每个人对空间计算都有话要说。但没有人全面解析过物理学、能源、冷却、经济学以及实际工作。为此，Pranav基于第一性原理，构建了一个端到端的物理模型和交互式模拟平台，揭示了轨道计算的真实挑战与机遇。他的模型深入分析了斯特藩-玻尔兹曼定律下的散热温度及散热器质量预算，考虑了故障曲线、轨道维修能力和功率-计算的极限边界，结合热管理、辐射防护、发射成本、硅芯片学习曲线、碳排放强度及实际风险函数计算的生存概率，力求以扎实工程逻辑还原太空计算的全貌。这个模拟平台可视化地展示了地球和轨道卫星，模拟AI驱动的任务调度，依据物理限制（热量、带宽、稳定性、边际成本）动态分配计算任务。通过调整参数，用户能直观感受各种假设下太空计算的可行性和优势。核心难点在于大规模无人维护和超大面积薄膜散热器的部署。若工程得当，太空计算甚至能在能效和成本上超越德州的Crusoe数据中心。Pranav预测，未来10年内，超过90%的AI计算将迁移至太空。社区反响热烈，大家关注散热器尺寸、卫星重量、碰撞风险及自动维护技术。模型已涵盖碰撞回避和维修无人机需求，确保系统稳定运行。此模拟不仅填补了行业对数学模型的渴求，也开启了从论文到模拟器的新研究范式。技术栈包括Next.js、React、TypeScript、Three.js及轨道计算库Skyfield、SGP4，确保模拟精准且交互友好。这不仅是一场关于太空计算的技术探索，更是重新定义计算未来的思考：真正的突破，源于将复杂物理和经济现实结合的严谨模型，而非空洞的炒作。我们正站在计算力迁移的风口浪尖，唯有掌握工程本质，才能引领下一波科技革命。astrocompute.devx.com/princeofprawns0/status/1999595252399899033
