Kiedy zabraknie prądu na Ziemi, może warto spojrzeć w górę? Startup Orbital wychodzi ze stealth mode z planem, który brzmi jak science fiction: tysiące małych satelitów na niskiej orbicie, każdy wyposażony w karty GPU, zasilany energią słoneczną, gotowy do obsługi zapytań AI. Brzmi niepoważnie? A16z najwyraźniej tak nie uważa.
Kluczowe fakty:
- Startup Orbital, wspierany przez Andreessen Horowitz, planuje budowę sieci 10 000 satelitów na niskiej orbicie ziemskiej, każdy wyposażony w karty GPU do obsługi zapytań AI inference zasilany energią słoneczną.
- Koncepcja zakłada wykorzystanie paneli słonecznych wielkości kortu tenisowego oraz chłodzenie radiacyjne, a każdy satelita miałby moc około 100 kilowatów do przetwarzania zapytań użytkowników przesyłanych ze stacji naziemnych.
- Orbital planuje sfinalizować projekt satelity do końca 2026 roku, przeprowadzić testowy start w 2027 roku i uruchomić produkcję w Los Angeles w 2028 roku, celując w klientów takich jak OpenAI i Anthropic.
Kryzys energetyczny napędza kosmiczne pomysły
Boom na centra danych związany z rozwojem dużych modeli językowych zaczyna boleśnie odbijać się na infrastrukturze energetycznej całego świata. Sieci przesyłowe w USA, Europie i Azji są przeciążone. Operatorzy data center szukają alternatyw: reaktorów jądrowych, farm geotermicznych, a teraz najwyraźniej też orbit.
Orbital Inc., startup z Los Angeles, ogłosił w połowie kwietnia wyjście ze stealth mode i zaprezentował plany budowy kosmicznych centrów danych. Za spółką stoi Andreessen Horowitz (a16z). Celem jest infrastruktura do AI inference, czyli tej fazy działania modeli, w której generują one odpowiedzi na zapytania użytkowników. Nie chodzi zatem o trenowanie modeli, lecz o ich codzienną eksploatację.
Założyciel i CEO Euwyn Poon stawia sprawę wprost: „There simply isn’t enough capacity here [on Earth], and the only way is up. There’s actually abundant solar energy that’s not being harnessed.” / „Na Ziemi po prostu nie ma wystarczających mocy, a jedyna droga prowadzi w górę. W kosmosie jest wręcz nadmiar energii słonecznej, której nikt nie wykorzystuje.”
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Co dokładnie proponuje Orbital?
Wizja spółki zakłada sieć małych satelitów na niskiej orbicie ziemskiej (LEO). Każdy z nich miałby:
- serwer z kartami GPU,
- panele słoneczne wielkości kortu tenisowego,
- panele do chłodzenia radiacyjnego podobnej wielkości,
- moc rzędu 100 kilowatów.
Docelowo Orbital chce wynieść nawet 10 000 takich satelitów, tworząc rozproszony system chmurowy. Zapytanie użytkownika, na przykład prośba skierowana do ChatGPT o analizę danych, trafiałoby ze standardowego centrum danych przez stację naziemną do satelity, tam byłoby przetwarzane przez GPU, a odpowiedź wracałaby tą samą drogą. Komunikacja między satelitami odbywałaby się za pomocą optycznych łącz laserowych.
Poon podkreśla, że skupienie na inference, a nie trenowaniu, to celowa decyzja projektowa. Inference nie wymaga ścisłego sprzężenia tysiąca kart GPU naraz. Wystarczą mniejsze, niezależne węzły obliczeniowe, co bardzo upraszcza inżynierię satelitów. „It’s very simple. Engineers would appreciate this.” / „To jest bardzo proste. Inżynierowie to docenią.”
Kosmiczne marzenie czy realna alternatywa?
