Los centros de datos empiezan incluso a trasladarse al espacio: Starcloud capta 250 millones para construir la próxima frontera de la IA
La carrera por construir infraestructura para inteligencia artificial está alcanzando una dimensión que hace pocos años habría parecido ciencia ficción. Después de llenar enormes extensiones de terreno con centros de datos, buscar nuevas fuentes de electricidad, estudiar el regreso de la energía nuclear, desarrollar sistemas de refrigeración cada vez más sofisticados y movilizar cientos de miles de millones de dólares para ampliar la capacidad computacional mundial, algunas compañías empiezan a plantearse una alternativa radical: si construir suficiente infraestructura de IA en la Tierra empieza a encontrar límites físicos y energéticos, ¿por qué no trasladar parte de ella al espacio? Esa es precisamente la tesis de Starcloud, una startup estadounidense que desarrolla centros de datos orbitales y que acaba de captar 250 millones de dólares a una valoración de 2.300 millones. La operación está liderada por Manhattan West y cuenta con la participación de inversores como Nvidia, Cisco Investments, Benchmark y EQT. La financiación resulta todavía más llamativa porque Starcloud había captado otros 170 millones de dólares en marzo, cuando su valoración se situaba aproximadamente en 1.100 millones. En apenas cinco meses, por tanto, el mercado ha más que duplicado el valor atribuido a una compañía que pretende convertir el espacio en una nueva capa de la infraestructura mundial de inteligencia artificial.
El verdadero cuello de botella de la IA empieza a ser físico
Para comprender por qué inversores de este nivel están financiando un proyecto aparentemente tan extremo hay que observar qué está ocurriendo con la infraestructura terrestre. Los modelos de inteligencia artificial necesitan cantidades enormes de computación y esa computación necesita electricidad, refrigeración, terrenos, conectividad, transformadores y redes eléctricas capaces de soportar cargas gigantescas. El problema ya no consiste únicamente en fabricar suficientes GPU. Es necesario encontrar lugares donde puedan funcionar cientos de miles de ellas simultáneamente y garantizar energía durante las veinticuatro horas. Los nuevos campus de centros de datos empiezan a proyectarse en escalas de gigavatios, mientras conectar nuevas instalaciones a determinadas redes eléctricas puede necesitar años. En algunas regiones estadounidenses, el crecimiento de los centros de datos está obligando incluso a replantear cómo se distribuye la electricidad cuando aparecen situaciones de estrés en la red. La consecuencia es que energía y disponibilidad física empiezan a convertirse en dos de los grandes límites para continuar escalando la inteligencia artificial. Starcloud propone cambiar completamente esa ecuación: colocar capacidad computacional en órbita, utilizar energía solar y ejecutar allí una parte del procesamiento que actualmente se concentra en instalaciones terrestres.
Starcloud ya ha llevado una GPU de Nvidia al espacio
La propuesta no se encuentra únicamente sobre el papel. En noviembre de 2025, Starcloud lanzó su primer satélite experimental equipado con una Nvidia H100, llevando por primera vez una capacidad de computación propia de un centro de datos moderno a órbita. Posteriormente utilizó esa infraestructura para experimentar con cargas de inteligencia artificial y entrenamiento de modelos directamente desde el espacio. El siguiente paso es considerablemente más ambicioso. Starcloud está trabajando con Nvidia en una plataforma basada en la nueva generación Vera Rubin diseñada para soportar las condiciones orbitales. En el espacio, los componentes electrónicos deben enfrentarse a radiación, variaciones térmicas, vibraciones durante el lanzamiento y unas condiciones de disipación del calor completamente diferentes a las de un centro de datos terrestre. Conseguir que aceleradores originalmente diseñados para gigantescas instalaciones terrestres funcionen durante largos periodos en órbita supone, por tanto, un reto de ingeniería extraordinario.
