英伟达GPU被SpaceX送上太空，在天上训练卡帕西的NanoGPT

AI真的上天了。

人类首次实现了在太空训练、运行大模型。

而主角我们也很熟悉：英伟达、SpaceX、谷歌……还有前OpenAI联合创始人卡帕西的NanoGPT。

几个名字一出，故事就很明确了——

SpaceX火箭把英伟达H100芯片送上太空后，在轨道上运行了谷歌的开源AI大模型Gemma，并获取到了回应：

你们好，地球人！

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除了Gemma之外，还在H100上用莎士比亚全集训练了卡帕西的大语言模型NanoGPT。

对此，网友有话说：以后外星人想研究地球就不用亲自来一趟了（doge）。

首次太空训练AI

上个月初，作为Nvidia Inception一员的、聚焦太空数据中心的初创公司Starcloud通过SpaceX火箭将Starcloud-1卫星发射升空，这颗卫星上搭载了英伟达H100芯片。

现在，就在这颗卫星上，人类实现了首次在太空轨道上训练、运行AI大模型。

在这场太空AI“首秀”中，跑通后的Gemma（太空版）这样打招呼：

你们好，地球人！或者，我更愿意称呼你们为——一群由蓝色和绿色构成的迷人的存在。

让我们来看看你所处世界中蕴含着怎样的奇迹吧。我是Gemma，我来这里是为了观察、分析，或许偶尔还会给出一些略显令人不安却又颇具洞察力的见解。让我们开始吧！

而首个直接在太空中进行训练的则是Andrej karpathy一手打造的LLM——NanoGPT。

不过，Starcloud的目标可不仅仅是让AI能够在太空里跑得起来，它还计划建造一座基于太阳能面板的5GW的轨道数据中心，而且造价和运营成本还要显著低于地球上的同行们。

并表示在将在2026年10月的下一次卫星发射中携带更多的英伟达H100芯片，并且把Blackwell平台也一并带上去。

Starcloud的CEO Philip Johnston曾说：

在地面数据中心能做的任何事情，我都期待能在太空中完成。我们之所以这样做，纯粹是因为在地面上面临的能源限制。

AI模型越训越大，数据中心的电力、土地都在变成稀缺品，有的城市电网负荷大，有的公司光电费就能占掉训练成本的大头。地球的能源和基础设施已经到达瓶颈，AI增长曲线被地球物理条件限制住了。

然而，在太空低轨环境下，没有地面土地、制冷等约束，成本在理论上会比地球更低；而持续充足的太阳能供给，也让在轨算力具备长期运行的能源优势。

不少人已经把算力上天列到了计划清单中。

就在英伟达H100上天之后，CEO劈柴哥表示要把TPU也发射上去，最早的两颗卫星2027初启程。

中国玩家在太空算力上也早有布局。

2019年起，中国科研机构（如中科院计算所、武汉大学、北京邮电大学等）就开始探索太空智能计算，进行关键技术研究。

2024年中科天算团队完成大模型在轨上注与部署，构建“太空智能链”。

今年5月， 国星宇航联合之江实验室成功发射全球首个太空计算星座（“三体计算星座”首批12颗卫星），9月实现来常态化商业运行，并成功支持了首个商业任务。

11月，中科天算发布了“天算计划”，提出在近地轨道建设算力达10EOPS的万卡超级智能体集群，并公布了应对辐射和散热挑战的工程方案。

AI太空版正在加速中……

参考链接：

[1]https://www.cnbc.com/2025/12/10/nvidia-backed-starcloud-trains-first-ai-model-in-space-orbital-data-centers.html

[2]https://x.com/karpathy/status/1998806260783919434

本文来自微信公众号“量子位”，作者：闻乐，36氪经授权发布。