Startup Orbital, công ty theo đuổi mô hình trung tâm dữ liệu AI ngoài không gian, đã huy động 5 triệu USD trong vòng seed để phát triển hạ tầng tính toán và suy luận AI trên quỹ đạo. Doanh nghiệp này đặt mục tiêu phóng phi thuyền xử lý dữ liệu đầu tiên vào năm 2028.

Theo TechCrunch ngày 9/6 (giờ địa phương), Orbital vừa chính thức ra mắt thị trường sau khi tham gia Speedrun, chương trình tăng tốc startup của quỹ đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz (a16z) tại Thung lũng Silicon.

Nhà sáng lập Orbital là Euwyn Poon, đồng sáng lập dịch vụ chia sẻ scooter điện Spin. Ông thành lập Spin vào năm 2017 và bán công ty cho Ford một năm sau đó.

Sau khi rời Ford và tìm kiếm ý tưởng kinh doanh mới, Poon chú ý đến tốc độ tăng trưởng của thị trường hạ tầng AI và quyết định theo đuổi mô hình trung tâm dữ liệu trong không gian.

Trọng tâm của Orbital là đưa nhu cầu tính toán AI đang tăng mạnh trên mặt đất lên quỹ đạo. Theo công ty, môi trường không gian có thể khai thác nguồn năng lượng mặt trời ổn định, đồng thời ít bị ràng buộc hơn về môi trường và cấp phép so với việc xây trung tâm dữ liệu trên mặt đất.

Tuy nhiên, trở ngại lớn nhất hiện nay vẫn là chi phí phóng. Trong một cuộc phỏng vấn, Poon cho biết mô hình kinh doanh này chỉ thực sự khả thi khi tên lửa siêu hạng nặng Starship của SpaceX được thương mại hóa.

Ông cho rằng chỉ khi Starship đi vào vận hành, Orbital mới có thể mở rộng ở quy mô phù hợp. Với mặt bằng chi phí phóng hiện nay của Falcon 9, bài toán kinh tế vẫn chưa hiệu quả. Vì vậy, trong giai đoạn đầu, công ty sẽ ưu tiên kiểm chứng công nghệ thay vì triển khai hạ tầng quy mô lớn.

Orbital hiện có khoảng 12 nhân sự tại Los Angeles, trong đó có những người từng làm việc tại dự án vệ tinh quỹ đạo thấp của Amazon, SpaceX và Northrop Grumman. Công ty đang chuẩn bị một chuyến bay trình diễn, sử dụng chip Nvidia Blackwell gắn trên vệ tinh của đối tác để thử nghiệm công nghệ chống bức xạ và quản lý nhiệt.

Mục tiêu của Orbital là phóng phi thuyền xử lý dữ liệu đầu tiên vào năm 2028. Thiết bị này dự kiến sử dụng GPU dòng Space-1, Vera Rubin, thế hệ chip AI không gian mới của Nvidia.

Sau đó, công ty sẽ bổ sung vệ tinh theo từng chiếc để phục vụ các tác vụ suy luận AI và từng bước hình thành nguồn doanh thu. Cách tiếp cận này tương đồng với Starcloud, một doanh nghiệp khác cũng đang thử nghiệm vận hành GPU trên quỹ đạo.

Về dài hạn, tham vọng của Orbital lớn hơn nhiều. Công ty đặt mục tiêu triển khai 10.000 vệ tinh để xây dựng mạng lưới tính toán AI phân tán với tổng công suất 1 gigawatt (GW).

Theo kế hoạch, mỗi vệ tinh sẽ cung cấp khoảng 100 kW điện để xử lý khối lượng công việc AI lớn.

Cạnh tranh trong mảng trung tâm dữ liệu không gian cũng đang nóng lên. Bên cạnh Orbital, Cowboy Space Company đã bắt tay phát triển tên lửa đẩy riêng, trong khi Blue Origin của Jeff Bezos cũng công bố kế hoạch xây dựng trung tâm dữ liệu ngoài không gian, tận dụng tên lửa New Glenn.

Orbital cho rằng thị trường này vẫn đủ rộng để nhiều doanh nghiệp cùng tồn tại. Theo Poon, tùy vào loại tác vụ AI, thiết kế trung tâm dữ liệu và mô hình vận hành, thị trường có thể phân hóa thành nhiều phân khúc khác nhau.

Ông cũng nhắc lại kinh nghiệm tự vận hành dịch vụ mô hình AI “open-weights” bằng GPU Nvidia A100 sau khi rời Ford, đồng thời nhấn mạnh rằng trong kỷ nguyên AI, năng lực tính toán là một loại tài sản quan trọng.

Giới đầu tư cũng tỏ ra cởi mở hơn với các dự án dài hạn. Andrew Chen, đối tác tại a16z, đánh giá cao kinh nghiệm của Poon trong việc triển khai mạng lưới 250.000 xe scooter điện tại hơn 100 thành phố.

Theo ông, một mô hình như vậy có thể mất hơn 10 năm để hoàn thiện và đòi hỏi nguồn vốn lên tới hàng tỷ USD. Dù vậy, hệ sinh thái đầu tư mạo hiểm hiện nay đã sẵn sàng chấp nhận khung thời gian dài hơn trước.

Theo giới trong ngành, thành bại của Orbital cuối cùng sẽ phụ thuộc vào tiến độ thương mại hóa Starship cũng như kết quả kiểm chứng công nghệ trong giai đoạn đầu.

Ý tưởng đưa năng lực tính toán AI ra không gian không còn là câu chuyện của riêng một công ty. Tuy nhiên, trước khi chi phí phóng giảm mạnh, các thử nghiệm và hoạt động kiểm chứng ở quy mô hạn chế nhiều khả năng vẫn sẽ là ưu tiên hàng đầu.