Il piano Space.IDC di STAR.VISION: 1.080 satelliti e 1,49 miliardi di dollari di credito

STAR.VISION Aerospace (Diwei Er Space Technology) ha svelato la Space.IDC Computing Constellation, o Space String Computing Constellation, durante il Global Digital Trade Expo del 25 settembre. La struttura finanziaria merita un'occhiata più attenta. Secondo China in Space, che ha riportato i piani il 29 settembre, l'azienda ha accordi di credito strategico con la Industrial and Commercial Bank of China e la Agricultural Bank of China per 10 miliardi di Yuan, pari a 1,49 miliardi di dollari al 28 settembre. Almeno 1 miliardo di Yuan, circa 149 milioni di dollari, è destinato alla "Phase One". Non sono stati forniti dettagli sul calendario delle erogazioni.

Sulla carta, la costellazione è vasta. Il sistema principale comprenderà circa 1.080 veicoli spaziali, completamente dispiegati entro il 2035: circa 720 per compiti di inferenza e 360 per calcolo generico. I compiti arriveranno dalla Terra o da altri satelliti privi di pre-elaborazione a bordo.

Tre veicoli spaziali, tre bilanci energetici

STAR.VISION ha delineato tre progetti. Il G1, veicolo di verifica, erogherà da 40 a 60 PetaFLOPs con 11,5 kilowatt di generazione solare. Il G2, unità standard, raggiungerà 160-310 PetaFLOPs con 48 kilowatt. Il G3, ammiraglia, è indicato tra 460 e 1000 PetaFLOPs con 140 kilowatt.

Diverse domande ingegneristiche sono rimaste senza risposta alla presentazione. Orbite, collegamenti intersatellitari, dimensioni dei radiatori e massa non sono stati resi noti. Le pratiche di regolamentazione internazionale che di norma colmano quei vuoti non sono state depositate. STAR.VISION ha dichiarato di aver prenotato un numero non precisato di lanci sui Gravity-1 di Orienspace e sui Ceres-2 di Galactic Energy per il veicolo G1, senza indicare mese o trimestre. L'azienda ha precedenti in questo campo: colloca sistemi di intelligenza artificiale su satelliti di telerilevamento almeno dalla metà del 2023 e sostiene che due satelliti costruiti per l'Uzbekistan e l'Indonesia hanno già verificato parti della costellazione futura.

Non è l'unica. China in Space osserva che la Three-Body Computing Constellation di ADA Space e Zhejiang Lab ha già una dozzina di satelliti in orbita. Orbital Chenguang ha un forte sostegno finanziario, mentre Chaozhisuan Beijing Technology ha partner ben collegati. Entrambe le aziende hanno satelliti dimostrativi in funzione. Le aziende statali portano avanti grandi veicoli spaziali da calcolo con poca visibilità pubblica. Accordi su chip e produzione sono stati annunciati con, tra gli altri, l'Hangzhou Institute for Advanced Study della UCAS, l'Hangzhou Research Institute della Xidian University, Hongqing Technology, Baidu AI Cloud e MinoSpace, oltre a un sostegno non specificato da diverse zone dello Zhejiang e dalle città di Xichang e Chongzhou.

L'autonomia avanza su un binario più lento

A terra, la domanda più difficile è che cosa deciderebbe davvero tutta questa potenza di calcolo. IEEE Spectrum ha riferito il 29 settembre che il Jet Propulsion Laboratory della NASA ha usato i modelli Claude di Anthropic lo scorso dicembre per pianificare due spostamenti su Marte del rover Perseverance, con gli esseri umani che controllavano il percorso prima del caricamento. A maggio, NASA e IBM hanno collocato un modello di intelligenza artificiale compresso sulla Stazione Spaziale Internazionale e su un satellite per individuare inondazioni e nuvole dall'orbita. A luglio, gli astronauti sulla ISS hanno testato un modello linguistico di grandi dimensioni per domande di manutenzione.

"L'autonomia spesso non ha un esito deterministico, il che significa che il modo in cui si arriva a una certa situazione cambia il comportamento", ha detto Robert Ambrose, ex capo della Software, Robotics, and Simulation Division della NASA, a IEEE Spectrum. "Se si arriva nella stessa situazione ma da percorsi diversi, l'esito può essere diverso. E gli ingegneri questo lo detestano."

Questa cautela è il contrappeso alla proposta del data center orbitale. Il calcolo in orbita promette energia solare senza maltempo e dissipazione del calore nel vuoto, ma sposta il problema dell'affidabilità fuori dalla Terra. La stessa settimana ha prodotto un promemoria più banale di quanto resti difficile l'interpretazione automatizzata: Labqoat ha testato otto modelli su 2.000 foto di tracce di animali selvatici. Il migliore, Claude Opus 5.5, identificava la specie corretta nel 37,15% dei casi, con solo il 51,75% delle foto ricondotte alla famiglia giusta.

Intanto il mercato dei modelli continua a rimescolarsi. Un sistema di ragionamento stealth elencato su OpenRouter come space-bunny-alpha pubblicizza una finestra di contesto da un milione di token e un'anteprima gratuita. La sua tabella di benchmark pubblicata lo colloca dietro GPT-6 Sol e Qwen3.8 Flash su GPQA Diamond e MMLU-Pro. Nulla di tutto ciò stabilisce se un satellite debba agire sulle proprie conclusioni.