Starcloud 在轨完成大型语言模型训练

在 NVIDIA 支持下的初创公司 Starcloud 近日在太空中首次完成大型语言模型（LLM）训练，这被视为迈向太空数据中心的重要里程碑。随着算力和能源需求持续攀升，把计算搬到太空正成为未来的方向。

Starcloud 上月成功发射 Starcloud-1 卫星，机载 NVIDIA H100 GPU，完成对 Andrej Karpathy 提出的 nanoGPT 模型训练，并在谷歌 DeepMind 的 Gemma 模型上进行推理。Starcloud 创始人兼首席执行官 Philip Johnston 在 LinkedIn 表示：“我们刚刚用 NVIDIA H100 在太空训练出第一个 LLM！我们也是在太空跑起谷歌 Gemma 版本的第一个团队！”

Johnston 补充称，这一成果意味着计算正向轨道迁移，可缓解地球端的能源消耗并利用几乎取之不尽的太阳能。Starcloud 首席技术官 Adi Oltean 表示，让 H100 在太空稳定运行离不开工程团队的创新与打磨，后续还将测试更多模型。

Starcloud 成立于 2024 年，主张打造太空计算中心，以缓解传统数据中心的环境压力。国际能源署预计，到 2030 年数据中心用电将翻倍。相比之下，地面设施面临缺水与排放增加的问题，而太空平台可依赖不间断太阳能并降低冷却难度。

该公司计划建设一座完全由太阳能供电的太空数据中心，目标规模达 5 吉瓦、覆盖约四公里，预计将超过美国最大的发电厂，同时比同等规模的地面光伏园区更省钱、更紧凑。

除 Starcloud 外，谷歌、SpaceX 以及贝索斯旗下的蓝色起源等公司也在探索太空数据中心。谷歌近期公布 Suncatcher 项目，计划把 AI 数据中心部署到轨道上，通过卫星与高通量光学链路构建分布式计算集群。谷歌首席执行官 Sundar Pichai 将其称为“登月计划”，并计划在 2027 年启动早期测试。

与此同时，SpaceX 计划依托新一代 Starlink 卫星打造太空数据中心，并预计在未来五年内成为 AI 计算的最低成本选项。

划重点:

🌌 Starcloud 在太空中首次训练 LLM，标志着太空数据中心迈出关键一步。  

☀️ 计划建设 5 吉瓦太阳能太空数据中心，有望超过美国最大地面发电设施。  

🚀 多家企业正布局太空数据中心，加速太空计算的落地与发展。