Google ya tiene chips de IA en órbita: qué va a probar el Proyecto Suncatcher y por qué los centros de datos espaciales siguen siendo una apuesta
Un Falcon 9 de SpaceX llevó el 1 de octubre un satélite de Planet Labs con cuatro TPU; el objetivo es averiguar si el hardware sobrevive a la radiación y al calor sin aire, y si el negocio cierra
Google envió por primera vez uno de sus chips de inteligencia artificial al espacio. El jueves 1 de octubre, un cohete Falcon 9 de SpaceX despegó desde la base de Vandenberg, en California, con un pequeño satélite construido por Planet Labs que lleva a bordo cuatro unidades de procesamiento tensorial (TPU), los chips que la compañía diseña para IA. Es el primer experimento en órbita del Proyecto Suncatcher, el plan de Google para estudiar si algún día podrían instalarse centros de datos en el espacio.
El lanzamiento formó parte de la misión compartida Transporter-18 de SpaceX, que transportaba más de cien cargas útiles. Según CNBC, la ventana de despegue se abrió a las 11.15, hora del Pacífico, la salida fue sin incidentes y SpaceX desplegó todas las cargas antes de la una de la tarde. Más tarde, Travis Beals, director senior del proyecto, informó en una publicación: "Nuestro equipo confirmó el contacto con el satélite y está funcionando según lo previsto".
Un prototipo del tamaño de una heladera
Según Infobae, el prototipo es del tamaño de una heladera y su potencia de cálculo es aproximadamente la de un servidor de centro de datos convencional. El satélite fue diseñado para permanecer activo alrededor de un año, un período que le permitirá a Google reunir datos sobre el comportamiento sostenido de las TPU en condiciones orbitales. La fecha de lanzamiento se adelantó: el cronograma original ubicaba las primeras pruebas a comienzos de 2027.
"¿Podrán nuestras TPU sobrevivir y funcionar en el espacio? Bueno, lo vamos a descubrir", escribió el director ejecutivo de Alphabet, Sundar Pichai, al anunciar la misión. Elon Musk, jefe de SpaceX, respondió con dos emojis de cohetes. Beals lo describió como el primer paso de un esfuerzo de investigación de largo plazo, que busca "explorar si el espacio podría algún día albergar infraestructura de aprendizaje automático escalable".
Los dos grandes problemas: el calor y la radiación
En el espacio no hay aire que disipe el calor, y los ventiladores de un centro de datos terrestre no sirven en el vacío. Por eso el satélite tiene un sistema de refrigeración por capas, y los chips funcionan en ráfagas de unos 15 minutos antes de necesitar un período de enfriamiento, para no sobrecargar los sistemas de energía y térmicos. Según Scientific American, citado por Xataka, los ingenieros de Google desarrollaron un método nuevo para disipar el calor, que también se pone a prueba en esta misión.
La radiación es la otra gran incógnita. En tierra, Google expuso sus chips a un haz de protones en la Universidad de California en Davis para simular las condiciones del espacio. La compañía afirma que funcionaron "notablemente bien" y que podrían soportar más radiación de la que recibirían durante cinco años en órbita. Según TechCrunch, el equipo tuvo que repetir las pruebas al advertir que el montaje original blindaba los chips más de lo que lo estarían en el espacio, y las nuevas mediciones produjeron algo más de errores lógicos. Beals dijo que la tasa de error es baja para una inferencia típica, el trabajo diario de responder consultas de IA, del orden de uno en un millón, pero que sería un problema para grandes entrenamientos, donde miles de chips funcionan durante meses.
Por qué mirar hacia arriba
La idea responde a un problema concreto: el consumo de energía de la IA y la oposición local a construir grandes centros de datos en tierra. Según Alphabet, los satélites en órbita baja tienen acceso a luz solar casi constante y pueden generar hasta ocho veces más energía solar que en la superficie. En diciembre, Pichai planteó que la computación orbital podría generalizarse en el transcurso de una década.
La cuenta económica, sin embargo, depende de lanzamientos baratos. El informe de Google supone que los costos de SpaceX seguirán cayendo cerca de un 20% por año, hasta unos 200 dólares por kilo hacia 2035. Para que eso ocurra, el cohete Starship tendría que volar unas 180 veces por año, un ritmo al que todavía no se acercó: nunca voló más de cinco veces en un mismo año. Expertos de la industria consultados por CNBC consideran que los centros de datos espaciales son una misión lejana, entre otras razones porque los lanzamientos siguen siendo caros y con capacidad limitada, y porque harían falta sistemas de refrigeración y chips que resistan temperaturas extremas, radiación y basura orbital.
Una carrera con vínculos cruzados
Google no está solo. Según Xataka, la propia Google, SpaceX, OpenAI y xAI persiguen versiones de la misma idea, y nadie sabe aún si el hardware puede funcionar de forma confiable en el espacio. SpaceX anunció que planea construir y lanzar sus propios centros de datos orbitales, y su directora de operaciones, Gwynne Shotwell, dijo en septiembre que la empresa desplegará "supercómputo en el espacio" en 2027. Musk sostuvo este año que serían la forma más barata de entrenar IA "en dos años, quizás tres como máximo".
Hay además un vínculo financiero: Alphabet es uno de los mayores inversores externos de SpaceX, con una participación valuada en más de 82.000 millones de dólares, según CNBC, después de que SpaceX saliera a bolsa en junio en una oferta récord. El experimento de Suncatcher no va a resolver el debate, pero va a aportar lo que hoy falta: datos reales de cómo se comporta un chip de IA durante un año en órbita.
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