Orbital Inc., una startup de Los Ángeles, salió del sigilo a mediados de abril y presentó un plan para ejecutar inferencia de inteligencia artificial directamente desde satélites en órbita baja (LEO). La compañía sostiene que la capacidad terrestre es insuficiente para la demanda creciente de inferencia de grandes modelos y propone expandirla hacia el espacio, lo que podría desplazar parte del tráfico de inferencia fuera de los centros de datos terrestres.
La firma está respaldada por Andreessen Horowitz (A16z). Euwyn Poon, fundador y CEO, resumió la motivación técnica y de mercado: «Simplemente no hay suficiente capacidad aquí [en la Tierra], y la única salida es hacia arriba». Ese apoyo financiero y la declaración del CEO colocan el proyecto en el centro de una nueva generación de propuestas que buscan llevar cargas de trabajo de IA al entorno orbital.
El diseño de producto de Orbital contempla una constelación de satélites pequeños, cada uno alojando un rack de servidores GPU. Los satélites integrarían paneles solares y paneles de refrigeración radiativa de tamaño similar al de una cancha de tenis. A largo plazo, la compañía imagina una red distribuida de hasta 10 000 satélites «del tamaño de un refrigerador», con aproximadamente 100 kilovatios de potencia por unidad. El primer prototipo está programado para 2027 y planean lanzarlo a bordo de un SpaceX Falcon 9 para validar operaciones de GPU y ejecutar cargas comerciales de inferencia.
La arquitectura operativa favorece nodos GPU independientes en vez de clústeres fuertemente acoplados orientados al entrenamiento. En el flujo previsto, la solicitud de un usuario se enruta desde un centro de datos terrestre hasta una estación en tierra; ésta transmite la consulta al satélite pertinente y los nodos se interconectan mediante enlaces ópticos por láser. Las estaciones en tierra sólo pueden contactar a cada satélite cuando éste pasa dentro de su alcance, lo que crea ventanas temporales de comunicación que condicionan la latencia y la continuidad del servicio.
En el mercado, Orbital no está sola: otras iniciativas han explorado centros de datos espaciales. Starcloud ya realizó una prueba similar el año pasado y SpaceX propuso un concepto llamado IA Sat Mini. Orbital afirma que su enfoque en satélites más pequeños y optimizados para inferencia reduce los costos de lanzamiento y apunta a «laboratorios de grandes modelos» como clientes potenciales; planea ofrecer acceso directo por API con tokens y también contratos empresariales para atraer carga comercial hacia su red orbital.
El equipo reconoce desafíos técnicos significativos: la radiación en LEO puede provocar bit flips y degradación del hardware, la gestión térmica es crítica porque en el vacío cada vatio absorbido debe disiparse por radiación mediante grandes refrigeradores, y las operaciones de mantenimiento en el espacio son complejas y costosas. Estas limitaciones afectan el diseño, la fiabilidad y los costos operativos y condicionarán tanto la escala como el calendario de despliegue. El primer prototipo de 2027 tiene como objetivo demostrar que las GPU pueden operar en órbita y que el sistema puede manejar cargas comerciales de inferencia; esa validación inicial será clave para determinar si el enfoque puede escalar hacia la red distribuida que Orbital propone.
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