L’idea sembra uscita da un romanzo di fantascienza: spostare una parte della potenza di calcolo necessaria all’intelligenza artificiale fuori dalla Terra. Eppure è proprio questa la direzione esplorata da Project Suncatcher, il programma sperimentale con cui Google studia la possibilità di realizzare, in futuro, infrastrutture di calcolo basate su satelliti alimentati dal Sole.
Il punto di partenza è concreto. L’intelligenza artificiale richiede quantità crescenti di energia, server ad alte prestazioni e sistemi di raffreddamento sofisticati. L’Agenzia internazionale dell’energia stima che i data center potrebbero consumare circa 950 TWh di elettricità nel 2030, quasi il doppio dei livelli del 2025, arrivando a circa il 3% della domanda elettrica mondiale. Trovare nuove modalità per alimentare e distribuire la capacità di calcolo diventa quindi una questione industriale ed energetica.
Lo spazio offre un vantaggio evidente: in alcune orbite i pannelli solari possono ricevere luce quasi continua. Secondo la documentazione tecnica di Google Research, un pannello in orbita potrebbe raccogliere fino a otto volte più energia solare nell’arco dell’anno rispetto a uno installato a media latitudine sulla Terra. Da qui nasce una domanda radicale: invece di produrre elettricità nello spazio e riportarla a Terra, perché non portare direttamente nello spazio una parte dei computer che devono utilizzarla?
Project Suncatcher prova a rispondere a questa domanda. L’obiettivo non è mettere in orbita un enorme edificio simile ai data center terrestri, bensì creare costellazioni di piccoli satelliti equipaggiati con chip dedicati all’AI e collegati tra loro con comunicazioni ottiche. È ancora ricerca sperimentale, con problemi complessi da risolvere. Il primo passo è verificare che hardware progettato per la Terra possa funzionare tra vibrazioni, radiazioni, vuoto e forti escursioni termiche.
La fase iniziale non punta infatti a mettere subito in funzione un centro dati orbitale completo: serve a raccogliere misure reali sul comportamento dei componenti e a capire quali soluzioni siano davvero praticabili su scala più ampia.
Come funzionerebbe un data center nello spazio?
Un data center orbitale sarebbe un supercomputer distribuito tra numerosi satelliti. Ogni unità ospiterebbe processori specializzati e pannelli solari, mentre collegamenti laser permetterebbero ai diversi nodi di scambiarsi grandi quantità di dati.
Google sta lavorando sulle proprie Tensor Processing Unit, o TPU, acceleratori progettati per i calcoli dell’intelligenza artificiale. Nel modello studiato, i satelliti dovrebbero volare relativamente vicini per ottenere connessioni rapide e a bassa latenza.
Un dimostratore a terra con componenti commerciali ha raggiunto 800 Gbps in una direzione, pari a 1,6 Tbps considerando la comunicazione bidirezionale. È rilevante perché l’AI distribuita richiede collegamenti molto veloci tra i processori.
Perché portare i chip AI fuori dalla Terra?
Il vantaggio principale sarebbe energetico. In orbita terrestre bassa, con configurazioni favorevoli all’esposizione solare, un satellite può ricevere energia per una parte molto maggiore del tempo rispetto a un impianto fotovoltaico terrestre. Google sta studiando in particolare orbite sincrone con il Sole, pensate per massimizzare l’esposizione e ridurre la necessità di batterie pesanti.
I grandi centri di calcolo richiedono inoltre terreni, connessioni alla rete e sistemi di gestione termica. Spostare una quota del calcolo in orbita potrebbe alleggerire alcuni di questi vincoli.
Lo spazio, però, non elimina i problemi: costi di lancio, manutenzione, affidabilità e gestione dei guasti restano ostacoli decisivi.
Come si raffredda un computer nel vuoto?
La risposta è controintuitiva: nello spazio può fare molto freddo, ma raffreddare un chip è difficile. Nel vuoto non c’è aria che possa portare via il calore attraverso convezione.
I sistemi devono quindi trasferire l’energia termica verso radiatori capaci di disperderla come radiazione infrarossa. Tra le soluzioni sperimentate figurano heat pipe e radiatori, già sottoposti a prove in ambienti che simulano vuoto e condizioni termiche spaziali.
Più processori vengono concentrati su un satellite, maggiore è quindi l’energia termica da smaltire senza ventole.
I chip possono sopravvivere alle radiazioni?
I primi test indicano che è possibile, ma il rischio resta reale. Nello spazio i componenti elettronici sono esposti a protoni ad alta energia e raggi cosmici, capaci di provocare errori o danneggiare progressivamente l’hardware.
Nei test di Google Research, le TPU Trillium sono state sottoposte a un fascio di protoni da 67 MeV. Per una missione ipotetica di cinque anni, i ricercatori stimano una dose complessiva di circa 750 rad(Si). Alcuni sottosistemi di memoria hanno iniziato a mostrare irregolarità a 2.000 rad(Si), mentre altri test di calcolo hanno continuato a funzionare fino a 15.000 rad(Si).
Resta il problema degli errori silenziosi: un singolo bit alterato può modificare un calcolo senza produrre un guasto evidente. Servono quindi correzione degli errori, ridondanza e controlli automatici.
Quanto dovrebbe costare per diventare conveniente?
Il fattore decisivo è il prezzo dei lanci. Nel paper tecnico del progetto viene indicata una soglia nell’ordine dei 200 dollari per chilogrammo verso l’orbita terrestre bassa: a quel livello, secondo le simulazioni, il costo annualizzato della capacità energetica portata nello spazio potrebbe avvicinarsi in alcuni scenari alla spesa energetica di un data center terrestre. Si tratta però di una proiezione legata all’eventuale forte riduzione futura dei costi di lancio, non di un prezzo disponibile oggi.
È una prospettiva, non una certezza. Richiede razzi altamente riutilizzabili, frequenze di lancio elevate e satelliti capaci di lavorare a lungo senza interventi umani diretti.
Project Suncatcher va quindi letto soprattutto come un esperimento di ingegneria. Se chip, collegamenti laser, raffreddamento e sistemi di controllo riusciranno a lavorare insieme in orbita, i data center nello spazio potrebbero passare da curiosità futuristica a nuova opzione infrastrutturale. La parte più sorprendente è questa: per sostenere la crescita dell’AI, l’industria sta iniziando a valutare luoghi che fino a pochi anni fa non sarebbero entrati nella discussione.