Ciência

Google e SpaceX planejam implantar infraestruturas de processamento de inteligência artificial em órbita até 2030

19 de Maio de 2026 às 06:37

Google e SpaceX planejam implantar infraestruturas de processamento de inteligência artificial em órbita baixa até 2030, utilizando foguetes Starship V3. O Project Suncatcher prevê o lançamento de dois satélites protótipo até o início de 2027, enquanto a SpaceX solicitou licença para uma constelação de até um milhão de satélites

Google e SpaceX planejam implantar infraestruturas de processamento de inteligência artificial em órbita até 2030
Conceito de data center orbital com painéis solares gigantes a 400 km da Terra em órbita baixa

Google e SpaceX formalizaram, em maio de 2026, negociações para implantar infraestruturas de processamento de inteligência artificial em órbita baixa até 2030. A iniciativa visa transferir a computação de alto desempenho para o espaço, utilizando os foguetes Starship V3 e aproveitando a energia solar, que possui irradiância 36% superior à da superfície terrestre devido à ausência de nuvens e atmosfera.

O plano da Google, denominado Project Suncatcher e anunciado pelo CEO Sundar Pichai no final de 2025, prevê o lançamento de dois satélites protótipo até o início de 2027. O objetivo é validar a operação de cargas de IA em ambiente orbital para, posteriormente, expandir a rede de processamento ao longo da próxima década. Simultaneamente, a SpaceX solicitou à Federal Communications Commission (FCC) o licenciamento de uma megaconstelação que pode abranger até um milhão de satélites dedicados a essa finalidade.

A migração para o espaço surge como resposta a três gargalos críticos dos data centers terrestres: o consumo energético, que a Agência Internacional de Energia projeta atingir 15% da eletricidade global em 2030; a dependência de água potável para resfriamento em regiões com escassez hídrica; e a crescente resistência de comunidades locais à instalação de novas unidades. Além disso, a indústria de IA enfrenta dificuldades regulatórias e ambientais para expandir a capacidade computacional em áreas com infraestrutura elétrica consolidada.

Tecnicamente, a operação orbital elimina a necessidade de ar-condicionado industrial ou imersão em líquidos dielétricos. O calor é dissipado por meio de resfriamento radiativo, que emite fótons infravermelhos diretamente para o vácuo. Essa engenharia, já aplicada em instrumentos como o telescópio James Webb, exige painéis especializados que irradiem calor sem refletir a luz solar, demandando a industrialização de superfícies de radiação maiores que as de servidores convencionais.

A viabilidade econômica do projeto está atrelada ao desempenho do Starship V3, em desenvolvimento em Boca Chica, no Texas. A SpaceX planeja lançar a primeira unidade comercial do foguete no primeiro semestre de 2026, com a meta de reduzir o custo de lançamento por quilograma em até dez vezes comparado ao Falcon 9, através da reutilização total de seus estágios. Segundo projeções da Google, a infraestrutura espacial poderá ser financeiramente mais vantajosa que a terrestre por volta de 2035, considerando a gratuidade da energia solar, a ausência de impostos prediais e o custo zero de resfriamento.

Apesar das vantagens, a distância impõe a limitação da latência, já que os sinais de rádio percorrem cerca de 400 quilômetros para chegar à órbita baixa. No entanto, esse atraso de milissegundos é irrelevante para o treinamento de grandes modelos de linguagem e processamentos em lote, onde a eficiência energética e o espaço disponível prevalecem. Outro fator limitante é a vida útil dos satélites, estimada em cinco anos devido à exaustão de propelente e à degradação de componentes eletrônicos causada pela radiação cósmica.

No cenário brasileiro, onde há investimentos em data centers em São Paulo, Fortaleza, Camaçari e Rio Grande do Sul, a consolidação do modelo orbital pode levar a uma transição para arquiteturas híbridas na próxima década. Contudo, a tendência é que o Brasil preserve sua função de hospedar centros de processamento para aplicações de IA em tempo real, atendendo a demanda de baixa latência para o mercado da América Latina, que soma quase 700 milhões de pessoas.

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