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当前OpenAI、Google Gemini等大模型的端侧部署需求持续攀升，AI算力缺口不断扩大。此前业界曾提出太空数据中心的构想试图解决集中式算力的痛点，但受成本、技术限制始终无法落地。近期海外科技领域探索出将微型算力节点部署在城市路灯杆上的新路径，单节点可承载15TOPS AI推理算力，可实现10毫秒以内的低时延响应。
不少用户在户外调用ChatGPT、Google Gemini等AI服务时，偶尔会遇到响应卡顿的问题，背后核心原因就是云端算力节点与用户终端的物理距离过远，传输时延过高。当前全球AI算力需求年增速已突破40%，传统集中式数据中心不仅面临供电、散热的成本压力，长距离传输带来的时延也无法满足自动驾驶、车路协同等新兴场景的需求。
此前曾有科技机构提出太空数据中心的构想，试图利用太空真空环境散热、太阳能不间断供电的优势降低算力成本，但测算显示，太空数据中心的发射、维护总成本超过地面同规模算力设施的100倍，完全不具备商业化落地的可能性，始终停留在概念阶段。
相比虚无缥缈的太空数据中心，基于城市公共设施的边缘算力部署方案正在走入现实。近期海外多个科技团队提出的路灯杆算力方案，直接将微型AI算力模块集成到现有路灯杆的设备舱中，不需要额外征地、铺设供电网络，大幅降低了基建成本。
目前已经落地测试的微型算力模块，单模块功耗不超过500W，最高可提供15TOPS的INT8推理算力，完全可以支撑DeepSeek、Apple Intelligence等轻量化大模型的端侧推理需求，用户端的服务响应时延可以低至10毫秒以内，仅为传统云端算力响应速度的十分之一。
目前该方案已经在旧金山、新加坡等城市启动小规模试点，部署在路灯杆上的算力节点主要用于支撑公共区域的智能安防识别、自动驾驶车路协同信息交互等场景，运行效果远超预期。
按照行业机构的预测，到2027年，全球范围内部署的路灯杆算力节点有望突破100万个，可承载30%以上的城市端侧AI推理需求。未来这类边缘算力节点还将向消费级AI服务开放，用户在户外使用Copilot、Grok等AI工具时，可直接调用最近的路灯杆算力资源，无需再连接远距离的云端数据中心，服务体验将得到大幅提升。
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