Cowboy Space recauda 275 millones de dólares en ronda Serie B a una valoración de 2.000 millones de dólares para construir centros de datos de inteligencia artificial en órbita

Cowboy Space Corporation, la startup de infraestructura orbital que desarrolla sistemas de cómputo de inteligencia artificial basados en el espacio, ha recaudado una ronda de financiación Serie B de 275 millones de dólares a una valoración reportada de 2.000 millones de dólares, a medida que la empresa avanza en sus planes para desplegar infraestructura de inteligencia artificial a gran escala directamente en órbita.

La ronda de financiación fue liderada por Index Ventures, con la participación de IVP, Blossom Capital, SAIC, y los inversores existentes, incluyendo Andreessen Horowitz y Breakthrough Energy Ventures. La empresa también presentó formalmente su nueva marca, cambiando su nombre anterior, Aetherflux.

Construyendo centros de datos de inteligencia artificial en el espacio

Cowboy Space está desarrollando lo que describe como una pila de infraestructura orbital integrada verticalmente para la era de la inteligencia artificial. En lugar de tratar a los cohetes y satélites como sistemas separados, la empresa está diseñando ambos como una arquitectura unificada optimizada específicamente para cargas de trabajo de cómputo en el espacio.

El diseño de la empresa se centra en vehículos de lanzamiento cuyas etapas superiores permanecen en órbita después del despliegue y se transforman en centros de datos operativos de un megavatio. Estas plataformas orbitales están destinadas a ejecutar inferencia de inteligencia artificial y cargas de trabajo de cómputo de alto rendimiento impulsadas principalmente por energía solar recogida en la órbita terrestre baja.

Según Cowboy Space, integrar el vehículo de lanzamiento y la carga de cómputo en un solo sistema reduce la masa redundante y mejora la eficiencia de energía en comparación con los modelos tradicionales de despliegue de satélites. La empresa argumenta que la infraestructura de cómputo orbital podría ayudar eventualmente a abordar la creciente presión sobre los centros de datos terrestres a medida que la demanda global de inteligencia artificial se acelera.

La asociación con NVIDIA trae hardware de inteligencia artificial avanzado a la órbita

Un componente importante de la estrategia de la empresa implica la colaboración con NVIDIA para desplegar los nuevos módulos NVIDIA Space-1 Vera Rubin en órbita.

La plataforma de hardware recientemente anunciada fue diseñada específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial basadas en el espacio que operan en entornos con restricciones de tamaño, peso y potencia. La tecnología está destinada a admitir el procesamiento en tiempo real a bordo para aplicaciones como la inteligencia geoespacial, las operaciones autónomas de naves espaciales, el monitoreo climático y el análisis orbital.

En lugar de enviar grandes volúmenes de datos de satélite sin procesar de regreso a la Tierra para su procesamiento, los sistemas orbitales futuros podrían analizar los datos directamente en el espacio antes de transmitir solo información procesada a las estaciones terrestres. Cowboy Space también ha declarado que su primera misión de satélite más tarde este año demostrará capacidades de transmisión de energía desde el espacio a la Tierra, otro componente fundamental de sus planes de infraestructura a largo plazo.

Una carrera creciente para construir centros de datos orbitales

Cowboy Space está ingresando a un campo cada vez más competitivo, ya que las empresas aeroespaciales y de inteligencia artificial comienzan a explorar si partes de la infraestructura de cómputo futura podrían eventualmente moverse a la órbita. Empresas como SpaceX, Starcloud, Axiom Space y otras startups de cómputo espacial emergentes ahora están investigando conceptos de centros de datos orbitales, mientras que NVIDIA ha introducido hardware dedicado diseñado específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial en el espacio.

El interés está siendo impulsado en gran medida por el crecimiento explosivo en la demanda de infraestructura de inteligencia artificial. Los sistemas de inteligencia artificial modernos requieren enormes cantidades de electricidad, enfriamiento, y espacio físico, lo que crea una presión creciente sobre las redes y la construcción de centros de datos terrestres. Los sistemas orbitales se están explorando como una posible alternativa a largo plazo porque los satélites pueden acceder a la energía solar casi continua mientras radian el calor directamente al espacio en lugar de depender de la infraestructura de enfriamiento tradicional.

Al mismo tiempo, el cómputo orbital sigue siendo altamente experimental. Los costos de lanzamiento, la exposición a la radiación, la durabilidad del hardware, el ancho de banda de comunicaciones y el mantenimiento a largo plazo siguen siendo desafíos importantes sin resolver. Algunos investigadores y analistas de la industria han cuestionado si la infraestructura de inteligencia artificial orbital a gran escala puede volverse económicamente viable en comparación con las instalaciones basadas en la Tierra que mejoran rápidamente.

Aún así, el concepto más amplio podría tener implicaciones importantes para el futuro de la inteligencia artificial y las operaciones de satélites. En lugar de transmitir grandes volúmenes de datos de satélite sin procesar de regreso a la Tierra, los sistemas orbitales futuros podrían procesar la información directamente en el espacio. Eso podría reducir la latencia para aplicaciones como el monitoreo climático, la inteligencia de defensa, la respuesta a desastres, las operaciones autónomas de naves espaciales y las redes de comunicaciones globales.

El sector también está comenzando a atraer una inversión de infraestructura seria. La introducción de hardware por parte de NVIDIA específicamente diseñado para el cómputo de inteligencia artificial en órbita, junto con varias rondas de financiación de startups en todo el sector de infraestructura espacial, sugiere que el cómputo basado en el espacio está comenzando a moverse desde la investigación teórica hacia el despliegue y la prueba en etapas tempranas.