SpaceXAI und Nvidia: KI-Rechenzentren im Orbit, was hinter Starmind steckt

SpaceX und Nvidia haben am 4. August 2026 angekündigt, gemeinsam die Rechentechnik für einen Satelliten namens Starmind AI1 zu entwickeln. Drei Wochen später legte SpaceXAI, die KI-Sparte des Konzerns, Details nach: In einer sonnensynchronen Umlaufbahn soll ein komplettes Nvidia-Rechenzentrum arbeiten, mit Solarstrom versorgt und durch Abstrahlung ins Vakuum gekühlt. Langfristig ist von einer Konstellation aus bis zu einer Million Satelliten die Rede, die zusammen einen verteilten KI-Supercomputer bilden. Der erste eigene Startversuch ist für Ende 2027 geplant. Der Rest ist bislang Konzept.

Das Wichtigste in Kürze

• SpaceXAI und Nvidia entwickeln mit Starmind AI1 einen Satelliten, dessen Kern ein Nvidia-Rechengestell vom Typ Vera Rubin NVL72 ist, also 72 Rubin-Grafikchips und 36 Vera-Prozessoren in einem Rack.
• Die Anlage soll rund 120 Kilowatt Rechenleistung ziehen, versorgt aus Solarzellen mit etwa 150 Kilowatt Spitzenleistung; die Abwärme gibt eine 110 Quadratmeter große Fläche direkt ins All ab. Ältere Berichte nannten höhere Werte, die Zahlen sind noch in Bewegung.
• Der Vorteil im Orbit: keine Kühltürme, kein Land, kein Anschluss ans Stromnetz. Nvidia beziffert die Einsparung beim Kühlaufwand auf eine Größenordnung.
• Geplant ist der Betrieb für Inferenz, also das Ausführen fertiger Modelle, nicht für das Training. Ergebnisse sollen per Laserverbindung über Starlink zur Erde gefunkt werden.
• Erste Rechenmodule sollen auf Starlink-Satelliten getestet werden, ein Prototyp Anfang 2027 folgen, der erste dedizierte Starmind-Start Ende 2027. OpenAI-Chef Sam Altman nannte solche Pläne „lächerlich“.

Ein Rechenzentrum, das die Kühltürme im Vakuum spart

Die Grundidee ist einfach formuliert: Auf der Erde konkurrieren KI-Rechenzentren um Bauland, Netzanschlüsse und Wasser für die Kühlung, und all das wird knapp und teuer. Im Orbit gibt es davon nichts, aber dafür ununterbrochen Sonnenlicht. SpaceXAI will die Satelliten in eine sonnensynchrone Bahn setzen, in der sie nach Angaben aus der Branche rund 98 Prozent der Zeit von der Sonne beschienen werden. Der Strom kommt aus einem etwa 70 Meter breiten Solarsegel, die Server sind wassergekühlt, und die Abwärme strahlt über eine große Radiatorfläche ins Vakuum ab. Kühltürme und Kältemaschinen, die auf der Erde einen erheblichen Teil des Energiebedarfs ausmachen, entfallen damit.

Als Rechenkern dient dieselbe Hardware, die Nvidia auch für irdische Rechenzentren verkauft: das Rack-System Vera Rubin NVL72, das 72 Grafikchips und 36 Prozessoren über einen schnellen internen Verbund koppelt. Nvidia bewirbt ein für den Weltraum angepasstes Modul unter dem Namen Space-1 und nennt bis zum 25-Fachen der KI-Rechenleistung eines älteren H100-Chips. Der Reiz für Nvidia liegt in der Einheitlichkeit: ein gemeinsamer Hardware- und Software-Stack für den Chatbot Grok, für die Rechenzentren am Boden und für die im Orbit. Dass spezialisierte Beschleuniger den Betrieb billiger machen können, zeigt sich auch am Boden, etwa als OpenAI für die Code-Generierung auf Cerebras-Chips auswich.

Warum es um Inferenz geht, nicht um Training

Auffällig ist, was Starmind ausdrücklich nicht leisten soll: das Training großer Modelle. Der Grund ist ein technisches Nadelöhr namens All-Reduce. Beim Training müssen tausende Chips nach jedem Rechenschritt riesige Zwischenergebnisse abgleichen und zusammenführen. Über eine verteilte Flotte von Satelliten, die per Funk und Laser verbunden sind, dauert dieser Abgleich zu lange. Genau diese Kritik haben Masayoshi Son von SoftBank und Sam Altman von OpenAI öffentlich vorgebracht. SpaceXAI umgeht sie, indem die Satelliten nur fertige Modelle ausführen sollen, vor allem für die zunehmend eigenständig arbeitenden Grok-Agenten. Für solche Aufgaben zählt die laufende Rechenkostenrechnung mehr als die Trainingsleistung, ein Muster, das sich derzeit überall zeigt, etwa bei OpenAIs eigenem Inferenz-Chip. Die Antworten der Modelle sollen dann über Laserverbindungen und das bestehende Starlink-Netz zur Erde gelangen.

Die offenen Fragen: Strahlung, Wartung, Startkosten

Die Skepsis in der Fachwelt richtet sich weniger gegen die Idee als gegen ihre Umsetzbarkeit. Erstens die Strahlung: Kosmische und solare Teilchen können in modernen Chips einzelne Bits umkippen, und je kleiner die Transistoren, desto weniger Ladung trennt eine Null von einer Eins. Der Informatiker Benjamin Lee weist darauf hin, dass die nötige Fehlerkorrektur die Rechenleistung im Orbit spürbar ausbremst. Zweitens die Wartung: Ein defekter Satellit lässt sich nicht reparieren, sondern nur ersetzen. Zur Einordnung: Der Facebook-Konzern Meta berichtete bei einem großen Trainingslauf am Boden von einem Hardwarefehler etwa alle drei Stunden.

Drittens die Startkosten. Ein Kilogramm in die Umlaufbahn zu bringen kostet mit der Falcon Heavy derzeit rund 1.500 US-Dollar; damit sich ein Rechenzentrum im All rechnet, müssten es nach Branchenschätzungen 50 bis 100 Dollar sein. Der AI1-Satellit ist zu schwer für die Falcon 9 und damit auf die Rakete Starship angewiesen, die noch nicht im Regelbetrieb fliegt. Hinzu kommen die bekannten Sorgen um zunehmenden Weltraumschrott in der niedrigen Umlaufbahn und um Reflexionen, die Astronomen die Sicht verstellen. Sam Altman fasste seine Haltung zu Rechenzentren im Orbit mit dem Wort „lächerlich“ zusammen.

Ausblick: Ein Testflug entscheidet mehr als eine Pressemitteilung

SpaceXAI geht schrittweise vor. Zunächst sollen einzelne Rechenmodule auf gewöhnlichen Starlink-Satelliten mitfliegen, danach ein vollständiger Prototyp Anfang 2027, der erste dedizierte Starmind-Start ist laut SpaceXAI-Präsidentin Gwynne Shotwell für Ende 2027 vorgesehen. Gebaut werden sollen die Satelliten in einer eigens errichteten Fabrik in Bastrop, Texas. Bis dahin bleibt Starmind ein Entwurf, dessen Eckdaten sich von Bericht zu Bericht noch verschieben. Ob aus dem Konzept ein funktionierendes Rechenzentrum wird, zeigt sich nicht an der Ankündigung, sondern am ersten Satelliten, der Wärme abstrahlt, Strahlung aushält und trotzdem stabil rechnet. Und Musks Zeitpläne, das ist an der Börse längst ein eigener Begriff, treffen selten pünktlich ein.