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      太空算力排隊到2030年,這家初創公司自己造火箭把數據中心送上天

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      5 月 11 日,成立不足兩年的太空基礎設施 Cowboy Space 宣布完成 2.75 億美元 B 輪融資,估值飆升至 20 億美元。

      這家由 Robinhood 聯合創始人 Baiju Bhatt 創立的公司,提出了一個極具野心的計劃:不再依賴第三方運力,而是自造火箭,將火箭上面級(upper stage)直接改造為在軌數據中心,部署于低地球軌道(LEO)以提供 AI 算力。

      雖然官方沒有明說,但“Cowboy”這個詞很難不讓人聯想到一部科幻經典動漫——《星際牛仔》(Cowboy Bebop)。在那個故事里,主角們駕駛著帶有補丁的飛船,在混亂的軌道間開辟自己的生存空間。而對于 Baiju 來說,這種“不按常理出牌”、要把火箭變廢為寶改造成機房的行為,確實也有些類似的牛仔派頭。

      就在 Cowboy 宣布融資前一周,Anthropic 與 SpaceX 達成算力合作協議,明確提及將使用 SpaceX 規劃中的軌道數據中心;Google 的 Project Suncatcher 也在穩步推進,計劃構建由 81 顆衛星組成的 TPU 計算集群;另一家明星初創公司 Starcloud 則在 3 月憑借 1.7 億美元 A 輪融資跨過獨角獸門檻,并正尋求新一輪融資以沖擊 22 億美元估值。

      太空算力賽道,開始變得有些擁擠。

      Cowboy Space 的創始人 Baiju Bhatt 并非行業新人。這位印度裔斯坦福物理學畢業生,曾與 Vlad Tenev 聯合創立了改變了傳統金融行業的在線券商 Robinhood。在 Robinhood 于 2021 年上市后,Bhatt 逐漸淡出日常運營,并于 2024 年以 Aetherflux 為名創立了新公司。


      圖 | Baiju Bhatt(來源:Wikipedia)

      起初,團隊的目標是天基太陽能,即通過紅外激光將軌道收集的太陽能無線傳輸回地面。然而,團隊很快意識到,與其克服巨大的能量傳輸損耗將電力送回地面,不如直接在太空中利用這些充沛能源驅動 AI 計算。

      但當團隊著手規劃如何大規模部署算力基礎設施時,一個現實難題出現了:運力瓶頸。SpaceX 的星艦(Starship)雖備受期待,但直至本周末才進行第 12 次試飛,且即便投入商業運營,其運力也將優先滿足星鏈業務;Blue Origin 的新格倫火箭在 4 月的第三次發射中失利;Stoke Space、Firefly Aerospace 等其他玩家要么尚在研發早期,要么距離穩定商業化仍有距離。

      此前,多數軌道數據中心項目都被迫將時間表推遲至 2030 年代中期,或僅能從邊緣計算做起,本質上都是在等待可靠且充裕的發射運力出現。

      對此,Cowboy 的選擇是:不再等待,自己解決運力問題。公司隨即更名為 Cowboy Space Corporation,并迅速組建火箭研發團隊,吸納了前 SpaceX 發射運營總監 Tyler Grinnell 和 Blue Origin 前火箭發動機專家 Warren Lamont 等資深人士。在西雅圖設立衛星工程團隊,在洛杉磯研發火箭發動機,計劃自研火箭發動機以擺脫對外部運力的依賴。


      (來源:Cowboy Space Corporation)

      在技術路線上,Cowboy 的核心創新在于“載荷一體化”。傳統火箭上面級在完成入軌任務后通常被拋棄,而 Cowboy 的設計是讓上面級不分離,直接轉化為功能完整的軌道計算節點,利用級體結構本身作為散熱器。這種設計旨在消除冗余質量,提升每次發射的算力與能源密度。

      據披露,每個節點重約 2 萬至 2.5 萬千克,可提供 1 兆瓦電力,搭載近 800 塊 GPU。其自研火箭尺寸介于獵鷹 9 號(約 70 米高)與星艦(超過 120 米)之間,首次發射目標定在 2028 年底。


      (來源:Cowboy Space Corporation)

