NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Baiju Bhatt, Mitgründer von Robinhood, setzt auf Rechenzentren im Weltraum statt auf neue Standorte „in Nachbarsgärten“. Er argumentiert, dass die wachsende Rechenzentrumsleistung die Energieinfrastruktur an Land stärker bindet, während der Orbit künftig neue Kapazitäten für KI-Chips bereitstellen könnte. Sein Unternehmen Cowboy Space Corporation arbeitet dabei an dem Ansatz, statt langfristiger Land- und Netzplanungen die Hardware bis zum Start deutlich schneller zu integrieren. Für Unternehmen und Entwickler stellt sich damit die Frage, wie sich KI-Workloads perspektivisch auf Raumenergie verlagern lassen.
Der Gedanke klingt provokant, aber er adressiert ein sehr konkretes Engpassproblem: Energie. Baiju Bhatt, Mitgründer von Robinhood und heute in der Raumfahrt aktiv, wirbt für KI-relevante Rechenkapazitäten im Orbit statt für zusätzliche Datenzentren an Land. In seiner Argumentation steht weniger die Frage „ob“ KI wächst, sondern „wo“ die dafür benötigte Strommenge herkommen soll. Bhatt verweist dabei auf die Wirkung, die große Rechenzentrumsstandorte bereits auf die terrestrische Energienetzplanung haben, und knüpft daraus eine klare Gegenposition zur Debatte um lokale Auswirkung und Akzeptanz.
Technisch lässt sich der Vorschlag als Kombination aus Energie-Logistik und Hardware-Deployment verstehen. Bhatt spricht explizit davon, eine „große Stromerzeugung“ im Weltraum aufzubauen und diese dann für KI zu nutzen. Das ist nicht nur ein Buzzword, sondern ein Systemkonzept: Im Orbit müsste eine Infrastruktur entstehen, die Strom zuverlässig in die Nähe der Rechenhardware bringt, sodass die Netzbindung an Land nicht zum alleinigen Taktgeber für Skalierung wird. Sein Raumfahrtvorhaben „Cowboy Space Corporation“ knüpft zudem an das Thema Energieerzeugung an, indem es auf orbitalen Solarstrom setzt – also auf eine Energiequelle, die in der gleichen physikalischen Umgebung wie die spätere Recheninfrastruktur betrieben werden kann.
Der Markt- und Zeitaspekt ist bei Bhatt ein zweiter Kern. Er stellt die aktuelle Praxis der Halbleiter- und Systembeschaffung in den Mittelpunkt und kontrastiert sie mit seinem Zielbild: Statt erst eine Landpacht, die Zusammenarbeit mit lokalen Kraftwerken und die Abstimmung mit Communities zu durchlaufen, möchte er chip-nahe Komponenten direkt in ein Raumfahrzeug integrieren und „innerhalb von Wochen“ zum Startpfad bringen. In seiner Darstellung verkürzt sich dadurch ein Prozess, der derzeit in vielen Fällen auf fünf bis sieben Jahre hinauslaufe. Für Entscheider in Rechenzentrums- und KI-Teams ist das eine andere Planungslogik als bisher: Nicht nur die Modellleistung entscheidet, sondern auch die Projektlaufzeit der Energie- und Infrastrukturroute.
Historisch ordnet sich das als eine Variante früherer Versuche ein, KI-Berechnung von klassischen Standortrestriktionen zu entkoppeln. Während die Industrie über Jahre vor allem Skalierung über bessere Kühlung, effizientere Workloads und massiv verdichtete GPU-Cluster vorangetrieben hat, entstehen parallel neue Ideen für alternative Energiepfade. Bhatt verschiebt die Diskussion in Richtung „Beyond-the-Grid“: Der Orbit wird als potenzielle Ressource betrachtet, die die terrestrische Netzauslastung entlastet, statt sich an derselben lokalen Netzsituation abzuarbeiten. Dabei muss man im Hinterkopf behalten, dass Rechenleistung im Weltraum nicht allein an der Stromversorgung hängt: Auch Datenanbindung, Latenzen und die Betriebsfähigkeit unter Raumfahrtbedingungen spielen für den produktiven Betrieb eine Rolle.
Genau hier wird Bhatt in seiner Biografie zum passenden Erzähler. Seine Laufbahn begann nach seinem Studium in Physik und Mathematik an der Stanford University in der Finanztechnologie: Er war Mitgründer zweier Trading-Software-Startups in New York und brachte später zusammen mit Vlad Tenev die Online-Handelsplattform Robinhood auf den Markt. Diese Erfahrung in hochvolatilen, technologiegetriebenen Umgebungen hat er laut seinem Werdegang bis in seine Zeit als Mit-CEO bis Ende 2020 eingebracht, bevor er danach als Chief Creative Officer die Plattform durch das viel beachtete IPO 2021 begleitete. Anfang 2024 zog er sich von den operativen Aufgaben zurück, blieb aber im Board – und verlagert nun den Fokus konsequent auf „Frontier“-Space-Initiativen. Der Wechsel zeigt dabei weniger einen Bruch als eine Verschiebung des Risikoprofils: Von Markt- und Produktdynamik hin zu Engineering- und Infrastrukturpfaden, die erst in der Umsetzung ihre Skalierungsfähigkeit beweisen.
Bhatt beschreibt seine aktuelle Raumfahrt-Richtung als Evolution einer frühen Vision: In späten 2024er Plänen startete er eine Raumtechnologiegesellschaft unter dem Namen Aetherflux, der später in Cowboy Space Corporation geändert wurde. Ziel bleibt laut seinem Ansatz der Aufbau orbitaler Solarstromsysteme und damit verbundener Raum-infrastruktureller Komponenten, die auch als Träger für Rechenkapazität dienen sollen. Für die KI-Branche ist das vor allem deshalb relevant, weil KI-Entwicklung zunehmend von der Verfügbarkeit nicht nur der Modelle, sondern der „laufenden Rechenplattform“ abhängt: Trainingszyklen, Inferenzbedarf und der Betrieb von Datenpipelines benötigen planbare Kapazitäten. Wenn ein Teil dieser Kapazität in Richtung Orbit gedacht wird, verändert das auch die Architekturüberlegungen in Unternehmen – von der Frage, wo Daten verarbeitet werden, bis hin zur Frage, wie Workloads orchestriert werden.
Für die nächsten Jahre bleibt damit eine konkrete Engineering-Frage offen: Wie lässt sich ein System so betreiben, dass es für KI-Workloads tatsächlich wirtschaftlich und betriebssicher ist? Der Ansatz von Bhatt zielt darauf, den „Delay“ aus Land- und Netzprojekten zu verkürzen, aber im Gegenzug kommen neue Abhängigkeiten hinzu, etwa beim Startfenster, bei der Integration im Raumfahrzeug und bei der langfristigen Strom- und Datenversorgung. Gleichzeitig entsteht dadurch ein neues Gespräch in der Branche: Nicht nur die GPU- oder Chip-Generation steht im Fokus, sondern die Transport- und Energiearchitektur rund um KI-Systeme. Ob der Orbit die von Bhatt skizzierte Rolle als KI-Strom- und Rechenziel einnimmt, entscheidet sich letztlich daran, ob sich die versprochene Integrationsgeschwindigkeit in robuste Betriebsmodelle übersetzen lässt – und wie gut sich KI-Workloads an die dabei entstehenden Latenz- und Betriebsbedingungen anpassen.
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