NVIDIA ha comprometido al menos 6.500 millones de dólares en empresas que desarrollan tecnología fotónica en los últimos tres meses, mientras la empresa se apresura a invertir en resolver uno de los principales obstáculos para el despliegue de la IA.
La fotónica, el uso de la luz para transmitir datos, es una tecnología emergente considerada una alternativa más eficiente al proceso actual de transferencia de datos mediante electricidad. La transferencia eléctrica de datos consume más energía, un factor que se considera cada vez más como un obstáculo para el despliegue más amplio de la IA.
Desde principios de marzo, Nvidia ha anunciado inversiones de 2.000 millones de dólares en lumento, Coherente y maravillatodos los cuales están desarrollando tecnología fotónica. El gigante de los chips también dijo que invertiría 500 millones de dólares en Corning para desarrollar soluciones avanzadas de conectividad óptica y participó en la ronda de financiación Serie E de 500 millones de dólares de la startup de óptica Ayer Labs.
“La fotónica representa una forma para que Nvidia amplíe su infraestructura de inteligencia artificial sin los costos de energía que implicará quedarse con la electricidad y el cobre”, dijo a CNBC Alvin Nguyen, analista senior de Forrester.
“Al invertir en empresas de fotónica, Nvidia se asegura de que los avances en fotónica continúen y evitará que choquen con el muro de escalabilidad y rendimiento que se producirá si permanecen en la electricidad y el cobre”.
Resolver cuellos de botella
La fotónica se puede utilizar en la infraestructura de inteligencia artificial mediante el uso de luz para mover datos entre unidades de procesamiento de gráficos (GPU), memoria, chips de red, servidores y centros de datos, en lugar de depender únicamente de señales eléctricas que circulan por el cobre.
Si bien el cobre es el principal estándar de conectividad en la actualidad debido a su menor costo y alta confiabilidad, la fotónica se volverá más prominente en la infraestructura de inteligencia artificial con el tiempo, dijo a CNBC Brian Colello, analista senior de acciones de Morningstar.
“La hoja de ruta de Nvidia para las soluciones de IA a escala de rack de próxima generación requerirá una cantidad cada vez mayor de conectividad óptica para procesar el ancho de banda en aumento exponencial con nuevos modelos y un mayor uso”, dijo.
El gigante de los chips ya ha puesto a disposición algo de tecnología fotónica como parte de su oferta de soluciones de red, y la compañía anunció herramientas que, según dijo, permitirán a las fábricas de inteligencia artificial conectar millones de GPU en todos los sitios y, al mismo tiempo, reducir drásticamente el consumo de energía y los costos operativos.
“Cuando miras hacia arriba, llegas a la conclusión de que estamos comenzando a escalar nuestra tecnología fotónica de silicio”, dijo el CEO de Nvidia, Jensen Huang, en el GTC en marzo, señalando la plataforma de red Ethernet de Nvidia utilizada para conectar fábricas de IA y grupos de GPU. También dijo que la compañía estaba comenzando a agregar fotónica a su tecnología de interconexión de GPU a GPU.
“Lo que significa que la cantidad de capacidad de tecnología fotónica de silicio que necesitamos es sustancialmente mayor que la que tiene el mundo hoy”, añadió. “Por eso trabajamos con la cadena de suministro para asegurarnos de que podemos ayudarlos a desarrollar la capacidad antes de eso”.
Las acciones de Lumentum han subido un 134% desde principios de año, mientras que Coherent ha subido un 96%. Marvell ha visto aumentar sus acciones un 122% en 2026 y Corning un 111%.
Las acciones de las empresas dedicadas a la fotónica se han disparado el año pasado.
Nvidia es una de las muchas partes interesadas en la IA que recientemente ha tomado medidas para canalizar dinero hacia la tecnología fotónica.
fabricante de chips AMD se unió a Nvidia en la ronda de Ayer Labs, además de adquirir la startup Enosemi en 2025, además de realizar inversiones de capital en Teramount y Celestial AI. Alfabeto y microsoft Venture Arms respaldó a nEye en una Serie C de 80 millones de dólares en abril.
Pero la implementación de tecnología fotónica a escala en toda la infraestructura de IA conlleva sus propios desafíos.
“La tecnología es sólida, la escala de producción es el problema más difícil”, dijo a CNBC Nick Patience, líder de IA en Futurum Group.
“El rendimiento de la fabricación de conjuntos ópticos complejos empaquetados conjuntamente sigue siendo un desafío porque la alineación precisa de los componentes ópticos y de silicio es implacable, y cuando algo sale mal en el proceso de empaquetado, el conjunto generalmente no se puede reelaborar”, dijo.
“Así que la transición está en marcha, pero aún es pronto”, añadió Patience. “Esperaría que veamos una adopción a gran escala a partir de 2028”.
