Latensi menjadi salah satu alasan terbesar mengapa gagasan pusat data AI di luar angkasa masih sulit dianggap praktis. Banyak layanan AI membutuhkan respons cepat, sementara komunikasi dari orbit ke Bumi tetap dibatasi oleh kecepatan cahaya.
Karena itu, keuntungan yang dibayangkan dari pemindahan komputasi ke ruang angkasa langsung berkurang saat harus melayani beban kerja yang menuntut respons real time. Untuk sejumlah aplikasi bernilai tinggi, jarak justru menjadi penghalang yang tidak bisa diabaikan.
Batas fisika masih ikut menahan
Ide membangun infrastruktur AI di orbit memang terdengar seperti lompatan besar. Jensen Huang, CEO Nvidia, bahkan menyebut pusat data AI berbasis ruang angkasa sebagai visi masa depan.
Namun, visi itu masih harus melewati banyak batas teknis yang sangat dasar. Lingkungan orbit belum ramah bagi perangkat AI karena radiasi dan suhu ekstrem dapat merusak chip GPU kelas atas jika tidak dibuat dengan desain khusus yang tahan radiasi.
Masalahnya, desain tahan radiasi biasanya menurun performanya. Artinya, sejak awal sudah ada kompromi yang membuat sistem AI di orbit berpotensi kalah cepat dan kalah efisien dibanding pusat data di daratan.
Ongkos peluncuran belum ringan
Selain soal fisika, hambatan lain datang dari biaya. Pengiriman muatan ke orbit memang sudah lebih murah dibanding masa lalu berkat perusahaan seperti SpaceX, tetapi biayanya tetap tinggi untuk proyek sebesar infrastruktur AI.
Perangkat yang dipindahkan juga bukan barang kecil. Nvidia GB200 NVL72 rack menunjukkan betapa besar dan rumitnya perangkat keras yang harus dilindungi, dipelihara, lalu ditempatkan di luar angkasa.
Sesudah itu, muncul persoalan umur satelit dan perawatan yang jauh lebih sulit. Infrastruktur di orbit tidak mudah diperbaiki, sehingga model bisnisnya menjadi lebih berat dibanding membangun dan mengelola pusat data di Bumi.
Daya listrik ikut menambah beban
AI dikenal sangat haus energi. Bahkan di Bumi, pusat data hyperscale sudah menekan jaringan listrik lokal karena kebutuhan dayanya yang besar.
Di luar angkasa, pilihan energi yang paling praktis hanya tenaga surya. Agar mampu menopang beban komputasi AI, sistem tenaga itu harus dibuat lebih besar dan lebih kompleks, yang otomatis menambah bobot dan biaya proyek secara keseluruhan.
Kondisi ini membuat gagasan pusat data orbit tidak hanya mahal di awal, tetapi juga rumit untuk dijalankan dalam jangka panjang. Setiap tambahan kebutuhan daya berarti tambahan tantangan pada desain dan operasional.
Pemakaian yang lebih masuk akal masih terbatas
Meski pusat data AI untuk beban kerja korporasi di Bumi masih jauh dari realistis, ada skenario yang lebih masuk akal. Pemrosesan di dalam satelit, atau edge AI, memungkinkan wahana antariksa mengambil keputusan sendiri tanpa menunggu arahan dari darat.
Penggunaan seperti itu lebih sesuai dengan kondisi orbit karena tidak terlalu bergantung pada komunikasi bolak-balik yang cepat. Namun, skenario ini berbeda jauh dari bayangan pusat data orbit skala besar yang melayani kebutuhan AI di Bumi.
Selama biaya, daya, ketahanan perangkat, dan latensi belum menemukan jalan keluar yang memadai, mimpi AI di orbit tetap lebih dekat ke visi jangka panjang daripada solusi praktis. Untuk saat ini, fokus yang paling realistis masih berada pada peningkatan efisiensi dan keberlanjutan infrastruktur AI di Bumi.