Pomysł Orbital to jeden z bardziej nieoczywistych odpowiedzi na energetyczny kryzys sektora AI, jaki widziałem. Z jednej strony trudno mu odmówić pewnej logiki: energia słoneczna w kosmosie jest dostępna nieprzerwanie, bez atmosferycznych strat, a koszty wynoszenia na orbitę rzeczywiście systematycznie spadają. Z drugiej, widzę tu kilka poważnych znaków zapytania. Latencja na poziomie kilkudziesięciu milisekund może być akceptowalna dla chatbotów, ale już nie dla systemów czasu rzeczywistego. Naprawa uszkodzonego sprzętu na orbicie to nie jest zmiana dysku w szafie serwerowej. A budowa 10 000 satelitów i utrzymanie ich przez lata to przedsięwzięcie logistyczne i finansowe na zupełnie inną skalę niż kolejna hala data center w Polsce. Czy to droga ku rzeczywistości, czy kosztowny eksperyment? Odpowiedź poznamy nie wcześniej niż za dekadę.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Prawdziwe wyzwania
Poon nie ucieka od trudnych pytań. Sam przyznaje, że kosmiczne centrum danych to gniazdo problemów inżynieryjnych.
Promieniowanie kosmiczne uszkadza chipy, powodując błędy bitowe. Chłodzenie bez atmosfery wymaga specjalnych radiatorów, bo nie ma czym „odprowadzić” ciepła konwekcją. Konserwacja jest praktycznie niemożliwa: zepsuty satelita to stracony sprzęt. Orbital testuje hartowanie GPU na promieniowanie oraz chłodzenie cieczowe oparte na amoniaku.
Dr Amit Verma z Texas A&M University Kingsville, badacz w obszarze modelowania półprzewodników, zwraca uwagę, że masowe wdrożenie tysięcy satelitów automatycznie zwielokrotnia ryzyko awarii przy ograniczonych możliwościach naprawy. Dodaje, że nie każde zastosowanie AI nadaje się do kosmicznej obsługi. Czat czy rekomendacje algorytmiczne poradzą sobie z dodatkową latencją. Trading w czasie rzeczywistym już nie.
„Outer space data centers that involve heavy use of AI-related processing certainly do need to overcome power and deployment and reliability issues to be meaningful.” / „Kosmiczne centra danych z intensywnym przetwarzaniem AI będą musiały rozwiązać problemy z zasilaniem, wdrożeniem i niezawodnością, zanim staną się czymś użytecznym.”
Harmonogram i klienci
Orbital planuje sfinalizować projekt satelity do końca 2026 roku, przeprowadzić testowy start na rakiecie Falcon 9 w 2027 roku i uruchomić fabrykę produkcyjną w Los Angeles w 2028. Podobny test przeprowadziła już wcześniej firma Starcloud, która z powodzeniem uruchomiła GPU w kosmosie.
Jeśli testy wypadną pozytywnie, Orbital celuje w największych graczy: OpenAI, Anthropic i inne laboratoria prowadzące masowe obliczenia inference. Model biznesowy zakłada bezpośredni dostęp przez API (płatność za tokeny) oraz kontrakty korporacyjne.
Nie wszyscy podzielają optymizm Poona. Andrew Côté, fizyk inżynier, ocenił w swoim tekście na Substacku, że komercyjne kosmiczne centra danych staną się operacyjne nie wcześniej niż za 10 do 20 lat.
Wyścig na orbitę właśnie się zaczął
Orbital nie jest sam. SpaceX pracuje nad własną koncepcją AI Sat Mini, a NVIDIA niedawno ogłosiło inicjatywę space computing. Kosmos powoli przestaje być domeną agencji rządowych i staje się kolejnym frontem walki o zasoby obliczeniowe dla AI.
Czy Ziemia rzeczywiście wkrótce zacznie „hostować” AI inference na orbicie? Proof of concept z 2027 roku da nam pierwszą konkretną odpowiedź.