La entrada de Nvidia como inversor tiene una lectura empresarial especialmente interesante. Nvidia no se limita a proporcionar los procesadores. Está participando económicamente en una compañía que pretende crear una nueva categoría de infraestructura donde esos procesadores puedan funcionar. Es una extensión de una estrategia cada vez más visible alrededor de la IA: asegurar que exista suficiente infraestructura física para que la demanda futura de computación pueda continuar creciendo. Si los centros de datos terrestres encuentran restricciones energéticas, regulatorias o territoriales, desarrollar computación orbital deja de ser únicamente una aventura espacial y puede convertirse en otra forma de ampliar el mercado potencial de los aceleradores de inteligencia artificial.
¿Qué ventaja tendría poner un centro de datos en el espacio?
La primera respuesta es la energía. Una infraestructura situada adecuadamente en órbita puede acceder a energía solar durante periodos muy prolongados sin depender de redes eléctricas nacionales, disponibilidad de suelo o permisos para construir nuevas centrales. La segunda cuestión es térmica. Un centro de datos terrestre necesita eliminar continuamente el enorme calor producido por miles de procesadores y puede consumir grandes cantidades de electricidad y, dependiendo de la arquitectura utilizada, agua para refrigerarlos. En el espacio no existe aire que pueda emplearse para refrigeración convencional, por lo que son necesarios sistemas radiativos específicamente diseñados, pero precisamente esa diferencia permite explorar arquitecturas completamente nuevas.
Existe además una tercera ventaja que podría resultar incluso más inmediata: procesar en el espacio los datos que ya se generan en el espacio. Satélites de observación terrestre, meteorología, telecomunicaciones, agricultura, navegación o seguridad producen enormes cantidades de información que normalmente debe enviarse a estaciones terrestres antes de analizarse. Si existe capacidad avanzada de inteligencia artificial en órbita, una parte de esa información puede procesarse allí mismo y transmitir a la Tierra únicamente aquello que resulte relevante. En lugar de enviar imágenes completas de enormes extensiones territoriales, por ejemplo, un sistema podría identificar incendios, inundaciones, barcos, movimientos meteorológicos, anomalías industriales o cambios en cultivos y enviar directamente el resultado del análisis. Esto reduciría las necesidades de transmisión y permitiría tomar determinadas decisiones mucho más rápidamente.
De un satélite experimental a decenas de miles
La escala de las ambiciones de Starcloud demuestra que la compañía no está pensando únicamente en pequeños experimentos científicos. Ha planteado ante los reguladores estadounidenses una constelación que podría alcanzar hasta 88.000 satélites, destinada a crear una infraestructura orbital de computación de una magnitud nunca vista. Naturalmente, existe una distancia enorme entre presentar un proyecto de estas características y conseguir construirlo. Lanzar decenas de miles de satélites, mantenerlos, proporcionar comunicaciones de enorme capacidad, sustituir hardware averiado, gestionar residuos orbitales y conseguir que el coste total resulte competitivo constituye un desafío tecnológico, financiero y regulatorio gigantesco. Precisamente por eso los 250 millones captados deben interpretarse como financiación de una tesis tecnológica todavía temprana y no como prueba de que los centros de datos espaciales vayan a sustituir próximamente a los terrestres.
Pero el tamaño del proyecto permite comprender hasta dónde está llegando la carrera por la capacidad computacional. Hace apenas una década, el debate tecnológico giraba alrededor de trasladar aplicaciones corporativas desde servidores propios hacia la nube. Ahora empiezan a diseñarse arquitecturas en las que una parte de esa nube podría encontrarse literalmente fuera del planeta.
Llevar un servidor al espacio cambia completamente su economía
Existe una diferencia fundamental entre construir un centro de datos en Texas, Madrid o Frankfurt y construirlo a cientos de kilómetros sobre la superficie terrestre: cada kilogramo de infraestructura debe ser lanzado al espacio. Eso convierte el precio, la disponibilidad y la frecuencia de los lanzamientos en variables esenciales del modelo económico. Starcloud puede diseñar satélites, integrar GPU y desarrollar sistemas energéticos extraordinariamente avanzados, pero necesitará acceso continuado a cohetes capaces de colocar esa infraestructura en órbita. Esta dependencia introduce un riesgo que Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud no tienen en sus centros de datos tradicionales: una parte fundamental de la cadena de suministro estaría vinculada a la industria espacial.
