The race to scale AI-based computing has found a new frontier: space. Starcloud, una startup emergente del programa NVIDIA Inception, ha fijado noviembre como la fecha para el lanzamiento de Starcloud-1, un satélite que marca un hito al ser el primero en incorporar una GPU NVIDIA H100 en órbita. La misión de este satélite de 60 kg —similar en tamaño a un pequeño frigorífico— es demostrar que la inferencia y el preprocesado de datos pueden realizarse en el espacio, prescindiendo de centros de procesamiento de datos (CPD) terrestres. Starcloud asegura que los CPD espaciales podrían reducir los costos energéticos hasta diez veces y aliviar la carga sobre la red eléctrica en la Tierra.
El ambicioso plan de la compañía apunta a un CPD orbital de 5 gigavatios con paneles solares y radiadores, aproximadamente de 4 kilómetros de lado, diseñados para aprovechar el sol constante y el vacío espacial como sumidero térmico. Esto podría lograr un ahorro significativo de CO₂ en comparación con los centros terrestres, sostiene Starcloud.
Starcloud-1 busca superar capacidades previas, multiplicando por 100 el poder de cómputo de operaciones espaciales anteriores y demostrando que los flujos de trabajo de IA —que incluyen desde la visión por computadora hasta la compresión y el filtrado— pueden ejecutarse directamente en órbita, reduciendo las latencias de horas a minutos. Esta misión también contempla la captura, preprocesado y transmisión selectiva de datos, procesos esenciales en aplicaciones como la detección temprana de incendios, respuestas a señales de socorro y cartografía SAR, que generan grandes cantidades de datos y se beneficiarán de la inferencia en el borde.
Las ventajas energéticas de operar en el espacio se basan en dos factores: la constante exposición solar y el vacío como un sumidero térmico infinito. Radiar calor infrarrojo al espacio evita el uso de agua para refrigeración, un desafío importante para muchos CPD terrestres. Starcloud proyecta que, incluso incluyendo el costo del lanzamiento, los costos energéticos en órbita serían diez veces más bajos.
En términos de aplicaciones, la observación de la Tierra es un área prometedora. Desde la detección de cultivos hasta la predicción meteorológica, el procesamiento en órbita ofrece beneficios significativos. También mejora las alertas de incendios forestales y emergencias, al procesar en tiempo real, enviando solo los datos cruciales a la Tierra.
La elección de las GPUs de NVIDIA para el proyecto refleja la necesidad de que el entrenamiento, el ajuste fino y la inferencia sean competitivos frente a los CPD terrestres. Además, el soporte técnico de NVIDIA Inception asegura que estos flujos de trabajo puedan trasladarse eficazmente al entorno orbital.
El lanzamiento de Starcloud-1 es solo el comienzo de una visión más extensa, que incluye la creación de un CPD modular de 5 GW en órbita. Sin embargo, la empresa deberá enfrentar varios desafíos, como el costo y logística de lanzamientos, mantenimiento en órbita, mitigación de basura espacial, y cuestiones normativas y de ciberseguridad.
Esta iniciativa refleja una tendencia más amplia hacia la IA en el borde. En un contexto donde se busca que los sensores y actuadores operen con mayor autonomía, la llegada de GPUs de clase data center al espacio representa un punto decisivo. La nueva frontera ya no consiste solo en capturar y enviar datos, sino en entender y decidir en el lugar donde se producen.
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