Centros de datos espaciales, ventajas y desafíos

La idea de los centros de datos espaciales ha pasado de la ciencia ficción a una categoría de inversión muy seria. Cuando SpaceX adquirió xAI, Elon Musk anunció la creación de una constelación de servidores en órbita. Google no quiso quedarse atrás y anunció el Proyecto Suncatcher en colaboración con Planet, con el objetivo de lanzar dos satélites equipados con chips de IA de la Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU) de la compañía, con lanzamiento previsto a comienzos de 2027.

Otras grandes tecnológicas están investigando su viabilidad a medio plazo y especialistas como la startup Starcloud ha presentado una propuesta ante la Comisión Federal de Comunicaciones de Estados Unidos para crear una constelación de 88.000 satélites destinados a centros de datos orbitales.

El gran gurú de la tecnología actual, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, dio su bendición a todos estos proyectos cuando en la conferencia GTC 2026 de marzo aseguró abiertamente que «la computación espacial, la última frontera, ya está aquí». Pero, ¿es tan sencillo como nos cuentan?

Centros de datos espaciales, algunas ventajas, múltiples desafíos

Todas estas empresas proponen flotas de miles de satélites, cada uno con varios racks de aceleradoras GPUs de grado IA, interconectados entre sí mediante enlaces ópticos en el espacio libre y comunicación con la Tierra a través de enlaces de microondas, ya sea directamente o a través de otros satélites.

Quienes defienden la computación espacial ensalzan las «numerosas ventajas» de estos sistemas para manejar el ingente aumento de necesidades de computación y manejo de datos en la era de la IA: abundante energía solar; refrigeración gratuita y ausencia de perturbaciones terrestres como terremotos, inundaciones y protestas.

Sin embargo, un informe de analistas aeroespaciales de ABI Research, donde han realizado pruebas y comparativas objetivas de la física de la computación espacial, revela una realidad mucho más compleja. La idea de la refrigeración natural es quizás el mayor error. El espacio es frío, pero carece de atmósfera. Esto significa que los mejores mecanismos de disipación de calor, la conducción y la convección, no son viables. La única opción es la radiación. Para evitar que un chip se sobrecaliente en el espacio, se requiere una superficie grande y costosa para disipar la energía y luego irradiarla.

El suministro de energía es otro caballo de batalla. La energía solar es abundante, pero captarla con paneles solares funcionales que mantengan una alineación perfecta hacia el sol es una tarea compleja que requiere sistemas de control de actitud sofisticados . Además, la radiación ionizante en el espacio, proveniente de los rayos cósmicos y otras fuentes, supone un desafío único, ya que degrada los paneles solares, los refrigeradores radiactivos y los propios chips. Dado que el mantenimiento regular en el espacio es difícil, es necesario incorporar redundancia en el lanzamiento y las estimaciones de costes deben tener en cuenta la degradación de la eficiencia con el tiempo.

En ABI Research realizaron una comparación aproximada del coste total de propiedad entre un centro de datos en la Tierra y uno en el espacio, demostrando que el coste de lanzar y operar una GPU, suponiendo un rack de servidores NVIDIA H100 en el espacio, lanzado con el panel solar y el radiador del tamaño requerido en una nave espacial similar al programa piloto de Starcloud, es al menos un orden de magnitud mayor que el mismo logro en un centro de datos terrestre. Desde su perspectiva, el coste de envío y el endurecimiento espacial de la carga útil dificultan la justificación económica de los centros de datos espaciales de uso general en la actualidad.

La refrigeración en el espacio

La refrigeración es donde la física separa la ciencia de la ficción. La ecuación que rige la refrigeración radiativa, el único tipo de refrigeración disponible en el espacio, se conoce como la Ley de Stefan-Boltzmann. Esta ley establece que la cantidad de energía que se puede irradiar es proporcional al área del radiador multiplicada por su temperatura elevada a la cuarta potencia. Para un arquitecto de sistemas espaciales, las implicaciones de esta ley son drásticas. En órbita, la única variable que podemos controlar es el área. Esta restricción crea una penalización geométrica, o un «impuesto físico», para la refrigeración en el espacio: cuanta más energía se necesite rechazar, mayor será el área del radiador que se deba transportar desde la Tierra.

