La carrera por la computación de inteligencia artificial se traslada a un nuevo escenario: la órbita terrestre. Starcloud, una startup del programa NVIDIA Inception, se prepara para el lanzamiento en noviembre de Starcloud-1, un satélite de 60 kg que marcará el debut de una GPU NVIDIA H100 en el espacio. Este satélite busca demostrar que la inferencia y el preprocesado de datos pueden ejecutarse en el lugar donde se generan, sin la necesidad de un centro de procesamiento de datos (CPD) en tierra. La propuesta de Starcloud apunta a abaratar hasta 10 veces el coste energético y reducir el consumo en la red eléctrica terrestre.
El ambicioso plan incluye un CPD orbital de 5 gigavatios, equipado con paneles solares y radiadores de aproximadamente cuatro kilómetros de lado. Estos dispositivos aprovecharán el sol constante y el vacío del espacio como sumidero térmico eficiente, eliminando la necesidad de torres de evaporación o agua dulce. Según la compañía, aunque la huella ambiental inicial se concentra en el lanzamiento, el ahorro en emisiones de CO₂ a lo largo de la vida útil del CPD será significativo en comparación con un centro terrestre.
Starcloud-1 se posicionará como el primer satélite que incorpora una GPU de clase data center (NVIDIA H100). La empresa pretende multiplicar por 100 la capacidad de cómputo de GPU de misiones anteriores y validar que los flujos de trabajo de inteligencia artificial, como visión por computador o compresión, pueden ejecutarse in situ con latencias mucho menores. La misión incluirá captura, preprocesado y transmisión selectiva de datos, simplificando el envío de datos a la Tierra y permitiendo aplicaciones como la detección temprana de incendios y respuestas a señales de socorro.
Desde el punto de vista energético, Starcloud enfatiza dos ventajas del espacio: el sol casi constante en ciertas órbitas y el vacío como sumidero térmico. Al radiar calor mediante infrarrojos, se evita el uso de agua para refrigeración, reduciendo el coste energético hasta 10 veces en comparación con la Tierra. Además, operar cerca de la «línea del terminador», donde se encuentra la frontera entre el día y la noche del planeta, podría optimizar aún más el uso de energía y la gestión térmica.
El primer campo donde la computación espacial destaca es en la observación de la Tierra, beneficiando la detección de cultivos, la predicción meteorológica y la respuesta a incendios y emergencias. Procesar datos en órbita reduce significativamente la latencia, enviando solo resultados relevantes a la Tierra y asegurando una mayor privacidad.
La elección de NVIDIA es estratégica. La compañía busca garantizar que el entrenamiento, ajuste fino e inferencia sean competitivos frente a los CPD terrestres. Con el apoyo técnico de NVIDIA Inception, el lanzamiento de la H100 al espacio tiene como objetivo cerrar la brecha entre las capacidades terrestres y orbitales.
El futuro de Starcloud pasa por desarrollar un CPD modular de 5 GW en órbita. Aunque los retos son numerosos, desde la logística del lanzamiento hasta la ciberseguridad espacial, la empresa confía en que los beneficios netos compensan los desafíos.
Esta propuesta de llevar la IA al borde, no solo en la Tierra sino también fuera de ella, resalta un cambio de paradigma. Llevar GPU de clase data center al espacio no solo tiene que ver con capturar y enviar datos, sino con entender y decidir directamente en el lugar de origen de la información.
