大安装基数。同时云厂商明确表示 CPU 正驱动其多种工作负载业务，他们愿意签署长期协议以优先部署 CPU，如果公司供应充足，营收将远超季节性水平。

根据英特尔发布的《A CPU-Centric Perspective on Agentic AI》，表明针对 Agent 任务，对 CPU 提出了极高的要求， CPU 的处理能力极大程度的影响代理工作负载的执行延迟，占比达到 90.3%。另外，在工作负荷较高的场景下，CPU 会承担更多动态能耗，可占总动态能耗的 44%，这是因为相较于 GPU 擅长的并行处理，CPU 的并行处理效率劣势 会突出的显现。 英特尔、AMD 领先全球服务器 CPU 市场，2026 年全年产能已被云服务商锁定，供需缺口持续扩大。而供给端技 术壁垒导致产能释放滞后，CPU 先进制程研发周期长，产品良率与企业营收深度绑定，英特尔产品良率提升缓慢， 盈利能力因此受限，供需的严重失衡短期料难解决，CPU 进入涨价周期成为必然。

DeepSeek 发表 Engram 架构，对 CPU 提出更高要求

1 月 12 日晚，DeepSeek 发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》，该论文由北京大学与 DeepSeek 团队共同完成，作者署名中出现 DeepSeek 创始人梁文锋。 同日，DeepSeek 开源相关记忆模块 Engram，论文有关的 Engram 架构直指当前大语言模型的一个核心痛点：大模 型“记忆力”的效率和精准度问题。

该架构的一大核心是将原本依赖 GPU 显存承载的大规模记忆参数转移至 CPU 内存，间接提升了对 CPU 的需求。 1）CPU 内存成为大规模记忆参数的主存：传统大模型（包括 MoE 架构）的参数需加载至 GPU 显存从而运行，因此 受限于 GPU 显存容量，模型参数规模突破受阻。而 Engram 架构通过确定性哈希检索，与 MoE 不同，Engram 与 MoE 并行或交替工作。确定性改变了数据存储和提取的策略，在计算前即可明确当前任务需调用的记忆向量，这一 特性可以将超大规模记忆完全存储在 CPU 内存中，仅在计算前将所需记忆预取（Prefetching）至 GPU。该突破将 CPU 从传统的辅助缓存升级为核心的记忆存储工具，这自然对 CPU 的内存容量，传输效率提出更高要求。 2）CPU 需承担预取与数据调度的新任务：跨硬件（CPU 到 GPU）数据传输会增加推理延迟，Engram 架构依赖精 细、高效的数据预取策略，这增加了 CPU 的工作量：记忆数据筛选、优先级排序、并行传输控制等等，为确保推理 延迟降低，这要求 CPU 具备更强的多线程处理能力与数据调度效率。 3）CPU 需要匹配 GPU 的计算节奏：Engram 架构好比一个制造工厂，CPU 负责搬运和分类材料，运送给 GPU 来 组装生产，这意味着如果 CPU 的搬运速度跟不上 GPU 的生产速度，会大大拉低工作效率，GPU 在计算时需要等待 CPU 传输数据。若要充分发挥 Engram 架构的性能，配备高性能的 CPU 成为必须。

国产化替代加速，从可用到好用

国产 CPU 已实现 X86 兼容与 Arm 架构自主双路径突破，适配主流操作系统与数据库，不断突破各项兼容和性能 测试。 海光信息称坚持基于 x86 指令集架构进行芯片研发，同时打造“CPU+DCU”双轮驱动的产品体系，形成了高度开放、 全面兼容的产业生态。一方面，CPU 产品完全兼容主流 x86 软硬件生态，客户无需大幅改造现有系统即可完成国产 化替代；另一方面，海光 DCU 对标国际主流 GPGPU，算子覆盖度超 99%，兼容 CUDA，可满足从十亿级模型推理 到千亿级模型训练的全场景需求。

龙芯凭借 100%自主研发的 LoongArch 龙架构指令集实现了技术的大幅突破，产品性能正不断逼近英特尔、AMD 的 主流水准。此前龙芯推出的 3A6000 桌面 CPU 与 3C6000 服务器 CPU 系列，经实际测试，性能已达到 2023 年英 特尔、AMD 同类型主流产品的水平。龙芯还计划在 2026 年推出基于 LA864 全新架构的新一代桌面 CPU，该产品 相较上一代同频性能提升超 30%，IPC（每时钟周期指令数）实现大幅增长，核心的每 GHz 性能将跻身全球顶尖行 列。

国内服务器集采国产 CPU 占比快速提升，工行 30 亿海光芯片订单，联通 55%鲲鹏采购占比印证国产替代的确定性。 去年 9 月底：1）工商银行发布 2025 年度海光芯片处理器采购中标候选人公示。中标候选人分别为浪潮信息、中兴 通讯和联想（北京）信息技术有限公司。据报道，此次采购总金额约为 30 亿元。2）中国联通发布 2025 年中国联通 通用服务器集中采购项目中标候选人公示。中标候选人为浪潮信息、超聚变数字科技有限公司、新华三等多家公司。 中国联通预算超 79 亿元，其中，大部分预算给予国产通用处理器。 此次联通通用服务器集采项目中，使用国产 CPU 的通用服务器占比超九成。其中，使用英特尔 CPU 的服务器为 8625 台，数量占比为 9.9%，单价约为 10.38 万元；使用海光 CPU 的服务器为 3.02 万台，数量占比为 34.8%，单价为 9.2 万元；使用鲲鹏 CPU 的服务器为 4.82 万台，数量占比为 55.3%，单价为 8.9 万元。国产芯片服务器份额 90.1%，相 较 2020、2022 年（中国联通）总公司集采约 40%的国产化比例显著提升。 同时，政策面上也对国产芯片自主可控提供了强要求，一方面限制使用英伟达等海外芯片，另一方面加强数据中心采 购国产芯片的补贴政策。政策与产业升级形成共振，倒逼上游硬件端加快研发与量产步伐。

CPU 进入涨价周期，生态适配带来新边际变化

CPU 芯片供需失衡与国产化替代的双重逻辑将贯穿 2026 年，CPU 进入涨价周期已成必然。一方面，国内 CPU 龙头 厂商的技术突破和订单放量将对业绩提供明确指引，国产 CPU 芯片在技术上将从单纯的替代迈向超越；另一方面， 海外 CPU 巨头在国内的合作商将从这一轮 CPU 涨价行情中直接受益。此外，国内 AI 全产业链自主可控仍在不断推 进，硬件端与软件端的生态适配正同步跟进，生态架构的升级将会对其中的各个环节提供性能上和产量上的双重要求， 并带来明显的边际变化。

编辑：火腿肠