La startup Orbital planea ejecutar inferencia de IA desde el espacio

La startup Orbital salió del modo sigiloso en abril y anunció un plan ambicioso: crear en el espacio la primera infraestructura en la nube para inferencia de IA. La compañía ha recibido inversión de Andreessen Horowitz y ya ha empezado el desarrollo.

¿Por qué el espacio?

En la Tierra no hay capacidad de red eléctrica suficiente para la creciente demanda de los centros de datos. Las redes están saturadas, y construir nueva capacidad es caro y lento. El fundador de Orbital, Euwyn Poon, ve la salida en el espacio, donde hay mucha energía solar sin aprovechar.

"Simplemente no hay suficiente potencia en la Tierra, y el único camino es hacia arriba. Hay energía solar de sobra, pero nadie la usa", dice Poon.

Cómo funcionaría

Orbital planea una constelación de satélites en órbita baja. Cada uno es, en la práctica, un pequeño centro de datos:

• Un servidor GPU alimentado por paneles solares del tamaño de una pista de tenis
• Enormes paneles radiadores de refrigeración (también aproximadamente del tamaño de una pista de tenis)
• Hasta 100 kW de potencia por satélite
• Enlaces ópticos láser entre satélites

El objetivo a largo plazo son 10 000 satélites que formen una nube distribuida. La solicitud viaja desde la Tierra, a través de una estación terrestre, hasta el satélite libre más cercano, que la procesa y devuelve la respuesta por la red.

¿Por qué precisamente inferencia?

Entrenar modelos grandes requiere potentes clústeres de GPU estrechamente conectados entre sí. La inferencia (cuando un modelo ya entrenado responde a solicitudes) es menos exigente: una sola solicitud a menudo puede resolverse con una o varias GPU. Eso permite repartir la carga entre cientos de satélites independientes, lo que simplifica el diseño de cada uno.

"Es muy sencillo", dice Poon. "A los ingenieros les gustará".

Los clientes serían OpenAI, Anthropic y otros laboratorios que atienden miles de millones de solicitudes al día.

Obstáculos serios

Lanzar centros de datos al espacio no es simplemente escalar la experiencia terrestre. Hay retos críticos:

• Radiación. Las partículas cósmicas dañan las GPU y provocan errores. Hace falta protección.
• Refrigeración. En la Tierra, el aire se lleva el calor. En el vacío, la única vía es irradiar el calor al espacio mediante paneles.
• Mantenimiento. Un satélite averiado no se puede reparar. La fiabilidad es crítica.
• Latencia. Los datos tardan unos 30 milisegundos en ir y volver. Para chatbots es aceptable; para operar en bolsa, no.

El Dr. Amit Verma, de Texas A&M, señala: "Desplegar miles de satélites aumenta el riesgo de fallos con posibilidades de reparación muy limitadas. Solo compensará en aplicaciones que toleren retrasos".

Qué significa

Si Orbital supera los obstáculos de ingeniería, podría aliviar la crisis energética de los centros de datos. Pero el camino es largo: primer prototipo en 2027, producción a gran escala en 2028 y operación masiva real, como mínimo, dentro de 10 años más. Por ahora, es un buen ejemplo de cómo la demanda de IA empuja a los ingenieros a mirar al cielo.