Que un ordenador funcione en el espacio es difícil. La radiación cósmica altera los semiconductores. Las temperaturas oscilan entre extremos que ninguna instalación terrestre replica. Y no hay aire, con lo que el calor solo puede disiparse por radiación. Google lleva meses probando que sus chips TPU (Tensor Processing Units) sobreviven a todo eso. La semana que viene lanza la primera prueba real al espacio con un satélite prototipo construido junto a Planet, la empresa de imágenes de la Tierra, en la misión rideshare Transporter-18 de SpaceX. Lo anuncia hoy Ana-Maria Stanciuc en The Next Web, con información del blog oficial de Google.
El proyecto se llama Suncatcher y lo anunció Google en noviembre de 2025. La idea central: un satélite que procesa imágenes directamente en órbita, con la potencia de los chips que Google usa en sus centros de datos en tierra. El nombre viene de la observación de que los paneles solares en órbita baja terrestre reciben hasta ocho veces más energía solar que en tierra, lo que convierte el espacio en una fuente de energía barata para computación intensiva si los chips consiguen sobrevivir allí.
¿Qué tests ha pasado el hardware antes del lanzamiento?
El vuelo a órbita tarda unos diez minutos y somete al hardware a fuerzas de entre 50 y 100 veces la gravedad durante la etapa de lanzamiento. Para replicar eso en tierra, el equipo sacudió el satélite con fuerza en los tres ejes. Los chips aguantaron.
Para la radiación —el problema más complicado de los sistemas electrónicos en el espacio—, Google sometió sus TPUs Trillium a un haz de protones en el Laboratorio Nuclear Crocker de la Universidad de California Davis. La dosis que recibieron en ese test equivale a la que recibirían en más de cinco años de misión en órbita. Los chips superaron el test.
Para la temperatura, sin aire que conduzca el calor, Google está probando una combinación de heat pipes y radiadores. El sistema funcionó en cámara de vacío en tierra. El satélite prototipo es la primera prueba de si funciona también con las variaciones reales de temperatura de la órbita.
¿Qué viene después?
El lanzamiento de la semana que viene es solo el primer paso: mide si los chips sobreviven el lanzamiento, la radiación y los extremos de temperatura en condiciones reales. En 2027, Google tiene previsto lanzar dos satélites para testear los enlaces láser que necesitaría una constelación de satélites con TPUs para comunicarse entre sí. Ese test de la red de comunicaciones es el prerequisito para cualquier sistema de computación de IA en órbita que sea más que un solo satélite aislado.
Google no está solo en esta carrera. La startup Starcloud, respaldada por Nvidia, lanzó una GPU H100 al espacio en noviembre de 2025 y la usó para ejecutar el modelo Gemma de Google. La diferencia de posicionamiento es clara: Starcloud ofrece cómputo en la nube desde la órbita como servicio; Google está explorando si puede llevar sus propios chips de IA al espacio para integrarlos en sus propios sistemas de observación terrestre.
El obstáculo más difícil no es técnico. Es económico. Los propios cálculos de Google estiman que el precio de lanzamiento tendría que bajar hasta 200 dólares por kilogramo para que la computación en espacio sea competitiva en coste. Actualmente el precio de lanzamiento de SpaceX en misiones rideshare está alrededor de 5.000 dólares por kilogramo. La brecha es de un factor 25. Starship, si cumple las proyecciones de SpaceX, podría acercar ese precio —pero no en los próximos dos años.
EE.UU. confirmó por primera vez públicamente la existencia de armas en órbita: el espacio se ha convertido en un dominio operativo para todo tipo de sistemas con capacidad de procesamiento, no solo para comunicaciones y GPS. OpenAI apuesta por sus propios chips de IA desde 2026: la tendencia hacia chips de IA propietarios, que OpenAI persigue para centros de datos en tierra, Google la está trasladando también al espacio. Hollywood lleva semanas debatiendo los riesgos existenciales de la IA: la capacidad de procesar imágenes satelitales directamente en órbita con chips de IA lleva ese debate a una escala nueva. Un satélite con TPUs capaz de analizar el territorio de un país en tiempo real desde la órbita no es solo una herramienta de observación ambiental.
El lanzamiento de Transporter-18 está previsto para la semana del 29 de septiembre. Si los chips sobreviven al espacio, el siguiente paso es construir los enlaces láser entre satélites en 2027.
¿Por qué procesar en el espacio en lugar de bajar los datos?
La respuesta es ancho de banda y latencia. Un satélite de observación terrestre que captura imágenes de alta resolución genera cantidades de datos que no puede transmitir a tierra en tiempo real: el enlace de descarga tiene límites físicos. Si el satélite puede procesar las imágenes directamente en órbita —identificar anomalías, clasificar cultivos, detectar incendios— y bajar solo los resultados del análisis en lugar del stream de imágenes crudo, la cantidad de datos que necesita transmitir cae varios órdenes de magnitud.
Para Google, que tiene uno de los negocios de observación terrestre más grandes del mundo a través de Google Earth y su colaboración con Planet, tener capacidad de procesamiento de IA directamente en los satélites de Planet reduce el tiempo entre captura y análisis de horas a minutos. La latencia importa: cuando hay un incendio forestal, un desbordamiento de río o una actividad industrial no autorizada, la diferencia entre detectarlo en tiempo real y detectarlo seis horas después es operacionalmente significativa.
La barrera del precio de lanzamiento a 200 dólares por kilogramo —frente a los ~5.000 actuales— es grande pero no permanente. Starship de SpaceX apunta a costes de lanzamiento un orden de magnitud menores a largo plazo. Si eso ocurre, Suncatcher habrá resuelto el problema técnico (¿pueden los chips de IA funcionar en el espacio?) con suficiente antelación para que la infraestructura de computación orbital esté lista cuando el precio de lanzamiento la haga viable económicamente.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
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