L’idea di lanciare le massicce esigenze di elaborazione dei dati dell’intelligenza artificiale nello spazio – data center orbitanti alimentati dalla luce solare – ha attirato l’attenzione, ma rimane saldamente nel regno delle possibilità a lungo termine, non della realtà del prossimo futuro. Mentre i miliardari della tecnologia come Elon Musk e Jeff Bezos immaginano strutture su scala gigawatt in orbita entro decenni, e aziende come Google e Nvidia stanno sperimentando i primi prototipi, ostacoli ingegneristici fondamentali ostacolano l’implementazione su larga scala.
La domanda di intelligenza artificiale e il problema energetico
La crescita esplosiva dell’intelligenza artificiale generativa, esemplificata da ChatGPT, ha creato una domanda senza precedenti di potenza di calcolo. Ciò si traduce non solo in un immenso fabbisogno di spazio, ma anche in gigawatt di energia, sufficienti ad alimentare milioni di case. Le aziende tecnologiche attualmente fanno molto affidamento su fonti energetiche non sostenibili come il gas naturale, sostenendo che le energie rinnovabili da sole non possono soddisfare la scala o la coerenza necessarie per operazioni di intelligenza artificiale affidabili. Questo è il motore principale che spinge a guardare allo spazio: un accesso solare costante senza limitazioni atmosferiche.
Il problema della scala: è più grande di quanto pensi
L’ostacolo più grande non è solo il lancio dell’hardware; è la dimensione assoluta. L’intelligenza artificiale richiede chilometri quadrati di superficie sia per la raccolta dell’energia solare che per la dissipazione del calore. A differenza della Terra, lo spazio non offre aria per il raffreddamento evaporativo. Tutto il calore deve essere irradiato, il che richiede enormi pannelli radianti. Starcloud, ad esempio, progetta un impianto da 5000 megawatt su una superficie di 16 chilometri quadrati, 400 volte la superficie dei pannelli solari della Stazione Spaziale Internazionale. Questo non è un problema minore; è un vincolo fondamentale.
Radiazioni, comunicazione e ridondanza
Al di là della scala, lo spazio presenta sfide uniche. Le radiazioni ad alta energia possono corrompere i calcoli, rallentando le prestazioni e richiedendo una costante correzione degli errori. Mantenere una comunicazione affidabile richiede sistemi laser precisi per trasmettere dati tra le strutture orbitanti e la Terra, combattendo le interferenze atmosferiche. Inoltre, il funzionamento congiunto di migliaia di satelliti richiede estrema precisione per evitare collisioni o guasti.
Un panorama mutevole: la domanda di intelligenza artificiale avrà ancora importanza?
C’è un’ulteriore domanda: L’intelligenza artificiale avrà ancora bisogno di così tanta potenza di calcolo quando queste soluzioni spaziali diventeranno realizzabili? Alcune ricerche suggeriscono che le capacità dell’intelligenza artificiale potrebbero stabilizzarsi con l’aumento delle risorse computazionali, riducendo la domanda futura. Anche se ciò accadesse, potrebbero comunque esserci usi di nicchia per i data center spaziali: supportare l’esplorazione della Luna o del sistema solare o effettuare osservazioni della Terra.
In conclusione, sebbene il concetto di data center spaziali sia avvincente, le realtà pratiche di scala, ingegneria e un futuro incerto dello sviluppo dell’intelligenza artificiale fanno sì che rimanga una prospettiva lontana. È una sfida, non impossibile, ma che richiederà progressi nella scienza dei materiali, nella schermatura dalle radiazioni e in un raffreddamento efficiente prima di diventare fattibile.