Para comprender el tamaño real de esta área de referencia, los técnicos utilizaron la ley de Stefan-Boltzmann para modelar la superficie de disipación de calor necesaria para mantener un chip que consume 700 vatios de potencia —como el mencionado H100, todo un referente en IA— a una temperatura constante de 60 °C, considerada generalmente el punto óptimo para la durabilidad y estabilidad de la GPU. Además, supusieron que el radiador estaba orientado directamente hacia el espacio profundo, a una temperatura ambiente de 3 kelvin. Según este cálculo, un solo chip requeriría 1,4 metros cuadrados de superficie de radiador.

Para poner esto en perspectiva, decir que un rack de IA común puede albergar aproximadamente 32 GPUs (cuatro placas de servidor H100). Con las CPU, la memoria y el equipo de red, este rack consumiría alrededor de 40 kilovatios de potencia. Este único rack incluye 2,5 terabytes de memoria, capacidad suficiente para atender a más de 20.000 usuarios concurrentes o ejecutar 16 instancias simultáneas de Llama 3, un modelo de IA de código abierto. Pero para refrigerar esta carga térmica en el vacío, ese único rack requeriría un radiador de 80 metros cuadrados. Para un centro de datos con una potencia total de 100 megavatios, se necesitarían al menos 2.500 de esos radiadores.

Y ese es el mejor de los casos. Existen problemas adicionales inherentes al entorno de la órbita terrestre baja. El espacio expone los radiadores y sus recubrimientos a una mezcla químicamente hostil de luz ultravioleta y oxígeno atómico, todo lo contrario a un entorno de sala limpia de las instalaciones terráqueas. Durante la vida útil típica de un satélite en órbita terrestre baja (5 años), estos elementos degradan las propiedades de la superficie del radiador y reducen su capacidad de disipar el calor.

Al incluir esta degradación en el modelo, se observa que, a medida que el radiador se degrada desde un estado «nuevo» hasta un estado de «fin de vida útil», las leyes de la física imponen una penalización adicional. Este aumento incrementa significativamente el coste de lanzamiento y reduce aún más la rentabilidad de los centros de datos espaciales.

El silicio en el espacio

Resolver el problema del calor es solo una parte de la batalla. El otro desafío importante en la órbita terrestre baja es la radiación ionizante, que afecta al propio hardware informático. Los satélites actuales suelen utilizar procesadores resistentes a la radiación, que son muy fiables pero también mucho más caros, y su rendimiento es inferior al de los procesadores comerciales estándar .

Un chip estándar resistente a la radiación no tiene la potencia de procesamiento necesaria para ejecutar un modelo de lenguaje grande (LLM) moderno. En consecuencia, los operadores de satélites que aspiran a lanzar un centro de datos no tienen más remedio que hacer una concesión arriesgada: utilizar hardware diseñado para uso terrestre. Para lograr la densidad de cómputo necesaria, los centros de datos orbitales deben usar los mismos chips Nvidia H100 o Google TPU que se encuentran en los centros de datos terrestres. El problema es que estos chips son objetivos vulnerables en el espacio. Las partículas de alta energía pueden alterar los bits en la memoria o provocar bloqueos en la lógica que dañan el circuito.

Una opción posible es proteger los ordenadores de la radiación con paneles absorbentes gruesos. Sin embargo, este blindaje aumentaría considerablemente el peso de los satélites, que ya de por sí son pesados. La otra opción es compensar el daño por radiación con redundancia. Este enfoque redundante se utiliza en numerosas naves espaciales, como Artemis II, que recientemente llevó astronautas alrededor de la Luna, así como en las computadoras de vuelo de SpaceX y los servidores perimetrales de Hewlett Packard Enterprise para la Estación Espacial Internacional.

Al ejecutar tres (o más) instancias del mismo cálculo en tres nodos diferentes y comparar los resultados, el sistema puede detectar un procesador defectuoso. Si un nodo falla, el «orquestador» lo reinicia mientras los demás continúan la misión. Si bien esto garantiza la resiliencia, también implica que una parte de la capacidad de procesamiento se dedica a la redundancia, lo que incrementa aún más los costos.

