Chinesisches Technologieunternehmen setzt KI-Modell im Orbit ein und stellt Weltraum-Computing vor

Ein chinesisches kommerzielles Luft- und Raumfahrtunternehmen hat erfolgreich ein universelles KI-Modell an Bord seiner umlaufenden Satelliten eingesetzt und damit einen wichtigen Meilenstein für das weltraumgestützte Computing gesetzt.

GuoXing Aerospace Technology gab am Montag auf einem Seminar bekannt, dass es das große Sprachmodell Qwen3 von Alibaba in sein erstes weltraumgestütztes Rechenzentrum hochgeladen hat, wodurch End-to-End-Denkaufgaben vollständig im Orbit möglich sind.

„Dies ist der weltweit erste Einsatz eines universellen groß angelegten KI-Modells von der Bodenkontrolle bis hin zu einer operativen Satellitenkonstellation im Orbit“, sagte Wang Yabo, Vizepräsident des in Chengdu ansässigen Start-ups.

Im Mai letzten Jahres startete China eine neue Konstellation von zwölf Weltraum-Computersatelliten in die Umlaufbahn, den ersten Cluster des Weltraum-Computing-Projekts von GuoXing Aerospace.

Im Rahmen des Tests absolvierte das Qwen3-Modell mehrere Experimente, bei denen Fragen von der Erde an den Satelliten übertragen, an Bord verarbeitet und die Ergebnisse an die Bodenstationen zurückgesendet wurden – und das alles innerhalb von nur zwei Minuten.

Da KI einen unstillbaren Hunger nach Rechenleistung schürt, entsteht im technologischen Wettlauf ein neuer Bereich, da intelligente Rechenkapazitäten in den Weltraum verlagert werden. Im November brachte eine SpaceX-Rakete den Satelliten Starcloud-1 mit Nvidia-GPUs in die Umlaufbahn.

Wang sagte, das Unternehmen wolle bis 2035 ein weitläufiges Netzwerk von 2.800 spezialisierten Rechensatelliten aufbauen.

Die geplante Konstellation umfasst 2.400 Inferenzsatelliten und 400 Trainingssatelliten, die in sonnensynchronen, dämmerungs- und niedrig geneigten Umlaufbahnen in einer Höhe von 500 bis 1.000 Kilometern eingesetzt werden.

Die Konstellation ist so konzipiert, dass sie Laser-Inter-Satelliten-Verbindungen für eine schnelle Datenübertragung nutzt, mit dem Ziel, weltweit 100.000 Petaflops an Inferenz-Rechenleistung und eine Million Petaflops an Trainings-Rechenleistung bereitzustellen.

Die zweite und dritte Satellitengruppe sollen laut Wang noch in diesem Jahr eingesetzt werden, sodass bis 2030 ein Netzwerk aus 1.000 Satelliten fertiggestellt sein werde.