      然而,這種設計也面臨著十分嚴峻的挑戰。

      首先是造火箭本身的極高門檻。在西方商業航天領域,能穩定執行商業發射的公司屈指可數。火箭發動機是最復雜、最昂貴的部件,從設計到可靠飛行之間通常隔著漫長的測試、失敗和迭代。Cowboy 目前甚至還沒有公開其測試、制造和發射設施的具體方案,從零開始建立這一能力風險極高。其次是經濟可行性。

      Ars Technica 今年 3 月發表分析文章,標題直言“軌道數據中心在經濟上不可行”,有媒體也指出軌道 AI 經濟學殘酷,回報與付出難成正比。業界普遍質疑軌道數據中心的成本效益:盡管發射成本在下降,但在軌硬件無法像地面設備那樣便捷維護升級。太空輻射加速芯片老化,且低地球軌道衛星繞地周期僅 90 分鐘,數據傳輸存在間歇性與延遲問題。

      不僅如此,數據傳輸還面臨著嚴重的延遲問題。LEO 的單程信號傳輸延遲大約在 1 到 4 毫秒之間,看似不大,但加上數據上下行、路由和處理的全鏈路延遲,實際體驗與地面數據中心之間仍存在顯著差距。對于時延敏感的交互式 AI 推理任務而言,這可能是一個根本性障礙。

      也有媒體分析指出,軌道計算在某些場景下確有價值,如大規模離線訓練或在軌邊緣處理遙感數據,但適用范圍可能比創業公司的融資敘事所暗示的要窄得多,目前行業內對此尚無共識。

      此外,Cowboy 選擇自建火箭,意味著它將直接與擁有深厚積累的 SpaceX 和 Blue Origin 正面競爭,而這兩家公司也在布局自己的軌道數據中心業務。對于一家成立不到兩年、尚未發射過任何航天器的初創公司而言,同時攻克火箭制造與軌道計算兩大尖端領域,資金消耗速度驚人。

      3.65 億美元的總融資額在航天領域并不算充裕,相比之下,SpaceX 在首枚火箭成功前已耗盡大量資金,且當時只需專注造火箭,無需兼顧衛星與數據中心。

      不過,Cowboy 的邏輯也有其合理性。通用火箭為了適配不同載荷,在設計上必須兼顧靈活性,這意味著效率上的妥協。而 Cowboy 的火箭只服務于自家數據中心載荷,理論上可以大幅簡化設計,減少冗余結構,提高質量效率。

      這個思路實際上有航天史上的先例——美國第一顆衛星 Explorer 1 就是直接集成在火箭末級上的。若軌道算力市場真如預期爆發,擁有自主運力的 Cowboy 將在部署速度與成本控制上獲得結構性優勢,不需要排隊等別人的火箭。


      圖 | Explorer 1 (來源:NASA)

      為驗證技術可行性,Cowboy 目前制定了兩步走策略:第一步在今年晚些時候,將與衛星制造商 Apex 合作發射小型衛星,演示從 LEO 到地面的紅外激光無線輸能;接著明年初,計劃部署首個名為“Galactic Brain”的數據中心節點,搭載英偉達專為太空設計的 Space-1 Vera Rubin 模塊。若這兩步順利實施,將部分回應外界對技術可行性的質疑。

      但目前,公司尚未向美國聯邦通信委員會(FCC)提交正式的星座部署計劃,僅持有實驗許可,關于最終星座規模的說法仍模糊不清,僅稱“數千乃至數萬顆”,具體數字要等技術驗證結果出來后才能確定。

      值得注意的是,當前軌道數據中心賽道的融資熱度已遠超技術驗證進度。Cowboy 與 Starcloud 等公司在未有在軌運行數據中心的情況下,估值已迅速攀升。這背后實際是資本對 AI 算力焦慮的溢出效應:當地面基礎設施擴張受阻,投資者愿意為更激進的替代方案下注。

      如今,Anthropic 與 SpaceX 的合作、Google 的項目推進,均為這一敘事增添了可信度。但敘事終究不能替代工程現實,在軌道上穩定運行數百塊 GPU 并實現經濟可持續的算力交付,仍是無人真正攻克的堡壘。

      1.https://spacenews.com/cowboy-raises-275-million-to-build-rockets-with-orbital-data-center-upper-stages/

      2.https://techcrunch.com/2026/05/11/there-arent-enough-rockets-for-space-data-centers-cowboy-space-raised-275-million-to-build-them/

      運營/排版:何晨龍

      注:封面/首圖由 AI 輔助生成

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