SpaceX busca US$ 40 bilhões para chips Nvidia enquanto corrida de IA orbital se intensifica
A Vera nos oferece desempenho de CPU e largura de banda de memória para executar enormes quantidades de orquestração, código e processamento de dados, enquanto mantém as GPUs fazendo o que fazem de melhor.
— Mike Nicolls, presidente da SpaceXAI, no anúncio da Nvidia
A SpaceX não é a única fora do planeta
De acordo com a SpaceX, os satélites Starmind aproveitariam a energia solar em órbita solssíncrona e dissipariam o calor para o espaço. Cada satélite tem uma capacidade de processamento de pico de 250 quilowatts.
Um experimento semelhante está sendo conduzido pelo Google, conforme relatado pela NPR. O protótipo do Projeto Suncatcher transportava quatro TPUs para verificar como os chips com capacidade de IA suportariam a radiação e as temperaturas extremas do espaço exterior.
A SpaceX e o Google não são as únicas empresas que estão seguindo essa direção. A Starcloud lançou com sucesso um chip Nvidia H100 em órbita. Isso faz com que a IA orbital pareça menos como um experimento científico e mais como uma competição emergente por poder de computação.
A economia e a física ainda são incertas
A Gartner projeta que o gasto mundial com IA deve atingir US$ 2,7 trilhões em 2026, refletindo um aumento de 49,5%, atribuído aos custos de infraestrutura.
Atualmente, a economia de colocar essa infraestrutura em órbita ainda é muito complexa, já que a BCG estima que as instalações de dados orbitais custarão de 2,5 a 3 vezes mais do que as instalações terrestres.
O resfriamento é outro problema. Brookings estimou que um único data center orbital exigiria 2,15 milhões de pés quadrados de radiadores.
No entanto, o calor não é o único problema de engenharia. Os chips no espaço também devem resistir à radiação. Isso levou as empresas de semicondutores a dedicar mais esforços ao design de chips endurecidos contra radiação (rad-hard).
Temos observado um aumento significativo na atividade dos processos de fabricação de chips rad-hard.
— Dana Neustadter, diretora sênior da Synopsys, via Semiconductor Engineering
Radiação, flutuações de temperatura e reparos complicados tornam a computação espacial muito mais difícil do que usar os mesmos equipamentos na Terra.
O que o acordo faz pelo setor
O financiamento fortalece a posição da Nvidia, tornando a corrida mais cara para rivais menores. A Reuters cita a estimativa do Morgan Stanley de que a infraestrutura de IA precisará de US$ 1,5 trilhão em financiamento externo até 2028. Essas pressões já estão se manifestando à medida que as restrições de energia complicam a expansão geral da IA.
A SpaceX está tentando arrecadar cerca de US$ 40 bilhões com a ajuda da Apollo Global Management para adquirir chips de IA da Nvidia, conforme o Financial Times. A importância desse acordo reside no fato de que esses chips podem ser usados para alimentar os data centers da SpaceXAI no planeta, bem como sua infraestrutura de IA planejada em órbita.
Relatórios da mídia sugerem que o financiamento consistirá em aproximadamente US$ 10 bilhões em empréstimos bancários e US$ 30 bilhões na forma de dívida com classificação investment-grade. A transação deve ser concluída em 2027, com a PIMCO sendo uma das instituições credoras abordadas. Após a notícia, a ação da SpaceX caiu 1% no pregão pós-mercado, enquanto a Nvidia ganhou 0,5%.
Por que o financiamento aponta além da Terra
A Nvidia afirma que a SpaceXAI utilizará CPUs Vera e sua plataforma Vera Rubin conforme a infraestrutura do Grok cresce rumo a gigawatts de capacidade computacional. O satélite Starmind de primeira geração também está programado para usar um sistema otimizado Vera Rubin NVL72.
A Vera é a primeira CPU da Nvidia projetada para agentes de IA. Ela possui 88 núcleos Olympus e até 1,2 TB/s de largura de banda de memória. A Nvidia afirma que ela pode concluir algumas tarefas até 1,8 vezes mais rápido do que processadores x86.
A Vera nos oferece desempenho de CPU e largura de banda de memória para executar enormes quantidades de orquestração, código e processamento de dados, enquanto mantém as GPUs fazendo o que fazem de melhor.
— Mike Nicolls, presidente da SpaceXAI, no anúncio da Nvidia
A SpaceX não é a única fora do planeta
De acordo com a SpaceX, os satélites Starmind aproveitariam a energia solar em órbita solssíncrona e dissipariam o calor para o espaço. Cada satélite tem uma capacidade de processamento de pico de 250 quilowatts.
Um experimento semelhante está sendo conduzido pelo Google, conforme relatado pela NPR. O protótipo do Projeto Suncatcher transportava quatro TPUs para verificar como os chips com capacidade de IA suportariam a radiação e as temperaturas extremas do espaço exterior.
A SpaceX e o Google não são as únicas empresas que estão seguindo essa direção. A Starcloud lançou com sucesso um chip Nvidia H100 em órbita. Isso faz com que a IA orbital pareça menos como um experimento científico e mais como uma competição emergente por poder de computação.
A economia e a física ainda são incertas
A Gartner projeta que o gasto mundial com IA deve atingir US$ 2,7 trilhões em 2026, refletindo um aumento de 49,5%, atribuído aos custos de infraestrutura.
Atualmente, a economia de colocar essa infraestrutura em órbita ainda é muito complexa, já que a BCG estima que as instalações de dados orbitais custarão de 2,5 a 3 vezes mais do que as instalações terrestres.
O resfriamento é outro problema. Brookings estimou que um único data center orbital exigiria 2,15 milhões de pés quadrados de radiadores.
No entanto, o calor não é o único problema de engenharia. Os chips no espaço também devem resistir à radiação. Isso levou as empresas de semicondutores a dedicar mais esforços ao design de chips endurecidos contra radiação (rad-hard).
Temos observado um aumento significativo na atividade dos processos de fabricação de chips rad-hard.
— Dana Neustadter, diretora sênior da Synopsys, via Semiconductor Engineering
Radiação, flutuações de temperatura e reparos complicados tornam a computação espacial muito mais difícil do que usar os mesmos equipamentos na Terra.
O que o acordo faz pelo setor
O financiamento fortalece a posição da Nvidia, tornando a corrida mais cara para rivais menores. A Reuters cita a estimativa do Morgan Stanley de que a infraestrutura de IA precisará de US$ 1,5 trilhão em financiamento externo até 2028. Essas pressões já estão se manifestando à medida que as restrições de energia complicam a expansão geral da IA.
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