También aparece otro problema especialmente importante: la velocidad con la que envejece el hardware de inteligencia artificial. En un centro de datos terrestre es posible sustituir servidores y aceleradores cuando aparece una nueva generación. En órbita, actualizar el hardware puede implicar lanzar nuevos satélites. Si las arquitecturas de GPU continúan mejorando rápidamente, Starcloud tendrá que demostrar que las ventajas energéticas y operativas compensan el coste de desplegar y renovar continuamente infraestructura espacial. La economía de un centro de datos orbital no dependerá solamente del precio de la electricidad o de las GPU, sino del coste completo del lanzamiento, vida útil del satélite, mantenimiento, comunicaciones y renovación tecnológica.
El espacio puede convertirse en una nueva capa del cloud
La idea más interesante quizá no sea imaginar gigantescos centros de datos sustituyendo a los terrestres, sino pensar en una arquitectura computacional distribuida entre diferentes niveles. Parte de la inteligencia artificial se ejecutará directamente en teléfonos, vehículos, robots y dispositivos industriales; otra permanecerá en centros de datos próximos a las ciudades para aplicaciones que necesiten baja latencia; los grandes entrenamientos podrán concentrarse en enormes campus construidos donde exista energía abundante y barata; y determinadas cargas podrían trasladarse al espacio. Cada capa asumiría aquellas tareas para las que ofrece mejores condiciones.
Esto podría transformar nuestra concepción del cloud computing. Durante años hemos utilizado la palabra “nube” para describir servidores que, en realidad, se encontraban dentro de enormes edificios en Virginia, Texas, Irlanda, Finlandia o cualquier otra región con infraestructura adecuada. La próxima generación de cloud podría ser geográficamente mucho más compleja y extenderse desde dispositivos situados a centímetros del usuario hasta instalaciones orbitales situadas a cientos de kilómetros de la Tierra.
Los inversores están financiando soluciones cada vez más radicales al problema energético de la IA
Los 250 millones de Starcloud deben interpretarse también dentro de una transformación mucho mayor del mercado de capitales. La inteligencia artificial está provocando inversiones gigantescas en GPU, memoria, networking, fibra óptica, centros de datos, generación eléctrica, baterías, refrigeración y terrenos. Cuando aparecen cuellos de botella en cualquiera de estas capas, el capital comienza a buscar soluciones alternativas. Por eso estamos viendo simultáneamente proyectos de nuevos reactores nucleares, acuerdos energéticos de décadas, centros de datos construidos junto a plantas de generación, nuevas arquitecturas de refrigeración y ahora infraestructura orbital.
Lo extraordinario no es únicamente que alguien haya imaginado poner centros de datos en el espacio. Lo extraordinario es que algunas de las principales compañías tecnológicas y grandes inversores estén empezando a financiar seriamente esa posibilidad. La participación de Nvidia y Cisco Investments demuestra que la hipótesis empieza a interesar a actores que tienen mucho que ganar si la demanda mundial de computación continúa creciendo durante la próxima década.
También aparece una nueva batalla por la soberanía digital
Si la computación se convierte en infraestructura estratégica, trasladar parte de ella al espacio introduce preguntas que todavía están empezando a plantearse. ¿Qué jurisdicción regula un centro de datos orbital? ¿Dónde se considera procesada la información? ¿Qué legislación se aplica a esos datos? ¿Cómo se protege físicamente esa infraestructura? ¿Qué ocurre si un Estado considera determinados satélites computacionales activos estratégicos? ¿Quién controla las comunicaciones entre el espacio y la Tierra? ¿Cómo se gestiona la soberanía digital cuando el procesamiento ocurre fuera del territorio nacional?
