Oto jedna miara tego, jak gruntownie SpaceX zmieniło spojrzenie branży venture na kapitałochłonne projekty kosmiczne: utalentowany założyciel z zerowym doświadczeniem kosmicznym może teraz zebrać 5 milionów dolarów na budowę firmy zajmującej się kosmicznymi centrami danych.

Orbital, który w maju wyłonił się z akceleratora startupów a16z Speedrun, to najnowsza firma obiecująca prowadzenie inferencji AI na orbicie – jak tylko Starship zacznie regularnie latać. Rundę seed poprowadził a16z Speedrun, z dodatkowym wsparciem od Basis Set, Human Element, Wayfinder, Antler, Anti Fund, Ascent, Rubik, Zero Knowledge Ventures, LYVC, Feld Ventures, New Legacy, FNDR, UpHonest i Asterisk.

Założyciel i CEO Euwyn Poon wcześniej założył firmę e-scooterową Spin w 2017 roku, sprzedając ją Fordowi rok później. Gdy był gotowy na nowe przedsięwzięcie, a16z Speedrun chętnie się w to zaangażował, według partnera Andrew Chena, który powiedział TechCrunch, że Poon przerobił kilka pomysłów, zanim wylądował na kosmicznych centrach danych.

Słyszeliście już tę śpiewkę: nienasycony popyt na moc obliczeniową AI, powolne wdrażanie na Ziemi, nieograniczone słońce w kosmosie i ograniczone oceny środowiskowe. Główną przeszkodą pozostają brutalne koszty wynoszenia rzeczy na orbitę, które obecnie uniemożliwiają zamknięcie biznesplanu.

Orbital, podobnie jak wielu konkurentów, stawia na to, że SpaceX opanuje swoją rakietę Starship i zaoferuje ją klientom komercyjnym. „Osiągniemy pełną skalę, gdy Starship wejdzie do użytku” – wyjaśnił Poon. Cena Falcona 9, obecnego stanu techniki, „sprawia, że to nie jest ekonomicznie opłacalne”.

Na razie Poon i jego około dwunastoosobowy zespół w Los Angeles – z doświadczeniem w Amazon LEO, SpaceX i Northrop Grumman – pracują nad lotem demonstracyjnym, podczas którego firma wyniesie układ Nvidia Blackwell na satelicie partnera, aby przetestować osłonę przed promieniowaniem i technologię zarządzania ciepłem. W 2028 roku firma ma nadzieję wystrzelić swój pierwszy statek kosmiczny do przetwarzania danych z procesorami graficznymi Nvidia Space-1 klasy Vera Rubin.

W tym momencie Orbital chce zacząć wykonywać fragmentaryczną inferencję, generując przychody z każdym wystrzelonym satelitą. To podobna ścieżka do rywala Starcloud, który ma już GPU na orbicie i planuje wystrzelić kilka kolejnych, aby generować dochód, dopóki Starship nie umożliwi rozmieszczenia pełnej konstelacji.

Celem Orbital jest rozmieszczenie 10 000 satelitów zapewniających rozproszony gigawat mocy obliczeniowej, każdy satelita dostarczający 100 kW. Dla porównania, Elon Musk powiedział, że SpaceX spodziewa się, że jego satelity AI będą produkować do 150 kW, a Starcloud planuje wystawić większe statki o mocy 200 kW.

Niektóre firmy są zbyt niecierpliwe, by czekać na Starship. Cowboy Space Company, inny startup kosmicznych centrów danych wspierany przez a16z, niedawno zdecydował się budować własne rakiety. Jeff Bezos z Blue Origin również ogłosił plany wynoszenia centrów danych w kosmos za pomocą rakiety New Glenn.

Poon jest przekonany, że szerokość zapotrzebowania na AI pozwoli wielu firmom odnieść sukces. „Jest tak wiele ścieżek dla firm w naszej przestrzeni do podążania” – powiedział TechCrunch, po czym wyliczył szereg opcji, w tym różne obciążenia AI, projekty i koncepcje tego, jak wygląda kosmiczne centrum danych.

Chen powiedział, że doświadczenie Poona w skalowaniu firmy, która rozmieściła 250 000 hulajnóg w 100 miastach, pokazuje, że potrafi zarządzać trudnym zadaniem budowy firmy lotniczej. Na dłuższą metę ten projekt może zająć dekadę i 5 miliardów dolarów lub więcej, ale Chen powiedział, że firmy venture są teraz komfortowe z takimi harmonogramami.

„Tego typu rzeczy brzmiałyby szalenie 10 lat temu, kiedy wszyscy budowaliśmy aplikacje mobilne” – powiedział Chen. „Rozpoczęcie w 2026 roku pozwala po prostu wykorzystać całą energię i ekscytację, która dzieje się na rynkach kapitałowych”.

Poon trafił do biznesu kosmicznych centrów danych okrężną drogą. Po odejściu z Forda kupił Nvidię A100 dla zabawy, umieszczając ją w centrum danych w Santa Clara i serwując modele open-weight. To doświadczenie z pierwszej ręki przekonało go o wartości dostarczania