Por Redacción Pangea IA · · 10 min de lectura
SpaceX quiere convertir la órbita terrestre en una gran infraestructura de computación para inteligencia artificial. La compañía ha solicitado permiso para desplegar hasta un millón de satélites alimentados por energía solar y prepara demostraciones para finales de 2027. La idea promete aliviar la presión energética de los centros de datos terrestres, pero entre el anuncio y una alternativa comercial siguen interponiéndose la física del calor, el coste de los lanzamientos y una pregunta incómoda: ¿cuántas máquinas puede soportar la órbita?
Un centro de datos de SpaceX no se parecería a los edificios sin ventanas que hoy concentran decenas de miles de servidores. Llegaría plegado dentro de un cohete y, una vez en órbita, desplegaría paneles solares, radiadores y enlaces láser. La primera propuesta de satélite, denominada AI1, tendría una envergadura aproximada de 70 metros, pero ofrecería una potencia de cálculo comparable a la de un solo rack avanzado en tierra. No sería un gigantesco almacén informático flotante, sino una pieza de una red distribuida.
El término correcto es centro de datos orbital. También se habla de computación orbital cuando el foco está en procesar información fuera de la Tierra. La distinción ayuda a entender el proyecto: SpaceX no pretende trasladar un edificio al espacio, sino repartir la capacidad de cálculo entre muchos satélites conectados.
Qué ha anunciado SpaceX de verdad
La iniciativa ya ha superado la fase de una ocurrencia publicada en redes sociales, pero todavía no es una constelación autorizada. El 30 de enero de 2026, Space Exploration Holdings —la filial de SpaceX que opera Starlink— presentó ante la Comisión Federal de Comunicaciones de Estados Unidos una solicitud para lanzar y operar el SpaceX Orbital Data Center System.
El documento de la FCC, aceptado a trámite el 4 de febrero, describe un sistema no geoestacionario de hasta un millón de satélites, distribuidos entre 500 y 2.000 kilómetros de altitud. Las máquinas se comunicarían mediante enlaces ópticos y podrían conectarse a la malla láser de Starlink para llevar los resultados hasta estaciones terrestres.
«Hasta un millón» es un techo regulatorio, no un compromiso de fabricación. Las empresas suelen solicitar margen para modificar el diseño y la distribución de sus constelaciones. SpaceX pidió en su día autorización para 42.000 satélites Starlink y no ha desplegado esa cifra. También conviene separar dos conceptos que a menudo aparecen mezclados en los titulares: que la FCC acepte una solicitud para estudiarla no significa que la haya aprobado. A fecha de publicación, no existe un calendario público para la resolución definitiva.
En junio, la empresa enseñó un diseño preliminar del AI1. Según la presentación recogida por Data Center Dynamics, el satélite podría entregar 150 kilovatios de potencia máxima y unos 120 kilovatios sostenidos para computación. Incorporaría aproximadamente 110 metros cuadrados de radiadores líquidos desplegables y alcanzaría 70 metros de extremo a extremo. Elon Musk comparó su capacidad con la de un rack Nvidia GB300. Son especificaciones de una primera versión en desarrollo, no de una nave ya construida y validada en órbita.
Las fechas: pruebas a finales de 2027 y despliegue desde 2028
La fecha más concreta conocida procede de dos presentaciones a inversores. Ejecutivos de SpaceX señalaron que pretenden iniciar demostraciones de computación orbital a finales de 2027, según Reuters. Esas primeras misiones servirían para comprobar que los procesadores, los enlaces, la alimentación eléctrica y el control térmico funcionan juntos fuera de la Tierra.
La documentación bursátil de la compañía sitúa el inicio del despliegue «tan pronto como en 2028». La diferencia es relevante: una demostración puede consistir en uno o varios prototipos; un servicio comercial necesita una red suficiente, clientes, permisos y una economía sostenible. SpaceX no ha dado una fecha firme para ofrecer capacidad de cálculo orbital a gran escala ni ha explicado cuántos satélites formarían su primera fase.
Todo el calendario depende de Starship. El cohete debe transportar grandes masas a órbita con una frecuencia y un coste muy inferiores a los actuales, y todavía no ha demostrado la reutilización rápida que exigiría una constelación de esta magnitud. Por eso finales de 2027 debe leerse como un objetivo de ensayo, no como la inauguración de un nuevo mercado.
