Startup Orbital planeja rodar inferência de IA a partir do espaço

A startup Orbital saiu do modo furtivo em abril e anunciou um plano ambicioso: criar no espaço a primeira infraestrutura de nuvem para inferência de IA. A empresa recebeu investimento da Andreessen Horowitz e já começou o desenvolvimento.

Por que o espaço?

Na Terra, falta capacidade de rede elétrica para a demanda crescente dos data centers. As redes estão sobrecarregadas, e construir nova capacidade é caro e lento. O fundador da Orbital, Euwyn Poon, vê uma saída no espaço, onde há muita energia solar sem uso.

"Simplesmente não há potência suficiente na Terra, e o único caminho é para cima. Há energia solar suficiente, mas ninguém a usa", diz Poon.

Como funcionaria

A Orbital planeja uma constelação de satélites em órbita baixa. Cada um é, na prática, um pequeno data center:

• Um servidor GPU alimentado por painéis solares do tamanho de uma quadra de tênis
• Enormes painéis radiadores de resfriamento (também com cerca do tamanho de uma quadra de tênis)
• Até 100 kW de potência por satélite
• Links ópticos a laser entre os satélites

A meta de longo prazo é ter 10.000 satélites formando uma nuvem distribuída. A requisição sai da Terra, passa por uma estação terrestre até o satélite livre mais próximo, que a processa e devolve a resposta pela rede.

Por que justamente inferência?

Treinar modelos grandes exige clusters de GPU potentes e muito bem conectados entre si. A inferência (quando um modelo pronto responde a requisições) é menos exigente: uma requisição muitas vezes pode ser atendida por uma ou algumas GPUs. Isso permite distribuir a carga entre centenas de satélites independentes, o que simplifica o projeto de cada um.

"É muito simples", diz Poon. "Os engenheiros vão gostar".

Os clientes seriam OpenAI, Anthropic e outros laboratórios que atendem bilhões de requisições por dia.

Obstáculos sérios

Lançar data centers ao espaço não é apenas escalar a experiência terrestre. Há desafios críticos:

• Radiação. Partículas cósmicas danificam as GPUs e causam erros. É preciso blindagem.
• Resfriamento. Na Terra, o ar leva o calor embora. No vácuo, a única forma é irradiar o calor para o espaço por meio de painéis.
• Manutenção. Um satélite quebrado não tem conserto. A confiabilidade é crítica.
• Latência. Os dados levam cerca de 30 milissegundos para ir e voltar. Para chatbots, serve; para negociação na bolsa, não.

O Dr. Amit Verma, da Texas A&M, observa: "Implantar milhares de satélites aumenta o risco de falhas, com possibilidades de reparo muito limitadas. Só vai compensar em aplicações que toleram atrasos".

O que isso significa

Se a Orbital superar os obstáculos de engenharia, pode aliviar a crise energética dos data centers. Mas o caminho é longo: primeiro protótipo em 2027, produção em escala em 2028 e operação realmente massiva só daqui a pelo menos 10 anos. Por ora, é um ótimo exemplo de como a demanda por IA leva os engenheiros a olhar para o céu.