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太空算力：AI 基础设施的下一个前沿

导读：当地面 AI 数据中心开始撞上电力、土地、水资源和审批的天花板，一个此前只存在于科幻小说里的选项，正在被 SpaceX、NVIDIA、Google 和欧洲半导体巨头们认真对待——把算力搬上太空。

摩根士丹利在最新的《Space Technology — Orbital Computing》Tech Bytes 报告（2026 年 7 月 7 日）与配套全球科技网络电话会议中，系统梳理了这条正在成形的产业链，并给出了他们的欧洲首选：STMicroelectronics（意法半导体） 与 Infineon（英飞凌）。

本文为该报告的深度解读，聚焦六个问题：

• • 什么是"在轨算力"（Orbital Compute）？
• • 为什么是现在？
• • 经济账怎么算？
• • 技术栈如何拆解？
• • 哪些公司是核心受益者？
• • 有哪些不能忽视的风险？

一、什么是"在轨算力"？

不是"漂浮在太空的大数据中心"，而是一台台搭载在卫星上的算力机架——太阳能阵列朝向太阳、散热辐射板背向阳光、多颗卫星之间用激光在真空中互联，组成一个虚拟的"太空数据中心"。

用摩根士丹利的比喻来说："cost/kg 变成 cost/W"。地面数据中心的瓶颈是电网、水冷和土地审批；到了太空，这些瓶颈被替换成发射成本、卫星硬件、太阳能阵列、辐射屏蔽、散热辐射板与自主运维。

报告给出了一条清晰的三阶段演进路径：

• • 阶段 1 — 在轨边缘计算（近期）：卫星本地完成图像识别、传感器数据处理和推理任务，只把有用的输出下传地面。首波需求来自对地观测、国防、海事、灾情监测和自主航天器。
• • 阶段 2 — 在轨云 / 分布式算力（中期）：多颗算力卫星通过高速星间光链互联，工作负载可以在星群间动态调度和卸载。系统不再是一群独立卫星，而更像一个"会移动的云区域"。
• • 阶段 3 — 太空 AI 基础设施（长期）：Google 的 Project Suncatcher 是目前最清晰的公开蓝图——太阳能供电的 TPU 卫星、运行在黎明-黄昏太阳同步轨道、通过自由空间光通信互联，构成一层真正意义上的太空 AI 基础设施。

值得注意的是：Starcloud 已经把 NVIDIA H100 GPU 送上太空做推理演示，NVIDIA 的 Space-1 / Vera Rubin、Jetson Orin 和 IGX Thor 已经成为"默认的在轨 AI 加速器参考平台"；中国的星算科技（ADA Space） 也在 2025 年 5 月发射了"三体计算星座"首批 12 颗卫星，长期规划 2800 颗，并明确写入国家政策。

二、为什么是现在？

摩根士丹利总结了四个相互增强的结构性趋势：

1. 1. AI 数据中心撞墙——电力、土地、水、审批全部成为增量瓶颈；
2. 2. 可复用运载显著降本——把 1 公斤送入轨道的成本，从 NASA 时代的约 18,500 美元，降到 Falcon 9 完全复用后的 1,000 美元，Starship 目标是 200 美元以下；
3. 3. 光通信正在向"分布式算力架构"演进——星间激光链路已在 Starlink 上验证方向；
4. 4. 太空生成数据的下行带宽严重不足——在轨处理成为必然选择。

但摩根士丹利也强调：在轨算力不是消灭基础设施约束，而是把地面瓶颈换成一组新的工程挑战——发射成本、热管理、抗辐射、光链带宽、轨道碎片、自主运维。

三、经济账怎么算？—— cost/W 是关键指标

摩根士丹利以 SpaceX 初始覆盖报告为基准，把在轨算力资本开支拆成三块：发射资本开支、卫星硬件资本开支、算力载荷资本开支。

核心结论：

• • 在轨算力每瓦资本开支预计从 2030 年约 60 美元 / 瓦，下降到 2031 年 32 美元、2035 年 15 美元、2040 年 9 美元；
• • 按 5 年折旧计算，2031 年对应约 6.5 美元 / 瓦 / 年，已经与地面 Blackwell 数据中心目前 6.8 美元 / 瓦 / 年 的行业基准基本可比；
• • SpaceX Starship 发射成本预计 2030 年降至约 500 美元 / 公斤，2035 年低于 200 美元 / 公斤，2040 年低于 150 美元 / 公斤。

