Google è pronta a lanciare nello spazio 4 TPU progettati per accelerare i calcoli dell’AI. L’obiettivo è capire se possono resistere alle condizioni spaziali
Qualche anno fa l’idea di spostare nello spazio i data center dell’intelligenza artificiale, sempre più affamati di energia elettrica, sembrava una provocazione da conferenza. Tra i primi a parlarne apertamente c’era Blaise Agüera y Arcas, ricercatore e vicepresidente di Google, oggi alla guida del team Paradigms of Intelligence da cui è nato il progetto.
Non era uno scherzo. Giovedì 1° ottobre 2026 Google manderà in orbita un satellite prototipo con a bordo quattro chip per l’intelligenza artificiale, per verificare se sia possibile elaborare dati direttamente nello spazio.
Il lancio è il primo test concreto di Project Suncatcher, il programma di ricerca con cui l’azienda di Mountain View vuole capire se i processori progettati per l’AI possano funzionare in orbita.
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L’obiettivo della missione
Ad annunciare il lancio è stata la stessa Google, con un post sul proprio blog pubblicato il 24 settembre. Il satellite, sviluppato insieme alla società di immagini satellitari Planet Labs e chiamato internamente MVP (Minimum Viable Product), partirà dalla base di Vandenberg, in California, a bordo di un razzo Falcon 9 di SpaceX, nell’ambito della missione condivisa Transporter-18. Il calendario iniziale del programma prevedeva il primo volo all’inizio del 2027: Google lo ha anticipato di alcuni mesi.
A bordo ci saranno quattro TPU (Tensor Processing Unit, i chip che Google progetta per l’intelligenza artificiale) di generazione Trillium, alimentate da pannelli solari da circa 1 kilowatt. Secondo quanto riportato dal New York Times, il satellite eseguirà brevi richieste al modello Gemini, in sessioni di circa 15 minuti ciascuna. Non si tratta quindi di un data center in orbita, ma di un banco di prova: l’obiettivo è capire come si comportano i chip in condizioni reali, lontano dagli ambienti controllati dei data center terrestri. La missione durerà un anno.
I test da superare
Sono tre le prove a cui Google vuole sottoporre i propri chip. La prima è la resistenza alle sollecitazioni del lancio: accelerazioni e vibrazioni che i componenti elettronici non affrontano mai in un data center.
La seconda è la resistenza alle radiazioni. Google ha già testato i chip a terra, esponendoli a un fascio di protoni: le TPU Trillium hanno assorbito una dose di radiazioni ionizzanti superiore a quella prevista per una missione spaziale di cinque anni, senza danni significativi. Il comportamento in orbita, dove le radiazioni si combinano con le altre sollecitazioni, resta però da verificare.
La terza è la gestione termica, forse la più delicata. Sulla Terra i server vengono raffreddati con aria o liquidi, ma nel vuoto il calore prodotto dai chip non può essere disperso per convezione e va smaltito solo per irraggiamento. A questo si aggiungono le forti escursioni di temperatura dell’orbita bassa. Per questo il satellite sperimenterà anche un nuovo sistema di raffreddamento.
Perché portare i data center nello spazio
Negli ultimi anni i data center sono diventati un caso politico e sociale, per l’enorme quantità di energia elettrica necessaria ad alimentarli e per l’acqua impiegata nel raffreddamento dei server.
Da qui l’idea di Google: costellazioni di satelliti dotati di chip per l’AI, alimentati a energia solare e collegati tra loro da collegamenti laser ad altissima velocità. Se il test di ottobre darà i risultati attesi, il passo successivo è già fissato: nel 2027 l’azienda prevede di lanciare due satelliti per sperimentare le comunicazioni laser tra un’unità e l’altra.
In teoria il modello ha una sua logica. In un’orbita adeguata i pannelli solari possono ricevere luce quasi senza interruzioni, e spostare il calcolo fuori dal pianeta ridurrebbe il consumo di suolo, elettricità e acqua sulla Terra. Restano però ostacoli ingegneristici ed economici enormi, dai costi di lancio alla manutenzione di hardware irraggiungibile. La stessa Google presenta il calcolo AI su larga scala in orbita come un obiettivo di ricerca di lungo periodo: una soluzione applicabile su larga scala, al momento, è ancora lontana.
