輝達 (NVDA-US) 也要將 AI 送上太空。執行長黃仁勳今 (17) 日宣布，太空運算時代已經到來，此次推出 NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模組，是款針對太空環境的產品，與 NVIDIA H100 GPU 相比，該模組上的 Rubin GPU 可為太空推論運算提供最高達 25 倍的 AI 運算能力，為軌道資料中心、先進的地理空間情報處理及自主太空營運提供次世代運算能力。

黃仁勳指出，隨著輝達部署衛星星座並深入探索太空，智慧必須存在於任何生成資料的地方。跨太空和地面系統的 AI 處理能力，能夠實現即時感知、決策制定和自主性，將軌道資料中心轉化為探索工具，並把太空飛行器轉化為自主導航系統。輝達正與合作夥伴攜手，將公司的技術延伸到地球之外，大膽地將智慧帶到前所未及之處。

輝達指出，最新的加速運算平台正開啟太空創新的新時代，為軌道資料中心 (ODC)、地理空間情報和自主太空營運提供 AI 算力，公司透過將資料中心等級的效能帶入尺寸、重量與功耗 (SWaP) 受限的環境，讓 AI 應用能夠從地面到太空、乃至太空環境之間無縫運作，同時支援日益複雜的任務需求。

NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模組與 H100 GPU 相比，該模組上的 Rubin GPU 可為太空推論運算提供最高達 25 倍的 AI 運算能力，為軌道資料中心、先進的地理空間情報處理及自主太空營運提供次世代運算能力。

NVIDIA IGX Thor 和 NVIDIA Jetson Orin 平台提供了高能效且高效能的 AI 推論、圖像感知和加速資料處理能力，以緊湊型模組實現真正的在軌邊緣運算。

輝達資料中心平台包括 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版本 GPU，可為地理空間情報提供高資料輸送量、隨需應變的地面處理能力，在分析龐大圖像檔案時，與基於 CPU 的傳統批量處理系統相比，效能提升高達 100 倍。

輝達補充，強化太空任務能力業界領導者 Aetherflux、Axiom Space、Kepler Communications、Planet、Sophia Space 與 Starcloud 正採用 NVIDIA 加速運算平台，在軌道與地面環境中推動次世代太空任務。

Aetherflux 創辦人暨執行長 Baiju Bhatt 表示，Aetherflux 正為太空中的電力與運算開創全新的模式。NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模組可在軌道邊緣環境中提供高效能且節能的 AI 運算，並由太陽能驅動。這使自主運作與關鍵任務服務得以實現，同時開啟可擴展的太空 AI 基礎設施，將 AI 能力延伸至地球之外。

Kepler Communications 執行長 Mina Mitry 表示，Kepler Communications 正在打造新一代資料網路，以實現太空中的即時連接。NVIDIA Jetson Orin 直接為我們的衛星提供了先進的 AI 功能，使我們能在星座間智慧地管理與路由資料，將我們的網路轉變為更智慧、更高效的平台，從而降低延遲，並在全球規模下提供安全且可靠的連線。

Planet 共同創辦人暨執行長 Will Marshall 表示，Planet 每天為地球拍攝影像，這是一項需要全球最先進運算能力才能應對的資料挑戰。透過將 NVIDIA 的加速運算平台從太空整合至地面，我們大幅提升了對實體世界進行索引的能力。藉由 NVIDIA CorrDiff AI 模型，我們正以近乎即時的速度，將原始像素轉化為可執行的洞察。透過這項合作，我們正在實現行星智慧 (planetary intelligence) 的革命性躍進，協助人類以相同於全球變化的速度做出更明智的決策。

Sophia Space 執行長 Rob DeMillo 表示，Sophia Space 致力於打造模組化、被動散熱的託管運算平台，為客戶提供專屬基礎設施，使其能在太空中直接運行應用程式。NVIDIA Jetson Orin 讓我們能將 AI 能力嵌入這些基礎設施，在嚴格的尺寸、重量與功耗限制下，支援即時處理與自主運作。這為太空帶來類似雲端的靈活性，也讓軌道運算更具商業化的可行性。

Starcloud 執行長 Philip Johnston 表示，Starcloud 正打造專門定製的軌道資料中心，以直接在太空中提供雲端和 AI 基礎設施。借助 NVIDIA 技術，我們能夠在軌道上提供真正的超大規模 AI 運算，透過在源頭處理資料，減少對下行鏈路的依賴，並首次幫助客戶在太空中運行訓練和推論工作負載。這是將全球雲端服務無縫擴展到太空的關鍵一步。

隨著商業太空產業的快速擴張，意味著對軌道上即時資料處理的需求日益增長。NVIDIA Space-1 Vera Rubin 模組可提供大規模的資料中心級 AI 能力，使大型語言模型和進階基礎模型得以直接在太空中運作。其緊密整合的 CPU-GPU 架構和高頻寬互連技術提供了所需效能和記憶體，可即時處理來自太空設備的龐大資料流。透過將 Hyperscale AI 功能導入軌道平台，Space-1 Vera Rubin 模組開啟了在軌分析、自主科學探索並快速生成洞察。

NVIDIA 資料中心平台支援地理空間情報

隨著太空生態系的擴張，其生成的資料量也不斷增加。 雖然在軌運算提高了影像感測器、雷達和射頻感測器等地理空間感測衛星的即時處理能力，但大多數收集到的資料將與地球上數百 PB 的歷史檔案匯合，以支援大規模地理空間趨勢分析。

位於地面的地理空間圖像處理系統歷來都在 CPU 上運行，導致運算周轉時間較長。與傳統架構相比，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 伺服器版本 GPU 可大幅加速地面處理。

此外，透過利用 CUDA 的靈活性，地理空間情報用戶可將處理能力部署於雲端、邊緣地面站和軌道上。這些用戶還能夠快速整合新的 AI 功能，並從這些龐大圖像檔案中動態提取洞察，以用於災難回應和環境監測、氣候和天氣預報、基礎設施和資源管理等。