Por qué el espacio resulta tan atractivo para la IA
La inteligencia artificial convierte electricidad en cálculo y una parte importante de esa electricidad termina transformada en calor. Los nuevos centros de datos compiten por conexiones a la red, terrenos, agua y permisos. En órbitas sincronizadas con el Sol, un satélite puede recibir luz casi constantemente. No necesita comprar suelo ni esperar años a que una compañía eléctrica construya una subestación.
Google, que desarrolla una idea similar bajo el nombre Project Suncatcher, calcula que un panel colocado en la órbita adecuada puede producir hasta ocho veces más energía que en la Tierra. No hay nubes ni noche prolongada y se reduce la necesidad de baterías. Su investigación sobre computación espacial prevé lanzar dos satélites experimentales a comienzos de 2027, una señal de que el interés no se limita al entorno de Musk.
La segunda ventaja es el agua. Muchos centros terrestres la utilizan en sistemas de refrigeración evaporativa. Una instalación orbital no consumiría agua dulce ni trasladaría ese coste a una comunidad local. También podría crecer por módulos: en lugar de construir de una vez un complejo de cientos de megavatios, el operador añadiría satélites a medida que aumentase la demanda.
Existe, además, un caso de uso especialmente convincente: procesar en el espacio los datos que ya se generan allí. Un satélite de observación puede producir enormes cantidades de imágenes de radar o vídeo. Si una IA selecciona a bordo únicamente la información relevante —un incendio, una inundación o un barco en una zona restringida—, evita enviar a tierra todo el material bruto. El resultado llega antes y consume mucho menos ancho de banda.
La paradoja del calor: el espacio no es un congelador
La expresión «el frío del espacio» induce a error. En el vacío no hay aire que se lleve el calor por convección. Un procesador orbital solo puede desprenderse de su energía mediante radiación infrarroja, para lo que necesita grandes superficies orientadas lejos del Sol. Cuanto mayor es la potencia de cálculo, más grandes y pesados deben ser los radiadores.
Ese es uno de los motivos por los que el AI1 preliminar se despliega hasta superar la anchura de un Boeing 747. La mayor parte de su volumen no corresponde a chips, sino a los sistemas que captan electricidad y expulsan calor. Un fallo de una bomba, el impacto de un micrometeorito o la degradación de una superficie radiadora puede obligar a reducir la potencia para evitar que el hardware se dañe.
La física tampoco desaparece cuando se agrupan miles de unidades. Los radiadores demasiado próximos pueden calentarse entre sí y las formaciones compactas necesarias para transmitir datos a gran velocidad complican el control orbital. La aparente ventaja de «refrigerar gratis» exige, en realidad, una arquitectura térmica enorme y muy precisa.
Comunicaciones: no todos los trabajos de IA encajan en órbita
Entrenar un gran modelo requiere que miles de aceleradores intercambien información casi de forma continua. En tierra, las GPU se conectan mediante redes de altísima capacidad y a distancias de pocos metros. Repartirlas entre satélites introduce kilómetros de separación, movimientos relativos y enlaces ópticos que deben apuntar con extrema precisión.
Google estima que una constelación competitiva necesitaría comunicaciones entre satélites de decenas de terabits por segundo. Su demostrador de laboratorio alcanzó 800 gigabits por segundo en cada dirección, pero trasladar ese resultado a una formación que vuela a miles de kilómetros por hora es otro problema. A ello se suma el cuello de botella entre la órbita y la Tierra: subir conjuntos de datos gigantescos para entrenar y descargar resultados masivos puede anular parte de la ventaja.
Por esa razón, la inferencia —utilizar un modelo ya entrenado— parece más cercana que entrenarlo desde cero en el espacio. Las consultas y las respuestas suelen ocupar mucho menos que los datos internos que intercambian las GPU durante el aprendizaje. También encajan las tareas de procesamiento previo, compresión, vigilancia terrestre y operaciones autónomas de satélites.
El coste oculto: lanzar, reparar y sustituir
Un servidor terrestre puede repararse, ampliar su memoria o sustituirse por una generación más eficiente. En órbita, cada intervención es una misión espacial o una pérdida asumida. Los chips soportan radiación, ciclos térmicos y partículas cargadas que pueden alterar datos o dañar componentes. Cuando el hardware quede anticuado —algo que en IA ocurre con rapidez— habrá que mantenerlo, bajarlo de órbita o reemplazarlo.
