Il 1° ottobre, dalla base di Vandenberg in California, un Falcon 9 di SpaceX partirà per la missione condivisa Transporter-18. Tra le decine di carichi a bordo ce n'è uno delle dimensioni di un frigorifero, costruito da Planet per conto di Google: si chiama MVP, porta quattro TPU — i chip che Google usa per addestrare e far girare Gemini — e circa un chilowatt di pannelli solari per alimentarli.
È il primo hardware del Project Suncatcher, l'idea che Google aveva presentato nel novembre 2025 come «moonshot» di ricerca: costruire, un giorno, infrastrutture di calcolo per il machine learning nello spazio, alimentate direttamente dal Sole. Il New York Times l'ha raccontato come l'inizio di una nuova corsa. È vero, ma conviene guardare con attenzione cosa sale davvero in orbita, e cosa invece resta per ora su un foglio di calcolo.
Perché proprio adesso
La risposta breve è: perché a terra manca l'elettricità.
Secondo l'Agenzia internazionale dell'energia, nel 2024 i data center hanno consumato circa 415 TWh, l'1,5% dell'elettricità mondiale, e al ritmo attuale arriveranno a circa 945 TWh entro il 2030 — più o meno quanto consuma oggi il Giappone. Negli Stati Uniti le attese per un allacciamento alla rete di un grande campus si misurano in anni, le utility riaprono centrali a gas e riattivano reattori nucleari dismessi, e le comunità locali cominciano a opporsi a impianti che consumano acqua e alzano le bollette.
In questo contesto l'argomento di Google è semplice: in un'orbita eliosincrona «alba-tramonto», a circa 650 km di quota, un satellite corre lungo il confine tra il giorno e la notte e resta al sole quasi di continuo. Niente nuvole, niente notte, niente atmosfera: secondo i ricercatori di Google un pannello solare lassù può essere fino a otto volte più produttivo dello stesso pannello a terra, e non ha bisogno di grandi batterie. Nessun permesso edilizio, nessuna coda per la connessione alla rete, nessun conflitto con i vicini.
Cosa sale davvero il 1° ottobre
Qui serve precisione, perché i titoli («Google lancia un data center nello spazio») corrono più veloci dei fatti.
MVP ha la potenza di calcolo più o meno di un singolo server: quattro TPU di generazione Trillium (v6e), quelle che Google usa nei suoi data center dal 2024. Il satellite resterà operativo circa un anno e dovrà rispondere a domande molto concrete:
- i chip reggono il lancio? Vibrazioni e accelerazioni di un razzo non sono l'ambiente per cui una TPU è progettata;
- reggono le radiazioni? In orbita bassa le particelle cariche degradano l'elettronica e possono corrompere i dati in memoria;
- si riesce a smaltire il calore? Nel vuoto non c'è aria da soffiare sui chip né acqua da far scorrere verso una torre di raffreddamento: l'unico modo per liberarsi del calore è irradiarlo sotto forma di infrarossi.
Proprio quest'ultimo punto dà la misura di quanto il progetto sia ancora sperimentale. Secondo i resoconti della missione, le TPU faranno girare carichi di lavoro di Gemini a raffiche di circa 15 minuti, per poi spegnersi e lasciare ai radiatori il tempo di disperdere il calore accumulato. Un data center a terra lavora 24 ore su 24; questo lavora un quarto d'ora alla volta.
Travis Beals, il senior director di Google Research che guida il progetto, lo ha detto senza giri di parole: il primo lancio serve a vedere cosa funziona, trovare i punti di rottura e usare quello che si impara nelle missioni successive. Già in calendario: due satelliti prototipo nel 2027, sempre con Planet, per verificare il pezzo più difficile — far lavorare insieme due veicoli collegati da laser.
Il progetto sulla carta
Il paper pubblicato da Google nel 2025 descrive dove vorrebbe arrivare. Non un satellite gigante, ma sciami: gruppi di 81 satelliti che volano in formazione stretta entro un raggio di un chilometro, a poche centinaia di metri l'uno dall'altro, collegati da link ottici in spazio libero. La vicinanza non è un vezzo: addestrare un modello grande richiede che i chip si scambino enormi quantità di dati con latenza minima, e un collegamento laser perde potenza con il quadrato della distanza. Più i satelliti sono vicini, più banda si ottiene.
In laboratorio Google ha dimostrato collegamenti da 1,6 Tbps bidirezionali con una sola coppia di ricetrasmettitori commerciali, e punta a circa 10 Tbps per link. Numeri paragonabili a quelli che servono dentro un data center, ma ottenuti su un banco ottico, non tra due oggetti che si muovono a 7,5 km al secondo.
Sulle radiazioni, i risultati preliminari sono stati più incoraggianti del previsto. Google ha messo le TPU Trillium sotto un fascio di protoni da 67 MeV al Crocker Nuclear Laboratory dell'Università della California a Davis, mentre facevano girare carichi di IA: nessun guasto permanente fino a 15 krad(Si) di dose cumulativa. La componente più delicata si è rivelata la memoria HBM, che ha cominciato a dare irregolarità intorno ai 2 krad — comunque circa il triplo della dose attesa in una missione di cinque anni con una schermatura adeguata.
I conti che ancora non tornano
Tutto questo è ingegneria interessante. La domanda che conta per chi guarda al business è un'altra: quando costa meno fare calcolo lassù che quaggiù?
