Contexto

Visionários da tecnologia, incluindo Elon Musk, discutem há muito tempo a ideia de colocar a computação de inteligência artificial no espaço. Solicitações regulamentares recentes da SpaceX visam criar satélites de centros de dados alimentados por energia solar, potencialmente chegando a um milhão, com o objetivo de mover grandes quantidades de computação para fora da Terra. Outras empresas, como o Projeto Suncatcher da Google e a startup Starcloud, também apresentaram planos para constelações de satélites que poderiam suportar cargas de trabalho de inteligência artificial.

Desafios de Custo

Cálculos iniciais indicam que um centro de dados orbital é muito mais caro do que uma instalação terrestre comparável. Por exemplo, um centro de dados orbital de 1 GW é estimado em cerca de $42,4 bilhões, quase três vezes o custo de um centro de dados baseado em terra. O principal motor dessa disparidade é o custo inicial de construir e lançar satélites. Atualmente, os custos de lançamento, como o preço do Falcon 9, de cerca de $3.600 por quilograma, são muito superiores aos $200 por quilograma que os analistas sugerem ser necessários para que os centros de dados orbitais sejam competitivos em termos de custo. Mesmo com reduções antecipadas do veículo Starship, a economia permanece desfavorável.

Obstáculos Técnicos

Além dos custos de lançamento, os custos de fabricação de satélites dominam a etiqueta de preço geral, com a massa atual do satélite custando cerca de $1.000 por quilograma. Projetar satélites que possam hospedar GPUs de alto desempenho exige grandes arranjos solares, sistemas de gerenciamento térmico sofisticados e comunicações baseadas em laser. No espaço, dissipar calor é mais difícil, exigindo radiadores extensos que adicionam massa. A radiação dos raios cósmicos também ameaça a confiabilidade do chip, necessitando de blindagem ou componentes resistentes à radiação, o que aumenta ainda mais o peso e o custo. Os painéis solares, embora mais eficientes no espaço, degradam-se rapidamente devido à radiação, limitando a vida útil dos satélites a cerca de cinco anos e exigindo um retorno sobre o investimento mais rápido.

Casos de Uso Potenciais

Analistas sugerem que as cargas de trabalho de inferência - como assistentes de voz ou processamento de consultas - podem ser as primeiras tarefas de inteligência artificial viáveis em órbita, pois não exigem os grandes clusters de GPUs sincronizados necessários para o treinamento de modelos. Algumas empresas já afirmam estar gerando receita com serviços de inferência realizados por hardware baseado no espaço. No entanto, o treinamento de grandes modelos permanece problemático porque exige uma coordenação rigorosa entre milhares de GPUs, uma capacidade que as atuais ligações laser entre satélites ainda não podem suportar na largura de banda necessária.

Perspectiva

O caminho para os centros de dados de inteligência artificial em órbita depende de avanços em vários domínios: serviços de lançamento drasticamente mais baratos, satélites de baixo custo produzidos em massa, soluções avançadas de gerenciamento térmico, técnicas de blindagem contra radiação e painéis solares mais duráveis. Até que esses obstáculos sejam superados, os centros de dados terrestres continuarão a dominar devido ao seu menor custo e tecnologia madura. O otimismo da indústria reflete uma visão de longo prazo, mas a economia de curto prazo permanece uma barreira significativa.

Usado: News Factory APP - descoberta e automação de notícias - ChatGPT para Empresas