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太空算力的国产答案：用光子更高效！马斯克和老黄都太绕了
把天基计算推进到可验证、可迭代的工程路线
量子位 | 公众号 QbitAI
太空算力的竞赛，已经变成了一场真实的军备竞赛。
马斯克判断，到2032年，太阳能驱动的太空AI卫星，将成为全球成本最优的算力方案。
英伟达CEO黄仁勋今年三月的判断，也从某种程度上给这场竞赛定了性——任何生成数据的地方，都必须有智能存在。
两大巨头出手之后，太空算力的战场被推到了前所未有的高度，但太空计算面临的工程挑战，依然比地面残酷得多。
没有空气对流，芯片散不了热；宇宙中存在高能粒子，随时可以让芯片出错……
而在上海，一家专注AI光计算系统的公司——
——另辟蹊径，用光计算直接绕开了这些难题。
光本位科技目前已经与东方天算联合，启动了
全球首颗天基光计算卫星
全球首个天基光计算载荷
研制，这也是光本位科技首次将光计算带入太空工程化应用场景。
国内外计算卫星（由AI辅助生成）
另一边的马斯克，也被曝出新动向——其手下的SpaceX公司正在考虑收购光模块公司Mesh。
被马斯克看中的Mesh，主营业务就是规模化量产光收发器，以用于提高AI数据中心的通信效率，进而提质增效。
而光本位和东方天算的计划比后来的马斯克更进一步——相比Mesh集中注意力关注通信环节，前者已经把目光投向计算本身了。
光计算为什么天然适合太空
太空算力竞赛中，芯片面临的挑战比地面严苛得多，
计算载荷要跨过三道坎——辐射、散热、功耗
传统电子芯片依赖电荷存储与硅基晶体管工作，而太空中充斥着大量宇宙高能粒子。
高能粒子一旦击中芯片，就会引发单粒子翻转、单粒子闩锁等效应，导致计算出错乃至器件失效。
光计算芯片则从根本上绕开了这道坎。
以光子作为载体来承载计算信息，光子本身不带电荷，天然免于高能粒子冲击的直接干扰
，无需特殊的辐射防护设计。
散热是第二道坎，也是最棘手的一道。
传统电子芯片在工作时，电子在导线中的传输与晶体管的开关必然产生热量，而
AI任务对数据搬运与计算有极大需求
，这使得电子芯片的功耗和发热量居高不下。
太空是真空环境，没有空气对流，只有热传导和热辐射两种散热途径。
散热条件的严苛限制，极易导致传统芯片降频甚至失效。
光计算芯片的工作方式与此截然不同，
光在波导中传播完成计算，这个过程几乎不产生热量
卫星在轨运行时高度依赖太阳能帆板供电，进入轨道阴影期后仅靠星载电池维持，能源供给极为有限。
高算力芯片的能耗越大，所需太阳能帆板的面积就越大，进而推高卫星的重量、体积与发射成本。
光计算芯片静态功耗理论上趋近于零，与卫星能源受限的严苛约束天然契合，算是绕开了这道坎的一半。
抗辐射、低发热、低功耗
这三项特性，在太空环境中是有助于太空计算直接跨越初期阶段技术障碍的“杀手锏”。
跨过了这三道坎，光计算在太空场景中还有一项电计算难以企及的系统级优势——
同等载荷重量下，光计算能跑出更高的算力总量。
把地面数据中心搬上天，核心约束是载荷的重量和体积。
传统服务器的整套架构都是为地面形态设计的，将算力送上天，算力芯片、存储、CPU以及配套的散热系统、抗辐照屏蔽层……每一个部件都要占用宝贵的载荷空间，导致能够真正用于计算的空间所剩无几。
英伟达给出的应对思路是将CPU与GPU整合在一块，以极小的尺寸和重量实现相对可观的算力，Space-1 Vera Rubin模组正是这一思路的延续。
但光计算能够走得更远。
由于光计算芯片本身低发热、低功耗，所需的配套散热结构和能源系统可以做得更轻、更小，在同等重量的载荷中，光计算能够容纳更多的算力。
在相同能源供给和散热条件下，光计算实现的算力总量高于电计算
光计算在太空场景的三大优势（由AI辅助生成）
在光本位科技研究院副院长蒲华楠看来，这种优势背后有着深刻的内生动力。