Data center spazio come Cowboy Space raccoglie 275M
Data center spazio come Cowboy Space raccoglie 275M
Cowboy Space, ex Aetherflux, ha chiuso un round Serie B da 275 milioni di dollari per sviluppare data center orbitali. Per superare la scarsità di lanci commerciali, l'azienda costruirà i propri razzi, con un primo test previsto entro fine 2028. L'obiettivo è soddisfare la crescente domanda di potenza di calcolo per l'intelligenza artificiale, portando le GPU direttamente nello spazio.
La corsa alla potenza di calcolo per l'intelligenza artificiale ha superato i confini terrestri. Cowboy Space Corporation, startup guidata dal co-fondatore di Robinhood Baiju Bhatt, ha annunciato un round di finanziamento Serie B da 275 milioni di dollari con una valutazione post-money di 2 miliardi di dollari. L'obiettivo è costruire una rete di data center in orbita bassa terrestre (LEO), dove energia solare abbondante e raffreddamento passivo nel vuoto spaziale abbattono due dei costi operativi più critici dell'infrastruttura AI.
Come riporta TechCrunch, la mossa risponde a un problema concreto e misurabile: secondo Goldman Sachs Research, la domanda di energia per i data center AI crescerà del 160% entro il 2030, un ritmo che le infrastrutture terrestri non reggono.
Cosa finanzia il round Serie B da 275 milioni di dollari?
Il round, guidato da Index Ventures con la partecipazione di Breakthrough Energy Ventures, finanzia un progetto verticalmente integrato: non solo i data center orbitali, ma anche i razzi necessari per portarli in orbita.
Ogni satellite-data center è progettato come una centrale di calcolo autonoma. Con una massa stimata tra i 20.000 e i 25.000 kg, ciascuna unità genera 1 MW di potenza solare per alimentare circa 800 GPU ad alte prestazioni — equivalente a un piccolo data center edge terrestre, ma senza bollette energetiche e senza sistemi di raffreddamento attivo.
Il capitale copre tre aree principali:
- Sviluppo hardware orbitale: progettazione e costruzione dei moduli satellite con GPU integrate.
- Programma di lancio proprietario: sviluppo di un vettore interno per non dipendere da SpaceX o altri operatori terzi.
- Talenti specializzati: tra le prime assunzioni figura Warren Lamont, ex ingegnere senior di Blue Origin.
Questo round si aggiunge agli 80 milioni di dollari raccolti in precedenza quando l'azienda, fondata nel 2024 con il nome Aetherflux, si concentrava sulla trasmissione di energia solare dallo spazio verso la Terra.
Perché Cowboy Space costruisce i propri razzi?
La decisione di sviluppare un programma di lancio interno è la chiave di volta dell'intera strategia. La disponibilità di razzi commerciali capaci di trasportare carichi pesanti in orbita è strutturalmente limitata: secondo le stime di Bhatt, la situazione non migliorerà in modo significativo nei prossimi 3-4 anni.
SpaceX assegna priorità ai propri carichi utili — in primo luogo i satelliti della costellazione Starlink — mentre operatori emergenti come Rocket Lab o Firefly Aerospace non garantiscono ancora la cadenza di lanci necessaria per una costellazione di data center su scala commerciale.
Vedo la domanda di AI diventare sempre più acuta e vedo le opzioni sulla Terra diventare sempre più limitate.
Affidarsi a terzi significa subordinare il modello di business a una logistica incerta e a prezzi di lancio che BloombergNEF stima tra 2.000 e 5.000 dollari per kg in orbita bassa. Costruendo il proprio vettore, Cowboy Space integra il data center direttamente nel secondo stadio del razzo, eliminando i costi di interfaccia e riducendo la massa a vuoto del sistema.
Qual è il panorama competitivo dei data center spaziali?
Cowboy Space non è l'unica azienda a guardare all'orbita come soluzione alla crisi infrastrutturale dell'AI. Il settore conta già diversi attori con approcci e tempistiche differenti.
Google — Progetto Suncatcher
Il gigante di Mountain View sviluppa un'iniziativa analoga con orizzonte temporale alla metà degli anni 2030. Maggiore disponibilità di capitale, ma tempi più lunghi rispetto alle startup.
Starcloud
Startup focalizzata sull'edge processing per sensori spaziali. Mercato di nicchia ma in crescita rapida, con un approccio meno capital-intensive rispetto ai data center full-scale.
SpaceX Starship
Il vettore più promettente per carichi pesanti in LEO, con una capacità dichiarata di oltre 100 tonnellate per lancio. La disponibilità commerciale su larga scala rimane però ancora incerta per il 2026-2027.
Il mercato è abbastanza ampio da ospitare più vincitori: secondo McKinsey & Company, l'economia spaziale globale raggiungerà 1.800 miliardi di dollari entro il 2035. La capacità di mettere in orbita infrastruttura in modo affidabile ed economico sarà il fattore discriminante.
Quali sono le implicazioni per le aziende italiane?
La corsa ai data center orbitali non è una notizia di fantascienza: è un indicatore di mercato con conseguenze dirette sui costi e sulle strategie delle imprese italiane nei prossimi 24-36 mesi.
Prepararsi all'aumento dei costi del calcolo AI
La domanda globale di GPU supera l'offerta di almeno il 40% secondo le stime di settore. Questo scenario preannuncia un aumento dei prezzi per i servizi cloud e l'inferenza AI. Le aziende che ottimizzano oggi i workflow AI si troveranno in una posizione di vantaggio competitivo quando i costi saliranno.
Accelerare l'automazione dei processi core
Investire ora in soluzioni AI efficienti — dalla gestione clienti all'outreach B2B — significa massimizzare la produttività con le risorse attuali, proteggendosi dai futuri aumenti di prezzo. L'automazione del CRM con AI passa da opzione a necessità competitiva.
Presidiare la sovranità dei dati e il GDPR
I data center orbitali sollevano questioni legali complesse: dove risiedono fisicamente i dati secondo il GDPR? Quale giurisdizione si applica a un satellite in orbita? In attesa di una regolamentazione chiara — che l'Unione Europea non ha ancora prodotto — per le PMI italiane la scelta di provider con data center certificati in territorio UE rimane la pratica più sicura.
La strategia di Cowboy Space dimostra che la rivoluzione AI è strutturale, non ciclica. Le aziende italiane che integrano l'intelligenza artificiale nei processi core non seguono una moda: si preparano a un futuro in cui la potenza di calcolo è una risorsa strategica contesa, con prezzi determinati da dinamiche globali ben oltre il controllo dei singoli operatori.
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Sono satelliti specializzati che ospitano hardware computazionale ad alte prestazioni (come le GPU) per eseguire carichi di lavoro AI. Sfruttano l'energia solare abbondante e il vuoto dello spazio per un raffreddamento più efficiente rispetto ai sistemi terrestri.
La crescita è guidata dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), dal machine learning e dalle applicazioni di AI generativa. Questi modelli richiedono un'enorme potenza di calcolo sia per l'addestramento che per l'utilizzo quotidiano (inferenza), una domanda che le infrastrutture attuali faticano a soddisfare.
L'ostacolo principale è il costo e la disponibilità dei lanci spaziali. Portare in orbita decine di tonnellate di hardware è una sfida logistica ed economica enorme. Altri ostacoli includono la manutenzione dell'hardware in orbita, la latenza delle comunicazioni e la gestione dei detriti spaziali.
