В ноябре 2025 года частная аэрокосмическая компания «Starcloud» осуществила запуск уникального спутника, который фактически стал первым в истории орбитальным дата-центром для искусственного интеллекта.
На борту аппарата установлен графический процессор Nvidia H100 — один из самых мощных ИИ-чипов в мире, производительность которого примерно в 100 раз превышает возможности GPU, ранее применявшихся в космических миссиях.
Речь идёт не просто об экспериментальном оборудовании, а о полнофункциональной вычислительной платформе, способной выполнять сложные задачи машинного обучения и обработки больших массивов данных непосредственно на орбите.
Таким образом, Starcloud впервые перенесла инфраструктуру ИИ-дата-центра за пределы Земли.
Ключевым этапом миссии стал запуск на спутнике Gemma — открытой большой языковой модели (LLM), разработанной компанией Google.
Это первый задокументированный случай, когда полноразмерная языковая модель работает на GPU Nvidia за пределами земной атмосферы, выполняя вычисления автономно, без постоянной привязки к наземным серверам.
Вскоре после выхода на орбиту модель отправила своё первое сообщение, которое стало символическим моментом для всей индустрии:
«Приветствую, земляне! Или, как мне больше нравится думать о вас — восхитительное сочетание синего и зелёного. Давайте посмотрим, какие чудеса таит в себе этот вид на ваш мир».
Позже Gemma представилась аудитории как наблюдатель и аналитик, подчеркнув способность не только обрабатывать данные, но и генерировать связные, эмоционально окрашенные тексты в условиях повышенной радиации, микрогравитации и ограниченных ресурсов.
Этот факт стал доказательством устойчивости современных алгоритмов ИИ в экстремальной среде космоса.
Помимо Gemma, на чипе Nvidia H100 была успешно обучена модель NanoGPT, разработанная Андреем Карпати — одним из сооснователей OpenAI.
Для обучения использовалось полное собрание произведений Уильяма Шекспира, в результате чего модель начала формулировать ответы в характерной для староанглийского языка манере. Этот эксперимент подтвердил, что обучение нейросетей возможно непосредственно на орбите, а не только в наземных центрах обработки данных.
Успешная работа нескольких моделей продемонстрировала универсальность орбитальной платформы «Starcloud».
Он способен запускать различные архитектуры машинного обучения — от языковых моделей до аналитических и компьютерно-зрительных алгоритмов — без необходимости модификации аппаратной части.
Это открывает путь к созданию масштабируемых орбитальных вычислительных кластеров.
Генеральный директор «Starcloud» Филип Джонстон заявляет, что в перспективе космические дата-центры могут быть в 10 раз энергоэффективнее наземных.
По его словам, практически все функции традиционного дата-центра — от обучения моделей до анализа спутниковых данных — можно перенести в космос.
Главным мотивом такого подхода являются энергетические и экологические ограничения, с которыми всё острее сталкивается Земля.
На этом фоне орбитальные дата-центры рассматриваются как потенциальное решение сразу нескольких проблем: дефицита энергии, нехватки инфраструктуры и экологического давления.