La risposta la dà la stessa Google, ed è onesta: non oggi. Il paper stima che lo spazio diventi competitivo quando il costo di lancio scenderà sotto i 200 dollari al chilogrammo, un livello che Google colloca intorno alla metà degli anni Trenta. A quel punto, secondo i suoi calcoli, il costo di lancio e gestione di un satellite, spalmato sulla sua vita utile, sarebbe paragonabile alla bolletta elettrica di un data center terrestre equivalente. Oggi portare un chilogrammo in orbita bassa costa ancora tra i 2.000 e i 2.500 dollari: serve un calo di dieci volte, che dipende quasi interamente dal fatto che Starship di SpaceX mantenga le promesse.
Poi c'è la fisica, che non negozia. Uno studio ripreso da IEEE Spectrum ha fatto il calcolo del calore: per tenere a 20 °C un singolo chip da 700 watt, come una H100 di Nvidia, servono poco meno di 3 metri quadrati di radiatore; un rack da 40 kW ne richiede 80; un data center da 100 MW ne richiederebbe 2.500 volte tanto. E i radiatori invecchiano: dopo cinque anni di esposizione alle radiazioni la loro efficienza cala e l'area necessaria cresce di circa il 40%. Radiatori e pannelli solari insieme arrivano a pesare due terzi della massa di un data center orbitale — ed è massa da pagare al chilo.
Restano poi i problemi meno visibili:
- manutenzione: a terra un chip guasto si sostituisce in un'ora; in orbita non si sostituisce affatto, e con cicli di vita dei chip IA di tre-cinque anni l'intero satellite diventa obsoleto in fretta;
- detriti: migliaia di satelliti in formazione stretta aumentano il rischio di collisioni, e una collisione in orbita bassa produce altri detriti;
- dati da e verso terra: addestrare un modello richiede di caricare petabyte di dati e scaricare i risultati, e i collegamenti spazio-terra sono ancora un imbuto;
- latenza: per l'addestramento conta poco, per servire risposte in tempo reale agli utenti conta molto.
Non è sola: la corsa è già affollata
Google non è l'unica a scommettere sull'orbita, ed è questo che rende la notizia più di una curiosità.
Starcloud, startup sostenuta da Nvidia, ha portato in orbita una H100 a novembre 2025 e a dicembre ha addestrato nello spazio il primo modello linguistico — un piccolo NanoGPT sulle opere di Shakespeare, più dimostrazione che prodotto. Ad agosto 2026 ha raccolto 250 milioni di dollari a una valutazione di 2,3 miliardi, con Nvidia e Cisco tra i nuovi investitori, e ha dichiarato che buona parte di quei soldi servirà a prenotare lanci: le prenotazioni rideshare sul Falcon 9 sono già esaurite fino a fine 2028, mentre SpaceX sposta la capacità su Starship.
SpaceX, che a febbraio ha assorbito xAI, ha chiesto a gennaio alla FCC l'autorizzazione per fino a un milione di satelliti-data center e a giugno ha presentato AI1, un satellite con 70 metri di apertura alare e circa 150 kW di picco di calcolo. Il dettaglio da non perdere è strutturale: SpaceX è allo stesso tempo concorrente di Google nell'IA orbitale e l'unico vettore che oggi può portarla lassù. Suncatcher parte su un Falcon 9.
Cosa significa, fuori dall'orbita
Letto con freddezza, il lancio di domani non cambia nulla nel breve: nessun modello di Google verrà servito dallo spazio per anni, e forse mai in quantità rilevanti. Ma tre cose sono già vere.
La prima: l'energia è diventata il vero vincolo dell'IA, al punto che aziende da migliaia di miliardi di capitalizzazione considerano seriamente di lanciare i loro server in orbita pur di aggirare la rete elettrica. È un indicatore di quanto sia difficile, a terra, trovare gigawatt nuovi in tempi utili.
La seconda: il costo del lancio è diventato una variabile dell'industria dell'IA. Chi controlla i razzi controlla, almeno in prospettiva, una parte della capacità di calcolo futura — e oggi quel controllo è concentrato in un'unica azienda.
La terza: la scommessa di Google è costruita in modo intelligente. Un satellite da un chilowatt costa poco rispetto a un data center, produce dati reali su chip e radiatori, e posiziona l'azienda nel caso in cui Starship faccia davvero crollare i costi. Se i conti non tornano, avrà speso l'equivalente di un arrotondamento nel suo bilancio di investimenti in infrastruttura. Se tornano, sarà arrivata prima.
Quattro chip che lavorano un quarto d'ora alla volta non sono un data center. Sono un termometro: misurano quanto la corsa all'IA abbia bisogno di energia che a terra non si trova più.
Il vero verdetto non arriverà il 1° ottobre, ma tra dodici mesi, quando Google saprà quante di quelle TPU sono ancora vive, quanto calore sono riuscite a smaltire e quanto è costato ogni minuto di calcolo. Solo allora si capirà se Suncatcher è l'inizio di un'infrastruttura o l'esperimento più costoso mai fatto per dimostrare che la rete elettrica, per ora, resta insostituibile.
Fonti: The New York Times; il paper di Google su Project Suncatcher e il post di presentazione su Google Research; Planet; Data Center Dynamics; Network World; The National; IEEE Spectrum; TechCrunch su Starcloud; CNBC; ScienceDaily su SpaceX; IEA, Energy and AI (2025).