摩根士丹利提醒：降低 $/kg 是必要条件、但不是充分条件。真正的胜负手还包括：发射频次、每颗卫星承载的算力质量比、散热效率、太阳能阵列质量、抗辐射损耗和有效寿命。

更重要的判断——在轨算力初期未必比地面便宜，但如果能成为"扩得最快的 AI 算力来源"，就具备战略价值。当地面被电力、土地、审批锁死时，客户可能愿意为"能拿到的算力"付溢价，即便还没到完全成本平价。

一句话总结长期投资辩论："太空更便宜吗？" 之外，还要问 "在地面被电力、土地、冷却和审批约束时，太空算力能不能扩得更快？"

四、拆解技术栈：六个关键层次

在轨算力不是把一台服务器机架发上天，而是一整套系统的重新设计：AI 服务器、卫星平台、太阳能供电、热管理、光网络、自主运维软件必须紧耦合。核心设计约束五个字——质量、功率、热、辐射、可维护性。

按摩根士丹利的分类，公开市场可参与的公司分布在以下六层：

• • ① AI 芯片、存储与定制算力：核心算力仍然离不开加速器、自适应 SoC、HBM 和先进制程代工——NVIDIA、AMD、博通、美光、台积电、SK 海力士、三星。
• • ② 高可靠元器件、PCB、被动器件与系统集成：抗振动、抗热循环、抗辐射、长期免维护——村田、太阳诱电、TDK、三星电机、鸿海（富士康 PEARL 卫星验证）、TTM、华通、联茂。
• • ③ 光通信、光学器件与终端：这是决定"孤立边缘节点 vs. 分布式算力网"的关键层——Coherent、Lumentum、易信通（Eoptolink）、CACI。Google 指出：现有商用星间光链路带宽在 1–100Gbps，而紧耦合机器学习集群需要 10Tbps 级别，差距一个数量级。
• • ④ RF、相控阵终端与卫星通信硬件：STM、Qorvo、Amphenol、联发科（5G NTN）、稳懋（GaAs / GaN）、启碁、启达等。
• • ⑤ 抗辐射、太空级半导体：这是欧洲最直接的抓手——Infineon、Analog Devices、Microchip、Mercury、复旦微电子。
• • ⑥ 太空电源、电池与热管理：Redwire（ROSA 太阳能阵列）、GS Yuasa（锂电）、Sharp（三结太阳能电池）、Lite-On、Delta、LG 新能源、AXT（锗衬底）。

对应的地面 → 太空转换关系，摩根士丹利画了一张替换表：电网 PPA → 太阳能阵列 + 电池 + 电源管理；水冷 → 热管 + 辐射器；光纤交换机 → 星间激光链路；技术人员 → 冗余 + 自主运维 + 模块化替换；PUE → kg/kW + 辐射器效率 + 有效寿命。

五、欧洲首选：STMicro 与 Infineon

在覆盖标的中，摩根士丹利明确点名欧洲两家半导体巨头作为核心受益者。

STMicroelectronics（意法半导体）

管理层已经明确指引 "未来 3 年 LEO 相关累计收入远超 30 亿美元"，并将 LEO 机会分为三块：宽带、Direct-to-Cell（卫星直连手机）、在轨数据中心。用户终端被视为最大收入贡献来源，公司也点名 BiCMOS 技术 与 面板级封装（PLP） 是拿下用户终端前端模组竞争力的关键。

