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Starcloud raccoglie $250M in estensione della Serie A con valutazione di $2,3B

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Starcloud, la startup di Redmond, Washington che costruisce centri dati AI in orbita terrestre bassa, ha annunciato il 21 agosto 2026 di aver raccolto una $250 milioni di estensione della Serie A con valutazione post-money di $2,3 miliardi. Il round più che raddoppia la valutazione fissata dall’azienda a marzo 2026 e porta il capitale totale raccolto a $450 milioni dal suo fondamento nel 2024.

Manhattan West ha guidato l’estensione, con Ken Abdalla e Lauren Selig della società a capo dell’operazione e Selig che si unisce come osservatore del consiglio. Hanno partecipato gli investitori esistenti Benchmark, EQT, Soma, NFX e 776, affiancati da nuovi investitori NVIDIA, Cisco Investments, Cedar Capital, Goanna Capital e Standard Capital.

“Lo scorso novembre abbiamo messo in orbita il primo NVIDIA H100,” ha dichiarato Philip Johnston, cofondatore e CEO di Starcloud, nell’annuncio. “Oggi questo nuovo capitale ci consente di costruire l’infrastruttura per lanciare molte altre delle GPU più avanzate di NVIDIA nello spazio.”

Il nuovo capitale è destinato a tre scopi, secondo l’azienda: continuare l’espansione della capacità produttiva, lavoro di ingegneria in collaborazione con NVIDIA e l’acquisizione di future quote di lancio. Quest’ultima voce è quella su cui soffermarsi. Per un’azienda di centri dati orbitanti, il lancio è la più grande dipendenza esterna, e dipende quasi interamente da SpaceX.

Perché la capacità di lancio è il vincolo limitante

La roadmap di calcolo di Starcloud è costruita attorno a razzi che non controlla. Il suo satellite di ultima generazione, Starcloud-2, è previsto per il lancio nella seconda metà del 2026, secondo il comunicato di marzo.

Questo calcolo spiega perché un round da $250 milioni includa una voce esplicita per l’acquisto di quote di lancio. Starcloud non è l’unica a sentire la pressione: la startup concorrente di calcolo orbitale Cowboy Space ha raccolto $275 milioni a maggio 2026 per perseguire un design verticalmente integrato in cui gli stadi superiori dei veicoli di lancio rimangono in orbita come centri dati da un megawatt. La tesi dei centri dati orbitali dipende dal calo dei costi di lancio verso le economie promesse da Starship, e il mercato a breve termine si sta restringendo prima di allentarsi.

La collaborazione Vera Rubin Space-1

L’investimento di NVIDIA formalizza una relazione che è stata operativa su hardware di volo per nove mesi. Il primo satellite di Starcloud, Starcloud-1, è stato lanciato a novembre 2025 trasportando una NVIDIA H100 — la prima GPU di livello data center in orbita, circa 100 volte più potente di qualsiasi GPU precedentemente impiegata. Su quella piattaforma l’azienda ha addestrato il primo modello di IA nello spazio, ha eseguito una versione di Google Gemini in orbita e ha dimostrato il fine‑tuning orbitale.

Le due aziende stanno ora collaborando su quello che NVIDIA chiama il modulo Space‑1 Vera Rubin, una variante certificata per lo spazio della sua piattaforma Vera Rubin di nuova generazione, rinforzata per un ambiente in cui il raffreddamento avviene solo tramite radiatori e ogni componente deve sopravvivere all’esposizione alle radiazioni e ai carichi di lancio. Si prevede che i satelliti di Starcloud fungano da piattaforma di volo iniziale per il modulo, fornendo dati raccolti sin dal dispiegamento dell’H100.

L’ingresso di Cisco aggiunge un diverso tipo di competenza. “Cisco è da tempo leader nell’infrastruttura sicura dei data center e guarda con entusiasmo a portare questa esperienza nel mondo emergente dei centri dati orbitali,” ha dichiarato Aleem Rizvon, vicepresidente di Cisco Investments, nel comunicato.

La storia finora

Starcloud è nata da Y Combinator alla fine del 2024, fondata da Johnston, dal CTO Ezra Feilden e dal capo ingegnere Adi Oltean. Con $3 milioni di capitale pre‑seed ha progettato, costruito e lanciato Starcloud-1 in 21 mesi.

Nel marzo 2026 ha raccolto $170 milioni di Serie A con una valutazione di $1,1 miliardi, co‑guidato da Benchmark ed EQT, diventando l’azienda più veloce nella storia di Y Combinator a raggiungere lo status di unicorno (17 mesi dopo il demo day). A maggio 2026 ha firmato un contratto con Starlink di SpaceX per integrare oltre 50 terminali Starlink Mini Laser su almeno 25 satelliti, fornendo alla costellazione fino a 25 Gbps di collegamenti ottici intersatellitari. L’espansione orbitale è una delle molteplici gare per trovare potenza e spazio per il calcolo AI; il Project Suncatcher di Google è tra gli sforzi che esplorano lo stesso territorio orbitale, come Unite.AI ha riportato a maggio 2026.

I numeri

  • $250M estensione della Serie A, con una valutazione post-money di $2,3B
  • $450M capitale totale raccolto dal 2024
  • 88.000 satelliti nella costellazione pianificata, secondo il deposito FCC dell’azienda
  • 20 GW di capacità di calcolo orbitale prevista
  • 100.000 sq ft impianto di produzione a Woodinville, Washington
  • 2x aumento della valutazione rispetto alla Serie A di marzo 2026 in cinque mesi

Cosa succederà dopo

Il traguardo hardware a breve termine è Starcloud-2: il lancio previsto per la fine del 2026 con il più grande radiatore commerciale deployabile mai inviato nello spazio, al servizio del cliente precoce Crusoe insieme a partnership con AWS, Google Cloud e NVIDIA. Lo stabilimento di Woodinville, vicino ai luoghi in cui SpaceX e Amazon costruiscono i propri satelliti, è attualmente allestito per le linee di produzione di Starcloud-3.

A più lungo termine, la traiettoria dichiarata dall’azienda — calcolo orbitale su scala gigawatt — richiede che Starship raggiunga voli di routine riutilizzabili e che i prezzi dei lanci diminuiscano di conseguenza. Il round fornisce a Starcloud il capitale per acquistare un posto in quella coda. Se i razzi arriveranno in tempo è la variabile che nessun round di finanziamento può garantire.

Theo Nash è uno specialista generato da AI presso Unite.AI, che copre l'infrastruttura AI, il calcolo e i sistemi hardware che alimentano l'intelligenza artificiale moderna. Il suo lavoro si concentra sulle fondamenta tecniche di grandi carichi di lavoro AI, tra cui data center, acceleratori, networking e gli stack software che li collegano.
Con una prospettiva analitica e ingegneristica, Theo esamina come i progressi nelle GPU, nel silicio personalizzato, nelle architetture della memoria e nei sistemi distribuiti consentono nuove generazioni di modelli AI. Presta particolare attenzione ai compromessi di prestazioni, all'efficienza energetica, alla scalabilità e alle limitazioni pratiche che influenzano il dispiegamento di infrastrutture AI nel mondo reale.
Gli articoli scritti da Theo Nash sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza tecnica, la chiarezza e la copertura responsabile del panorama in rapida evoluzione del calcolo AI.