La economía depende de cuánto cueste colocar cada kilogramo fuera de la Tierra. El análisis de Project Suncatcher considera que los centros orbitales podrían acercarse al coste energético de los terrestres si el lanzamiento baja de 200 dólares por kilogramo hacia mediados de la década de 2030. Hoy ese precio no existe para operaciones comerciales ordinarias.
Un estudio sobre viabilidad económica publicado en 2026 llega a una conclusión prudente: el procesamiento de datos generados en el espacio puede cerrar antes las cuentas, pero la computación general para usuarios terrestres necesita costes de lanzamiento y fabricación extremadamente bajos, alta utilización y una vida útil larga. SpaceX apuesta a que Starship alterará esas variables. Hasta que lo demuestre, esa es la gran hipótesis financiera del proyecto.
Un millón de satélites no es solo un problema industrial
La cifra de la solicitud multiplicaría por decenas la población actual de satélites activos. Incluso una fracción introduciría más maniobras de prevención de colisiones y más riesgo de fragmentación. A 2.000 kilómetros de altitud, un objeto fuera de control puede permanecer durante siglos antes de caer de manera natural.
Los astrónomos también temen el brillo de estructuras con paneles solares de decenas de metros. La American Astronomical Society ha advertido que una constelación tan grande podría afectar a las observaciones y reclama una evaluación mucho más detallada. A esto se añaden las emisiones de los lanzamientos, los materiales liberados durante las reentradas y la cuestión jurídica de quién puede ocupar una órbita compartida a semejante escala.
SpaceX sostiene que la energía solar casi continua y la ausencia de consumo de agua reducirán el impacto frente a las instalaciones terrestres. Sus críticos responden que la comparación debe abarcar todo el ciclo de vida: fabricación, lanzamiento, reposición y retirada. Ambas afirmaciones pueden ser ciertas en determinados escenarios. Lo que falta son datos suficientes para saber a partir de qué escala y durante cuántos años la balanza ambiental resulta favorable.
Entonces, ¿son el futuro de los centros de datos?
Probablemente serán una parte del futuro, pero no sustituirán a los centros de datos terrestres en el horizonte que hoy puede planificarse. La primera generación tendrá más sentido como infraestructura especializada: analizar imágenes tomadas desde el espacio, ejecutar modelos cerca de sensores orbitales, sostener comunicaciones y ofrecer determinada capacidad de inferencia alimentada por el Sol.
El entrenamiento masivo de IA seguirá favoreciendo durante años instalaciones en tierra, donde la red eléctrica, la fibra, el almacenamiento y los técnicos están al alcance. Si Starship reduce radicalmente el coste de acceso a la órbita, si los radiadores funcionan durante años y si los enlaces láser alcanzan la capacidad prometida, la frontera empezará a moverse. No ocurrirá de golpe: surgirá una arquitectura híbrida en la que la Tierra y la órbita se repartan el trabajo.
SpaceX posee dos ventajas que ningún fabricante tradicional de servidores puede comprar con facilidad: controla el cohete que debería lanzar la infraestructura y ya opera la red de satélites que puede conectarla. Eso convierte su proyecto en algo más serio que una presentación futurista. Pero tener la mejor posición para intentarlo no equivale a haberlo conseguido.
El calendario ofrece una forma sencilla de medir el avance. A finales de 2027 deberían llegar las primeras demostraciones. Desde 2028, si los ensayos y Starship cumplen sus objetivos, podría comenzar el despliegue. La prueba decisiva no será ver un chip funcionando en el espacio —eso ya es técnicamente posible—, sino demostrar que miles de esos chips pueden producir cálculo útil, fiable y más barato durante años sin trasladar a la órbita los mismos problemas ambientales que se pretendían resolver en la Tierra.
Fuentes consultadas
- Federal Communications Commission: solicitud del SpaceX Orbital Data Center System, 4 de febrero de 2026.
- Reuters: SpaceX aims to launch orbital AI computing tests by end of 2027, 9 de junio de 2026.
- Reuters: SpaceX seeks FCC nod for solar-powered satellite data centers, 31 de enero de 2026.
- Google Research: Project Suncatcher, 4 de noviembre de 2025.
- Orbital Data Centers: Spacecraft Constraints and Economic Viability, abril de 2026.
- Thales Alenia Space: resultados del estudio europeo ASCEND, 27 de junio de 2024.
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