摩根士丹利建模：STM 的 LEO 收入将从 FY26 的 8.15 亿美元 增长到 FY28 的 17.83 亿美元，两年 CAGR 达 48%，其中 FY26 用户终端销售约 5.46 亿美元、占 LEO 收入 67%。分析师团队还认为这份指引可能偏保守——一旦更多新玩家入场，卫星发射规模可能远超当前建模。

估值上，摩根士丹利用 SOTP（部分加总）：核心业务给 FY28e 每股收益 2.11 欧元的 18x P/E，光学与 LEO 业务给 FY28e 每股收益 1.34 欧元的 36x P/E，10% WACC 折现，得到 78 欧元目标价（对应 07/06/2026 收盘价约 23% 上行空间）。

Infineon（英飞凌）

Infineon 的定位主要在第 5 层——抗辐射的电源管理、存储 / RF 和高可靠电源转换，是卫星平台和算力载荷电源轨的核心供应商。产品覆盖抗辐射功率 MOSFET、固态继电器、太空肖特基二极管等。

摩根士丹利对 Infineon 给出 91 欧元目标价（SOTP，10% WACC）：把服务器机架相关贡献按 50x P/E 定价（认为其结构性驱动应享有溢价），其他业务按 24x P/E 定价（反映公司仍处周期修复中）。

六、六个不能忽视的风险

摩根士丹利在报告最后一部分提醒，太空算力这条主线上有几组仍未解决的关键约束：

• • 发射成本仍是首要瓶颈：即使可复用运载持续降本，运载能力和发射节奏是否跟得上算力扩张需求，仍是关键变量。
• • 供应链集中度过高：特种材料和全球运载服务商数量有限，任何一环受阻都是系统性风险。
• • 监管与太空交通管理缺位：目前没有可执行的全球性太空交通规则和"拥堵定价"机制，可能导致重大市场失灵。
• • 轨道碎片风险快速攀升：地球轨道活跃卫星数已经从 2019 年不到 2000 颗，涨到今天超过 14,000 颗；国际空间站每天要做 3 次雷达检查规避碎片，全球轨道碎片总数近 5 万件。
• • AI 硬件换代周期短 vs. 在轨维护极难：SpaceX 模型假设 5 年有效寿命 和 每年 4% 辐射损耗（寿命末期累计约 20%），倒逼冗余和定期更换。
• • 地缘 & 数据主权：跨境数据处理仍需遵守各国数据主权与合规要求，太空并不豁免于监管。

结语：一个正在被"认真对待"的新叙事

摩根士丹利的核心判断是克制的：不指望在轨算力这一轮就取代地面超算中心——现实的近期机会是在轨边缘 AI，长期的看涨叙事才是分布式的太空 AI 基础设施层。

但这条叙事的价值在于：它把 AI 基础设施的辩论从"电力、土地、水"扩展到了"发射成本、辐射器面积、光链带宽、轨道机动"。在一个地面算力被审批和电力锁死的世界里，"太空能不能扩得更快"本身就是一个具备战略溢价的选项。

从投资地图上看：

• • 核心 AI 硅依然是 NVIDIA、AMD、博通、美光、台积电、SK 海力士、三星的舞台；
• • 光链 & 光学里 Coherent、Lumentum、Eoptolink 是最直接的"卖铲人"；
• • 抗辐射与电源管理这一层，欧洲的 STMicroelectronics 和 Infineon 是摩根士丹利明确的欧洲首选；
• • 中国的复旦微电子（太空级 FPGA） 和 ADA Space（三体计算星座） 是国内绕不开的两个观察点。

这不再只是一个研究概念。太空正在成为 AI 基础设施的下一个前沿。

文章来源：本文基于摩根士丹利《Tech Bytes | Europe — Space Technology, Orbital Computing》（2026 年 7 月 7 日）与《Global Technology Webcast: Space Technology, Orbital Computing Opportunities and Memory》两份研究报告整理编写。

分析师团队：Shawn Kim（亚洲与欧洲科技研究主管）、Adam Jonas（全球 Embodied AI & Robotics 策略师）、Cindy Huang、William Tackett、Lee Simpson、Nigel van Putten、Amelia M Scicluna。

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