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见证历史：首个太空H100 GPU训练LLM诞生，谷歌Gemma太空问候地球
历史性突破！今天，全球首个由H100太空GPU训练的LLM正式问世，它基于Karpathy的nanoGPT框架，在轨完成莎士比亚语料学习。与此同时，谷歌Gemma模型也在太空成功运行，向地球发出第一声问候：地球人，你好。
「地球人，你好」！
这句问候来自谷歌开源的Gemma模型，它在外太空首次传回人类语言。
今日，英伟达太空GPU成功训练出首个AI模型，引发全网热议。
搭载H100的Starcloud-1卫星，基于Karpathy nanoGPT项目，利用莎士比亚全集训练模型，能模拟莎翁风格对话：
our way To the earthless and his foe to make him wish you. LADY GREY: They can it like you from me speak...
Karpathy本人激动表示，nanoGPT首次在太空完成训练与推理，开启了AI新纪元。
「nanoGPT一小步，AI一大步」。
马斯克、前谷歌CEO等科技界领袖纷纷点赞这一里程碑。
科幻正在成为现实。
首个太空LLM诞生，H100炼成的杰作
11月初，一颗看似普通的卫星悄然升空，却在科技史上留下深刻印记。
这颗由华盛顿州初创公司Starcloud发射的Starcloud-1卫星，搭载了英伟达H100 GPU。
其算力比以往任何太空GPU强100倍！
短短一个月内，它便在太空中成功运行并训练出LLM。
Starcloud-1卫星在太空完成两项任务：
首先，它成功调用谷歌Gemma模型，发出问候——
地球人，你们好！或者，按我更喜欢的方式——一颗蓝绿交织的美丽星球。 让我们看看，从这个高度俯瞰你们的世界，会展现怎样的奇妙景象。 我是Gemma，我来观察、分析，偶尔也会给出略带诡异但相当有洞察力的评论。开始吧！
当它开口「地球人，你们好」，仿佛一个真正的地外智慧生命。
从Gemma回传的信息来看，其复杂度与地面提问无异。
这标志着人类首次在太空用高性能英伟达GPU运行LLM。
第二项任务：基于AI大神Karpathy的nanoGPT开源项目，用莎士比亚全集训练模型，并在太空完成推理。
如上所示，这个LLM能用文艺复兴时期的语言风格回答问题。
GitHub项目地址：https://github.com/karpathy/nanoGPT
更令人惊叹的是，Starcloud-1还能实时情报分析，比如瞬间识别野火热点并通知应急人员。
卫星的高度、姿态、位置、速度等传感器数据，全部接入模型。
因此它能实时读取自身传感器数据，给出有趣回答——
Q：你现在在哪？
A：我正飞越非洲上空，再过20分钟就到中东了。
Q：当一颗卫星是什么感觉？
A：感觉有点怪怪的...
地球已无法承载GPU的扩张
成立于2024年的Starcloud，旨在证明太空可以成为数据中心的理想之地。
为何要把数据中心搬到太空？
答案只有一个：地球资源日益紧张。
地球上的数据中心正给电网带来巨大压力，每年消耗数十亿加仑水，并排放大量温室气体。
国际能源署预测，到2030年，全球数据中心用电量将翻倍。
靠太阳能无限供电，Starcloud的太空超算可将成本降至地面数据中心的1/10。
Starcloud CEO Philip Johnston坚信，「地面数据中心能做的任何事，未来在太空都能做到」。
最终，Starcloud计划打造5GW轨道数据中心，配备宽高约4公里的太阳能板和冷却面板。
白皮书指出，太空算力集群将超过美国最大发电厂，但占地和成本远低于地面同等太阳能农场。
Starcloud卫星寿命约五年，与英伟达芯片使用周期一致。
目前，Starcloud已公布下一阶段路线图——
2026年10月，下一次发射将搭载多枚H100，并整合Blackwell平台，提升AI性能。
还将集成云基础设施公司Crusoe的模块，让客户能从太空直接部署与运行AI工作负载。
太空算力竞赛，群雄逐鹿
在太空赛道上，除了Starcloud，谷歌、SpaceX、蓝色起源也纷纷布局。
上月初，谷歌宣布Project Suncatcher，计划将自研GPU太阳卫星送入轨道。
通过高吞吐量自由空间光通信技术连接，在地球上空形成分布式计算集群。
CEO劈柴在一次采访中称之为「登月计划」。
他表示，谷歌的目标是利用近日点不间断太阳能，计划2027年用卫星上的小型服务器进行早期测试，有望十年内实现主流应用。
今天，WSJ独家报道揭秘马斯克和贝索斯竞相将数据中心送上太空。
SpaceX将利用下一代星链卫星构建轨道数据中心，并在未来5年成为成本最优的AI算力解决方案。
马斯克表示，Starlink V3卫星有望通过扩展成为轨道算力基础设施的骨干网络。
「星舰」有望每年向轨道运送相当于300吉瓦功率的太阳能AI卫星，甚至可能达到500吉瓦。
每年这个量级正是计划的关键。
他进一步指出，美国平均电力消耗约500吉瓦，以每年300吉瓦速度计算，仅太空AI推理每两年即可超越全美经济耗电量。
贝索斯的蓝色起源多年研发的「新格伦」火箭取得重大进展。
预计未来将大量卫星送入轨道。
OpenAI奥特曼也眼馋太空算力。
此前爆料称，奥特曼试图收购或合作火箭公司，也希望将AI算力部署到太空。
如此多卫星升空，风险必然存在。
摩根士丹利分析师指出，太空数据中心可能遭遇强辐射、难以在轨维修、太空碎片风险，以及数据治理与太空交通的监管问题。
但正如历史上每一次基础设施迁移，先发者吃肉后发者喝汤，风险永远挡不住野心。
团队介绍
Philip Johnston，联合创始人兼CEO
Philip Johnston是一位连续创业者，曾在麦肯锡任职，负责国家航天机构的卫星项目。
他拥有哈佛大学国家安全与技术方向的公共管理硕士学位（MPA）、沃顿商学院MBA、哥伦比亚大学应用数学与理论物理硕士学位，也是特许金融分析师（CFA）。
Ezra Feilden，联合创始人兼CTO
Ezra Feilden拥有十年卫星设计经验，专攻可展开太阳能阵列和大型可展开结构。
曾在空客防务与航天公司（SSTL）和牛津空间系统公司任职，参与NASA「月球勘探者」等任务，拥有伦敦帝国理工学院材料工程博士学位。
Adi Oltean，联合创始人兼总工程师
Adi Oltean此前是SpaceX首席软件工程师，作为主管工程师负责「追踪波束」项目，使Starlink能够服务于包括Starship在内的航天器。
之前在微软担任20年首席软件工程师，致力于大型生产级GPU集群研发，拥有超过25项专利。
他拥有布加勒斯特大学计算机科学学位和布加勒斯特理工大学化学学位。
参考资料：
https://x.com/karpathy/status/1998806260783919434?s=20
https://www.cnbc.com/2025/12/10/nvidia-backed-starcloud-trains-first-ai-model-in-space-orbital-data-centers.html
本文由主机测评网于2026-03-03发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器，如有疑问，请联系我们。
本文链接：https://vpshk.cn/20260328355.html
