En febrero escribía en este mismo espacio que la mayor excentricidad de Elon Musk ya no era colonizar Marte, sino llevar la computación de inteligencia artificial (IA) al espacio. SpaceX acababa de solicitar ante la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos autorización para desplegar hasta un millón de satélites capaces de procesar información en órbita, y concluía entonces que aquello no era una realidad operativa sino una hipótesis industrial cuyo éxito dependería de si la economía del lanzamiento podía escalar hasta competir con la gravedad.
Seis meses después, la hipótesis ha empezado a tomar cuerpo. El proyecto se llama Starmind, NVIDIA ha confirmado que su primera generación utilizará una versión adaptada de su plataforma Vera Rubin, y SpaceX construye en Texas una fábrica, bautizada Gigasat, concebida para producir estos satélites a escala industrial desde finales de 2027. Lo que en febrero era una solicitud regulatoria deliberadamente desmesurada es hoy un producto con computadora asignada, calendario declarado y, sobre todo, una promesa económica concreta.
Hasta ahora toda la conversación sobre computación orbital giraba alrededor de una única variable que era el precio del kilogramo puesto en órbita. El modelo solo cerraba si Starship conseguía abaratar el lanzamiento hasta niveles nunca demostrados. Lo más interesante de lo que SpaceX ha presentado ahora es que ataca la ecuación por el otro extremo. La compañía no promete solamente lanzar más barato, promete que hará falta lanzar mucho menos.
Un centro de datos espacial no es un rack flotando sobre nuestras cabezas. Alrededor de cada procesador hay que construir una pequeña central solar, baterías, radiadores que evacúen el calor hacia el vacío, estructura, propulsión y comunicaciones —o eso dicen los expertos, yo de esto sé poco—. Todo eso pesa, y en el espacio el peso es la unidad en la que se mide el dinero porque cada kilogramo debe fabricarse, integrarse y pagarse en el lanzamiento. Por eso la métrica que define este negocio no es el precio del chip, sino cuánta masa hace falta para sostener cada unidad de computación en órbita.
Ahí es donde SpaceX ha lanzado su órdago. Las especificaciones publicadas del satélite AI1 afirman una eficiencia de 75 kilovatios de computación por cada tonelada de vehículo. Los modelos independientes que han intentado dimensionar un centro de datos orbital, desde el trabajo del astrofísico del Jet Propulsion Laboratory Slava Turyshev hasta los análisis económicos, estiman que hace falta entre el doble y el cuádruple de masa. O los modelos son demasiado conservadores, o SpaceX ha conseguido algo extraordinario, o ambas partes no están midiendo lo mismo.
SpaceX no ha publicado el desglose de masas de su sistema ni ha aclarado qué incluye exactamente su métrica. Hasta que ese detalle exista, la cifra estrella de Starmind es sólo una promesa comercial como otra cualquiera. Pero incluso como promesa cambia los términos del debate y la viabilidad de la computación orbital ya no depende de una sola apuesta, la del cohete barato, sino de dos que se refuerzan mutuamente. Se puede llegar a la paridad con la Tierra abaratando el kilogramo o eliminando kilogramos, y SpaceX pretende hacer las dos cosas a la vez.
Ya señalaba en aquel primer análisis que los satélites no pueden repararse ni actualizarse una vez en órbita, y ese problema no ha desaparecido con el cambio de nombre. Lo que en tierra es una avería resuelta por un técnico en horas, en el espacio es capacidad perdida para siempre, y los análisis independientes sugieren que un sistema orbital sin reemplazos podría perder más de un tercio de su computación en cinco años. Mantener la potencia prometida exigirá redundancia y satélites de repuesto, es decir, más masa que hoy no aparece en ninguna especificación. La eficiencia del vehículo el día del estreno y la eficiencia del sistema a lo largo de su vida son dos métricas distintas, y la industria todavía no parece tener la segunda.
Lo que sí ha cambiado de forma visible es el mapa de actores. NVIDIA suministra el procesador de la primera generación, pero se está posicionando en la computación orbital como categoría y no como apuesta exclusiva, ya que acaba de invertir en Starcloud, la startup que puso una de sus GPUs en órbita. SpaceX, por su parte, describe su arquitectura como agnóstica respecto al fabricante del chip y aspira a producir silicio propio en Terafab, una fábrica conjunta con Tesla. La integración vertical que en febrero abarcaba del cohete al satélite ahora pretende extenderse hasta el procesador. Ninguna otra compañía del mundo controla, ni siquiera sobre el papel, tantas variables de esta ecuación.
Para el sector de telecomunicaciones, además, la relevancia de todo esto puede llegar mucho antes de que un centro de datos espacial compita con uno de Virginia. Si la primera economía viable aparece procesando información que ya nace en el espacio, los satélites de observación, navegación o seguridad podrán analizar sus datos en órbita y transmitir resultados en lugar de enormes volúmenes de información cruda. Eso modifica las necesidades de backhaul, el tráfico sobre los enlaces ópticos, el papel de las estaciones terrestres y, con el tiempo, la arquitectura de las redes no terrestres (NTN, por sus siglas en inglés). La computación orbital puede convertirse primero en infraestructura de red y solo mucho después en competidora de los hyperscalers.
Queda el calendario, que conviene leer con el descuento habitual que merecen los anuncios de Musk. Gigasat debería estar produciendo satélites a finales de 2027, la constelación aún necesita superar el proceso regulatorio ante la FCC y demostrar que puede crecer sin convertir la congestión y la basura orbital en un nuevo cuello de botella. Nada de eso está garantizado, y la historia reciente de Starship recuerda que en el espacio los plazos también pesan.
En febrero la pregunta era si la economía del lanzamiento podía escalar hasta competir con la gravedad. Seis meses después, SpaceX ha respondido con una jugada más ambiciosa y, si no puede ganarle el pulso a la gravedad abaratando cada kilogramo, intentará ganárselo lanzando menos kilogramos. Starmind es, en el fondo, la apuesta de que un centro de datos puede rediseñarse hasta pesar la mitad de lo que la industria cree posible.
Si esa cifra resiste el contacto con la realidad, será uno de los números más importantes de la economía de la IA. Si no lo resiste, Starmind habrá demostrado que escapar de la red eléctrica terrestre no significa escapar de sus costes, sino simplemente cambiarlos por masa, redundancia y cohetes. A finales de 2027 deberíamos empezar a saber cuál de las dos cosas es.