La energía en el espacio

Una de las ventajas de los centros de datos espaciales más mencionadas es el suministro aparentemente ilimitado de energía solar gratuita y limpia. La energía solar en órbita es, en efecto, abundante, con 1361 vatios por metro cuadrado. Por supuesto, aprovechar esa energía gratuita solo es posible mediante el costoso lanzamiento de grandes paneles solares a la órbita. Además, estos paneles solares se degradan con el tiempo debido a la exposición a la radiación, perdiendo típicamente entre un 1 % y un 3 % de eficiencia al año.

Las leyes de la física exigen que un panel solar con 1 MW de generación eléctrica para alimentar un clúster de IA, exigen que el satélite irradie 1 MW de calor residual. Hay más requisitos técnicos a considerar, pero hay un dato que el usuario de a pie puede entender: cada metro cuadrado de generación de energía requiere aproximadamente otro metro cuadrado de refrigeración. El radiador debe ser estructuralmente equivalente, no simplemente un revestimiento pasivo sobre una superficie destinada a otra función.

El mismo Elon Musk señaló recientemente en Davos, que el radiador más eficiente es aquel que nunca recibe la luz del sol. Al orientar la nave espacial de manera que los paneles solares apunten al sol y los radiadores al vacío del espacio, la eficiencia de ambos se dispara. Sin embargo, existe un inconveniente: mantener esta alineación perfecta de tres ejes —paneles hacia el sol, radiador hacia el vacío y antenas hacia la Tierra— requiere sistemas de control de actitud complejos y de alto par. Por lo tanto, esta configuración implica mayor carga útil y mayor capacidad de procesamiento. Además, estos sistemas de control son componentes complejos con múltiples modos de fallo, lo cual no es óptimo en una situación donde el mantenimiento es tan difícil y caro.

Centros de datos espaciales y el futuro de la informática en el espacio

Si bien el entrenamiento o la inferencia en modelos lineales lógicos en el espacio no parecen económicos hoy en día, existen otras aplicaciones muy interesantes para la computación espacial. Dos de ellas son: resolver el cuello de botella en la transmisión de datos desde satélites de observación terrestre y permitir maniobras para prevenir colisiones en la órbita terrestre baja, cada vez más congestionada.

Los satélites de observación terrestre más modernos, equipados con sensores hiperespectrales y de radar de apertura sintética, se utilizan para diversas misiones de reconocimiento importantes, como inteligencia en el campo de batalla, seguimiento de la flota clandestina global de barcos que transportan contrabando y evaluación de terremotos o fallas en la infraestructura con una precisión milimétrica.

Otra aplicación inmediata y crucial de la computación espacial es la protección del entorno orbital. Con más de 17 000 satélites en órbita, la gran mayoría en órbita terrestre baja, evitar colisiones entre ellos es fundamental. Una sola colisión espacial podría provocar un efecto en cadena que dejaría inutilizable toda la órbita terrestre baja, como señaló el astrofísico de la NASA Donald Kessler hace décadas.

Suponiendo que algún tipo de computación en la órbita terrestre baja, incluyendo los centros de datos espaciales, sean inevitables en un futuro próximo, la industria está experimentando con soluciones para hacer frente a la ley de Stefan-Boltzmann y superar los enormes retos, especialmente en refrigeración. Una opción creativa consiste en utilizar radiadores inspirados en el origami, del tipo que se usa en el telescopio James Webb. Otra posibilidad es utilizar radiadores de gotas líquidas. Este concepto propone eliminar por completo la estructura rígida del radiador y, en su lugar, rociar un chorro de aceite refrigerante directamente en el vacío del espacio.

El modelo creado en ABI Research sobre el coste total de propiedad utiliza versiones optimistas de cifras actuales, como el costo de lanzamiento, el costo del chip y el consumo de energía. Un crítico podría señalar que la tecnología futura mejorará tanto en eficiencia como en diseños específicos y costos, pero el factor crítico no es solo el coste de lanzamiento; también lo son la potencia de cálculo por unidad de masa y la economía de la energía eléctrica.

En el futuro. Para que la computación orbital sea viable económicamente, la infraestructura debe ser funcional y los cohetes de lanzamiento reutilizables. El entorno orbital requerirá vehículos de servicio automatizados capaces de reemplazar paneles de radiadores deteriorados y actualizar servidores averiados. De este modo, el futuro de los centros de datos orbitales dependerá de las innovaciones de una economía espacial emergente donde las limitaciones actuales residen menos en el silicio y más en termodinámica.