Altman frena sui datacenter AI orbitali: lancio, manutenzione, radiazioni e affidabilità i veri ostacoli

L'ipotesi di collocare datacenter dedicati all'intelligenza artificiale in orbita terrestre bassa (LEO) sta attirando l'interesse di figure come Elon Musk e Jeff Bezos, attratte dalla prospettiva di accedere a grandi quantità di energia, ridurre i vincoli fisici tipici delle installazioni terrestri e operare in un contesto normativo differente. Non a caso Elon Musk ne ha parlato in occasione della fusione di xAI e SpaceX.

Tuttavia, secondo Sam Altman, si tratta di uno scenario non realistico nel breve termine – e non solo per la questione del raffreddamento di cui vi abbiamo già parlato nelle scorse settimane.

Durante una conferenza stampa, il CEO e cofondatore di OpenAI ha definito "ridicola" l'idea nel contesto tecnologico ed economico attuale. Il nodo principale è l'analisi dei costi: rapportando le spese di lancio ai costi energetici sostenuti sulla Terra, l'equilibrio finanziario risulta oggi sfavorevole. A questo si aggiunge un aspetto pratico non secondario: la manutenzione dell'hardware. Le GPU, anche in ambienti controllati, sono soggette a guasti; intervenire su sistemi in orbita complicherebbe drasticamente tempi e costi di ripristino.

L'accesso all'orbita rimane oneroso. Il lancio di circa 800 chilogrammi in LEO con un vettore di SpaceX ha un costo nell'ordine di diversi milioni di dollari. Sebbene economie di scala possano ridurre il prezzo al chilogrammo per carichi più elevati, l'hardware AI moderno presenta masse considerevoli.

Un esempio è sistema rack NVIDIA NVL72 GB200, che può superare 1.300 chilogrammi a seconda della configurazione, senza includere infrastrutture di rete, alimentazione e raffreddamento su scala datacenter. Anche ipotizzando scontistiche per lanci multipli, il trasferimento in orbita di interi cluster AI resterebbe estremamente costoso rispetto alla costruzione di infrastrutture terrestri.

Altman ritiene quindi improbabile che i datacenter orbitali possano avere un impatto su larga scala entro la fine del decennio, pur riconoscendo che lo spazio potrebbe offrire opportunità in una prospettiva più lontana.

Oltre agli aspetti economici, emergono criticità legate alla microelettronica. I processi produttivi di ultima generazione impiegati per acceleratori AI di fascia alta non sono progettati per resistere alle radiazioni spaziali. Esistono dei componenti che sono prodotti specificatamente per resistere alle radiazioni, ma si basano generalmente su tecnologie produttive molto più mature (ad esempio 90 nm), con densità e prestazioni lontane dagli standard richiesti dai moderni carichi AI.

Prima di poter ipotizzare infrastrutture computazionali competitive in orbita, l'industria deve quindi sviluppare nuovi processi produttivi in grado di coniugare miniaturizzazione avanzata e resistenza alle radiazioni. A ciò si aggiungono le sfide relative al raffreddamento e alla generazione di energia per alimentare milioni di acceleratori in ambiente spaziale, senza dimenticare i costi esorbitanti.