Antecedentes

Los visionarios de la tecnología, incluido Elon Musk, han discutido durante mucho tiempo la idea de colocar la computación de inteligencia artificial en el espacio. Las solicitudes regulatorias recientes de SpaceX buscan crear satélites de centros de datos alimentados por energía solar, potencialmente hasta un millón, con el objetivo de trasladar grandes cantidades de cómputo fuera de la Tierra. Otras empresas, como el Proyecto Suncatcher de Google y la startup Starcloud, también han presentado planes para constelaciones de satélites que podrían respaldar cargas de trabajo de inteligencia artificial.

Desafíos de costo

Los cálculos iniciales indican que un centro de datos orbital es mucho más caro que una instalación terrestre comparable. Por ejemplo, un centro de datos orbital de 1 GW se estima que costaría aproximadamente $42.400 millones, casi tres veces el costo de un centro terrestre. El principal impulsor de esta disparidad es el gasto inicial de construir y lanzar satélites. Los costos actuales de lanzamiento, como el precio del Falcon 9 de aproximadamente $3.600 por kilogramo, están muy por encima de los $200 por kilogramo que sugieren los analistas que serían necesarios para que los centros de datos orbitales sean competitivos en términos de costo. Incluso con las reducciones anticipadas del vehículo Starship, la economía sigue siendo desfavorable.

Obstáculos técnicos

Más allá de los gastos de lanzamiento, los costos de fabricación de satélites dominan la etiqueta de precio general, con la masa actual del satélite costando cerca de $1.000 por kilogramo. Diseñar satélites que puedan alojar GPUs de alto rendimiento requiere grandes matrices solares, sistemas de gestión térmica sofisticados y comunicaciones basadas en láser. En el espacio, disipar el calor es más difícil, lo que requiere radiadores extensos que agregan masa. La radiación de los rayos cósmicos también amenaza la confiabilidad del chip, lo que requiere blindaje o componentes resistentes a la radiación, lo que aumenta aún más el peso y el costo. Los paneles solares, aunque más eficientes en el espacio, se degradan rápidamente debido a la radiación, limitando la vida útil de los satélites a alrededor de cinco años y exigiendo una mayor rentabilidad de la inversión.

Casos de uso potenciales

Los analistas sugieren que las cargas de trabajo de inferencia, como los asistentes de voz o el procesamiento de consultas, pueden ser las primeras tareas de inteligencia artificial factibles en órbita, ya que no requieren los grandes clústeres de GPUs sincronizados necesarios para el entrenamiento de modelos. Algunas empresas ya afirman generar ingresos por servicios de inferencia realizados por hardware basado en el espacio. Sin embargo, el entrenamiento de grandes modelos sigue siendo problemático porque requiere una coordinación estrecha entre miles de GPUs, una capacidad que los enlaces láser entre satélites actuales no pueden respaldar a la banda ancha requerida.

Perspectiva

El camino hacia los centros de datos de inteligencia artificial en órbita depende de avances en múltiples dominios: servicios de lanzamiento mucho más baratos, satélites de bajo costo producidos en masa, soluciones de gestión térmica avanzadas, técnicas de protección contra la radiación y paneles solares más duraderos. Hasta que se superen estos obstáculos, los centros de datos terrestres seguirán dominando debido a su menor costo y tecnología madura. El optimismo de la industria refleja una visión a largo plazo, pero la economía a corto plazo sigue siendo una barrera significativa.

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