Los centros de datos terrestres ya se han convertido en una cuestión geopolítica vinculada a soberanía, energía, seguridad nacional y autonomía tecnológica. La infraestructura orbital podría elevar esa discusión a otro nivel. Empresas y gobiernos tendrán que resolver cuestiones relacionadas con telecomunicaciones, espectro radioeléctrico, licencias espaciales, ciberseguridad, protección de datos, residuos orbitales y responsabilidad internacional. Si una parte de la infraestructura crítica de inteligencia artificial termina funcionando en órbita, la regulación espacial y la regulación digital empezarán inevitablemente a converger.
Una valoración de 2.300 millones para una empresa que quiere cambiar dónde vive la computación
La evolución financiera de Starcloud resulta reveladora. La compañía consiguió 170 millones de dólares en marzo de 2026 con una valoración aproximada de 1.100 millones. Apenas cinco meses después incorpora otros 250 millones de dólares y alcanza los 2.300 millones de valoración. Para una empresa que desarrolla una infraestructura todavía experimental, la velocidad con la que el capital está respaldando su propuesta demuestra algo mucho más amplio: los inversores consideran que resolver los límites físicos de la inteligencia artificial puede generar compañías de enorme valor.
La pregunta de inversión alrededor de la IA ya no consiste únicamente en determinar quién construirá el mejor modelo. El enorme negocio de la próxima década puede encontrarse también en quién proporciona la electricidad, quién fabrica la memoria, quién conecta las GPU, quién refrigera los centros de datos, quién consigue los terrenos, quién construye las nuevas fuentes energéticas y, quizá, quién consigue colocar infraestructura computacional fuera del planeta. Cada nuevo modelo necesita una economía física que lo sostenga.
De la nube al espacio: la infraestructura de IA empieza a romper sus límites físicos
Starcloud todavía tiene que demostrar que su propuesta puede funcionar económicamente a gran escala. Existen enormes incógnitas sobre costes de lanzamiento, mantenimiento, radiación, comunicaciones, refrigeración, renovación del hardware, basura espacial y regulación. Sería prematuro afirmar que los centros de datos van a abandonar la Tierra. Probablemente durante muchos años ocurra exactamente lo contrario: continuaremos viendo inversiones gigantescas en infraestructura terrestre. Pero que el mercado esté dispuesto a financiar seriamente alternativas orbitales demuestra hasta qué punto está creciendo la necesidad de capacidad computacional.
La historia de la computación ha sido también una historia sobre dónde colocar las máquinas. Primero estuvieron dentro de empresas y universidades, después llegaron los grandes centros de datos, posteriormente el cloud concentró millones de servidores en enormes instalaciones distribuidas por el planeta y ahora empieza a plantearse una nueva frontera. Si la inteligencia artificial continúa aumentando su demanda energética y computacional, una parte de la infraestructura digital mundial podría terminar funcionando literalmente sobre nuestras cabezas.
Y ese es probablemente el aspecto más importante de la operación de Starcloud. Los 250 millones de dólares no financian únicamente una startup espacial. Financian una apuesta sobre cómo podría ser la infraestructura de inteligencia artificial durante la próxima década. La carrera por conseguir más capacidad de computación ha pasado de los chips a los centros de datos, de los centros de datos a la energía y de la energía a una pregunta mucho más radical: ¿hasta dónde tendremos que llegar físicamente para seguir escalando la inteligencia artificial?
Para los directivos, comprender esta nueva economía de la IA será tan importante como conocer los propios modelos. Las decisiones empresariales empiezan a involucrar infraestructura, energía, proveedores, soberanía tecnológica, costes de computación, regulación y nuevos riesgos estratégicos. El Curso Superior en Inteligencia Artificial para Directivos (CSIAD) de THE INTELLIGENCE Institute aborda la inteligencia artificial desde esta perspectiva empresarial y prepara a la alta dirección para comprender cómo estas transformaciones pueden modificar la estrategia y el modelo de negocio de sus organizaciones.
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