当大模型对Token的需求几乎没有任何上限的时候, 一苇宇航的创始人邢若粼将所有的赌注都押在了太空领域。他计划在轨道之上架设算力服务器, 专门用于生产AI推理所需的Token。通过这种方式, 他打算让卫星摇身一变, 成为运行在太空中的工厂。
通信到算力的战略转向
之前的团队曾经做过星载核心网的事情, 这件事的做法实际上就是把运营商机房送上天去。邢若粼坦白地说, 在当时的情况下, 他们想清楚了关于为什么CPU云服务需要上天的原因,但是却没有办法回答为什么GPU云服务也需要上天的问题鹤壁市辅仁中学, 而且利用AI赋能遥感技术仅仅是一个相对狭窄的市场机会。
在2023年北邮一号发射成功之后, 团队完成了对等在轨散热与功耗的测量工作, 随后从学术研究转向了产业领域, 并且参与了星网商业项目, 因为核心成员都拥有在天算星座上进行在轨试验的经历, 所以主攻方向被锁定在了高性能太空算力载荷上面。
极宇登云天衍三线并进
一苇宇航推出的产品被划分成了三层, 其中被称为极宇的卫星智能组件, 主要是为了给当下计算以及通信控制方面的需求提供服务。而名为登云的算力集群, 是面向大模型推理进行布局的, 此举是在押注太空领域的Token。天衍SDK则是为了让算力卫星能够对外暴露出接口, 从而去连接地面站与仿真环境。
客户能够对任务的定义、测试、上注、执行以及回传实现全流程操作。平台通过对算力、卫星和火箭的整合, 提供了一站式的交钥匙服务, 而通信星座则是当前最为现实的客户群体。
太空印Token的底层逻辑
邢若粼进行了判断, 他认为信用解决的是价值交换的问题, 生产力决定的是价值产生的问题, 这两个方面最终是会汇聚到一起的, 所以Token有希望成为未来经济体系的基础元素。
当在空间上获取到图像的时候, 会立即进行识别和预警, 只传送编码语义部分的内容, 这个做法有一个前提条件, 那就是相关的成本必须低于地面端的成本。
太空机械臂必须自主地去完成那些很复杂的拖拽动作, 这个情况就跟具身智能非常相似, 团队首先要在进行地面仿真, 等觉得成熟以后就把数据以容器的形式或者以代码的形式上传到真正的卫星上, 以此来开展在轨验证过程, 这种做法能够有效降低用户在进行太空实验时所面对的门槛。
芯片大模型与火箭卫星之间
邢若粼明确指出, 芯片公司和那些做大型模型的企业的核心任务, 就是去追赶美国的AI水平, 它们很难分出心思来去做太空算力方面的事情。而一苇宇航正在芯片大模型与火箭卫星之间搭建桥梁, 把这两者整合成为在统一技术体系下面所产生的标准化产品。
相比SpaceX以及国内的同行来说, 他们的差异化之处是在于拥有天衍SDK以及全栈能力, 这些能力涵盖了底层的操作系统、云服务以及垂域模型, 他们主要的目标是通过五年的时间来实现极致的算力追求, 这个追求是对标Starmind AI1级卫星的。
2030年太空算力入日常
邢若粼把这个时间点, 也就是2030年, 看成了行业发展的一个特别关键的重要阶段。在这个时间段到来之后, 预计会接入1000万台的终端设备。在这样的背景下, 所谓的太空算力, 就可以真正进入大家寻常百姓的日常生活当中去。
无论是人们日常进行AI对话, 还是在开车时使用汽车导航功能, 亦或是乘坐飞机时想要上网, 这些服务都可以直接由太空来提供, 而不再仅仅依赖地面的基础设施。
太空算力这个事情, 它横跨了人工智能、航天以及通信这三大领域, 所以它是一个关于整个产业链级别的问题, 其中的工程难度呢, 是可以通过持续的优化来得到解决的, 目前这个团队正在通过正向收入来布局上游和下游, 借此去判断产业链当中存在的卡点所在情况。
最难跨越的不是技术
太空算力最难跨越的瓶颈并不是技术本身, 而是横跨三个不同领域的产业链之间的协同合作问题。火箭卫星和芯片大模型这些方面, 它们之间存在着巨大的认知鸿沟, 单独的玩家很难靠自己独自跨越这个难关。
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