SpaceX busca 40.000 millones de dólares para chips Nvidia mientras se intensifica la carrera por la IA orbital
Vera nos proporciona el rendimiento de CPU y el ancho de banda de memoria necesarios para ejecutar enormes cantidades de orquestación, código y procesamiento de datos, mientras mantiene las GPUs haciendo lo que mejor saben hacer.
— Mike Nicolls, presidente de SpaceXAI, en el anuncio de Nvidia
SpaceX no es la única empresa fuera del planeta
Según SpaceX, los satélites Starmind aprovecharían la energía solar en órbita sincrónica con el sol y disiparían el calor hacia el espacio. Cada satélite tiene una capacidad máxima de procesamiento de 250 kilovatios.
Google está llevando a cabo un experimento similar, según lo reportado por NPR. El prototipo del Proyecto Suncatcher transportaba cuatro TPUs para observar cómo los chips con capacidades de IA resistirían la radiación y las temperaturas extremas del espacio exterior.
SpaceX y Google no son las únicas empresas que se aventuran en esta dirección. Starcloud ha lanzado con éxito una GPU Nvidia H100 a la órbita. Esto hace que la IA orbital parezca menos como un experimento científico y más como una competencia emergente por el poder de cómputo.
La economía y la física siguen siendo inciertas
Gartner proyecta que el gasto mundial en IA probablemente alcanzará los 2,7 billones de dólares en 2026, lo que representa un aumento del 49,5 %, atribuible a los costos de infraestructura.
Actualmente, la economía de colocar esa infraestructura en órbita sigue siendo muy compleja, ya que BCG estima que las instalaciones de datos orbitales costarán entre 2,5 y 3 veces más que las instalaciones terrestres.
La refrigeración es otro problema. Brookings ha estimado que un centro de datos orbital requeriría 2,15 millones de pies cuadrados de radiadores.
No obstante, el calor no es el único problema de ingeniería. Los chips en el espacio también deben resistir la radiación. Esto ha llevado a las empresas de semiconductores a esforzarse más en diseñar chips endurecidos contra la radiación (rad-hard).
Hemos observado un aumento significativo en la actividad de los procesos de fabricación rad-hard.
— Dana Neustadter, directora senior en Synopsys, a través de Semiconductor Engineering
La radiación, las fluctuaciones de temperatura y las reparaciones complicadas hacen que la computación espacial sea mucho más difícil que utilizar el mismo equipo en la Tierra.
Impacto del acuerdo en el sector
La financiación fortalece la posición de Nvidia mientras encarece la carrera para los rivales más pequeños. Reuters cita la estimación de Morgan Stanley de que la infraestructura de IA necesitará 1,5 billones de dólares en financiación externa para 2028. Estas presiones ya se están manifestando a medida que las limitaciones de energía complican el despliegue general de la IA.
SpaceX está intentando recaudar alrededor de 40 mil millones con la ayuda de Apollo Global Management para adquirir chips de IA de Nvidia, según el Financial Times. La importancia de este acuerdo radica en que estos chips pueden utilizarse para alimentar los centros de datos de SpaceXAI en la Tierra, así como su infraestructura de IA planificada en órbita.
Los medios sugieren que la financiación constará de aproximadamente 10 mil millones de dólares en préstamos bancarios y 30 mil millones de dólares en forma de deuda con grado de inversión. Se espera que la transacción se concluya en 2027, siendo PIMCO uno de los prestamistas contactados. Tras la noticia, las acciones de SpaceX cayeron un 1% durante la sesión extra bursátil, mientras que Nvidia subió un 0,5%.
Por qué la financiación apunta más allá de la Tierra
Nvidia indica que SpaceXAI utilizará las CPUs Vera y su plataforma Vera Rubin a medida que la infraestructura de Grok crezca hacia capacidades de computación del orden de gigavatios. El satélite Starmind de primera generación también está previsto que utilice un sistema optimizado Vera Rubin NVL72.
Vera es la primera CPU de Nvidia diseñada para agentes de IA. Cuenta con 88 núcleos Olympus y hasta 1,2 TB/s de ancho de banda de memoria. Nvidia afirma que puede completar algunas tareas hasta un 1,8 veces más rápido que los procesadores x86.
Vera nos proporciona el rendimiento de CPU y el ancho de banda de memoria necesarios para ejecutar enormes cantidades de orquestación, código y procesamiento de datos, mientras mantiene las GPUs haciendo lo que mejor saben hacer.
— Mike Nicolls, presidente de SpaceXAI, en el anuncio de Nvidia
SpaceX no es la única empresa fuera del planeta
Según SpaceX, los satélites Starmind aprovecharían la energía solar en órbita sincrónica con el sol y disiparían el calor hacia el espacio. Cada satélite tiene una capacidad máxima de procesamiento de 250 kilovatios.
Google está llevando a cabo un experimento similar, según lo reportado por NPR. El prototipo del Proyecto Suncatcher transportaba cuatro TPUs para observar cómo los chips con capacidades de IA resistirían la radiación y las temperaturas extremas del espacio exterior.
SpaceX y Google no son las únicas empresas que se aventuran en esta dirección. Starcloud ha lanzado con éxito una GPU Nvidia H100 a la órbita. Esto hace que la IA orbital parezca menos como un experimento científico y más como una competencia emergente por el poder de cómputo.
La economía y la física siguen siendo inciertas
Gartner proyecta que el gasto mundial en IA probablemente alcanzará los 2,7 billones de dólares en 2026, lo que representa un aumento del 49,5 %, atribuible a los costos de infraestructura.
Actualmente, la economía de colocar esa infraestructura en órbita sigue siendo muy compleja, ya que BCG estima que las instalaciones de datos orbitales costarán entre 2,5 y 3 veces más que las instalaciones terrestres.
La refrigeración es otro problema. Brookings ha estimado que un centro de datos orbital requeriría 2,15 millones de pies cuadrados de radiadores.
No obstante, el calor no es el único problema de ingeniería. Los chips en el espacio también deben resistir la radiación. Esto ha llevado a las empresas de semiconductores a esforzarse más en diseñar chips endurecidos contra la radiación (rad-hard).
Hemos observado un aumento significativo en la actividad de los procesos de fabricación rad-hard.
— Dana Neustadter, directora senior en Synopsys, a través de Semiconductor Engineering
La radiación, las fluctuaciones de temperatura y las reparaciones complicadas hacen que la computación espacial sea mucho más difícil que utilizar el mismo equipo en la Tierra.
Impacto del acuerdo en el sector
La financiación fortalece la posición de Nvidia mientras encarece la carrera para los rivales más pequeños. Reuters cita la estimación de Morgan Stanley de que la infraestructura de IA necesitará 1,5 billones de dólares en financiación externa para 2028. Estas presiones ya se están manifestando a medida que las limitaciones de energía complican el despliegue general de la IA.
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