Vera nous offre la puissance CPU et la bande passante mémoire nécessaires pour gérer d’énormes volumes d’orchestration, de code et de traitement de données, tout en laissant les GPU faire ce qu’ils font de mieux.
— Mike Nicolls, président de SpaceXAI, dans l’annonce de Nvidia
SpaceX n’est pas seule dans l’espace
Selon SpaceX, les satellites Starmind exploiteraient l’énergie solaire sur une orbite héliosynchrone et dissiperaient leur chaleur dans l’espace. Chaque satellite disposerait d’une puissance de calcul de pointe de 250 kilowatts.
Comme le rapporte NPR, Google mène une expérience similaire. Le prototype du projet Suncatcher embarquait quatre TPU afin de voir comment ces puces dotées de capacités d’IA résisteraient aux rayonnements et aux températures extrêmes de l’espace.
SpaceX et Google ne sont pas les seules entreprises à s’aventurer dans cette direction. Starcloud a réussi à mettre en orbite un Nvidia H100. L’IA orbitale ressemble ainsi moins à une expérience scientifique qu’au début d’une compétition pour la puissance de calcul.
Accord de 40 milliards de dollars entre SpaceX et Nvidia sur les puces : financement, caractéristiques de Vera et course à l’IA orbitale
L’économie et la physique restent des questions ouvertes
Gartner prévoit que les dépenses mondiales consacrées à l’IA devraient atteindre 2 700 milliards de dollars en 2026, soit une hausse de 49,5 %, attribuable aux coûts des infrastructures.
Pour l’heure, l’économie de la mise en orbite de ces infrastructures reste très complexe : BCG estime que les installations orbitales de traitement des données coûteront 2,5 à 3 fois plus cher que celles au sol.
Le refroidissement constitue un autre défi. Brookings estime qu’un seul centre de données orbital nécessiterait 2,15 millions de pieds carrés de radiateurs.
Cependant, la chaleur n’est pas le seul problème d’ingénierie. Les puces spatiales doivent aussi résister aux radiations. Les entreprises de semi-conducteurs consacrent donc davantage d’efforts à la conception de puces durcies contre les radiations (rad-hard).
Nous avons constaté une forte hausse de l’activité dans les procédés de fabrication de puces durcies contre les radiations.
— Dana Neustadter, directrice principale chez Synopsys, citée par Semiconductor Engineering
Les radiations, les variations de température et la complexité des réparations rendent l’informatique spatiale bien plus difficile que l’utilisation du même équipement sur Terre.
Les effets de l’accord sur le secteur
Ce financement renforce la position de Nvidia tout en rendant la course plus coûteuse pour les concurrents de plus petite taille. Reuters cite une estimation de Morgan Stanley selon laquelle les infrastructures d’IA auront besoin de 1 500 milliards de dollars de financements externes d’ici 2028. Ces pressions se font déjà sentir : les contraintes énergétiques compliquent le déploiement global de l’IA.
Selon le Financial Times, SpaceX tente de lever environ 40 milliards de dollars avec l’aide d’Apollo Global Management pour acquérir des puces d’IA auprès de Nvidia. L’importance de cet accord tient au fait que ces puces pourront alimenter les centres de données de SpaceXAI sur la planète, ainsi que les infrastructures d’IA que l’entreprise prévoit de déployer en orbite.
Selon des informations parues dans les médias, le financement comprendrait environ 10 milliards de dollars de prêts bancaires et 30 milliards sous forme de dette de qualité investissement. La transaction devrait être finalisée en 2027. PIMCO ferait partie des prêteurs sollicités. À la suite de cette annonce, l’action SpaceX a reculé de 1 % lors des échanges après la clôture, tandis que celle de Nvidia a progressé de 0,5 %.
Pourquoi le financement dépasse les frontières terrestres
Nvidia indique que SpaceXAI utilisera les processeurs Vera et sa plateforme Vera Rubin, à mesure que l’infrastructure de Grok se développe pour atteindre une capacité de calcul de plusieurs gigawatts. Le satellite Starmind de première génération devrait lui aussi utiliser un système Vera Rubin NVL72 optimisé.
Vera est le premier processeur de Nvidia conçu pour les agents d’IA. Il comprend 88 cœurs Olympus et offre une bande passante mémoire pouvant atteindre 1,2 To/s. Nvidia affirme qu’il peut exécuter certaines tâches jusqu’à 1,8 fois plus vite que les processeurs x86.
Vera nous apporte les performances CPU et la bande passante mémoire nécessaires pour exécuter d’énormes volumes d’orchestration, de code et de traitement de données, tout en laissant les GPU faire ce qu’ils font le mieux.
— Mike Nicolls, président de SpaceXAI, dans l’annonce de Nvidia
SpaceX n’est pas seule à s’aventurer au-delà de la planète
Selon SpaceX, les satellites Starmind capteraient l’énergie solaire sur une orbite héliosynchrone et évacueraient la chaleur dans l’espace. Chaque satellite dispose d’une capacité de traitement de pointe de 250 kilowatts.
Selon NPR, Google mène une expérience similaire. Le prototype du projet Suncatcher embarquait quatre TPU afin de tester la résistance des puces dotées de capacités d’IA aux radiations et aux températures extrêmes de l’espace.
SpaceX et Google ne sont pas les seules entreprises à s’aventurer dans cette direction. Starcloud a réussi à mettre en orbite un Nvidia H100. L’IA orbitale ressemble ainsi moins à une expérience scientifique qu’au début d’une compétition pour la puissance de calcul.
Accord de 40 milliards de dollars entre SpaceX et Nvidia sur les puces : financement, caractéristiques de Vera et course à l’IA orbitale
L’économie et la physique restent des questions ouvertes
Gartner prévoit que les dépenses mondiales consacrées à l’IA devraient atteindre 2 700 milliards de dollars en 2026, soit une hausse de 49,5 %, attribuable aux coûts des infrastructures.
Pour l’heure, l’économie de la mise en orbite de ces infrastructures reste très complexe : BCG estime que les installations orbitales de traitement des données coûteront 2,5 à 3 fois plus cher que celles au sol.
Le refroidissement constitue un autre défi. Brookings estime qu’un seul centre de données orbital nécessiterait 2,15 millions de pieds carrés de radiateurs.
Cependant, la chaleur n’est pas le seul problème d’ingénierie. Les puces spatiales doivent aussi résister aux radiations. Les entreprises de semi-conducteurs consacrent donc davantage d’efforts à la conception de puces durcies contre les radiations (rad-hard).
Nous avons constaté une forte hausse de l’activité dans les procédés de fabrication de puces durcies contre les radiations.
— Dana Neustadter, directrice principale chez Synopsys, citée par Semiconductor Engineering
Les radiations, les variations de température et la complexité des réparations rendent l’informatique spatiale bien plus difficile que l’utilisation du même équipement sur Terre.
Les effets de l’accord sur le secteur
Ce financement renforce la position de Nvidia tout en rendant la course plus coûteuse pour les concurrents de plus petite taille. Reuters cite une estimation de Morgan Stanley selon laquelle les infrastructures d’IA auront besoin de 1 500 milliards de dollars de financements externes d’ici 2028. Ces pressions se font déjà sentir : les contraintes énergétiques compliquent le déploiement global de l’IA.
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