“Junto con Lumentum, Nvidia está impulsando la fotónica de silicio más sofisticada del mundo para construir la próxima generación de fábricas de IA a escala de gigavatios”, comentó en marzo sobre la transacción Jensen Huang, CEO de la compañía.
Además, la firma californiana anunció a finales de marzo una inversión de 2,000 mdd en Marvell y, en mayo, una alianza con Corning, compañía que está enfocada en desarrollar soluciones de conectividad óptica. También en marzo, Ayar Labs, una start-up respaldada por la empresa de Huang, cerró una ronda Serie E por 500 mdd.
¿Qué es la fotónica y por qué es viable para los data centers?
La fotónica es la ciencia de generar y controlar la luz. En la industria de la inteligencia artificial, puede suponer un diferencial si se llega a utilizar de forma masiva, ya que con ella sería posible transferir información a través de la luz entre los procesadores de un centro de datos, ya sean GPU, chips de memoria, de red o servidores.
De acuerdo con la organización europea PhotonDelta, que reúne a empresas e instituciones de investigación que desarrollan soluciones basadas en chips fotónicos, esta tecnología representa un cambio importante al esquema actual, pues ahora las señales eléctricas viajan a través de cobre, lo que limita su velocidad y aumenta los costos de energía.
Según datos de la firma de consultoría tecnológica Cambridge Consultants , la sustitución de los electrones por los fotones puede ofrecer una mejora de 10 veces en la eficiencia energética, además de un incremento de entre 10 y 500 veces en el ancho de banda de la informática tradicional.
Por su parte, el informe Photonics 2035: The Vision , realizado por el Photonics Leadership Group, sostiene que esta innovación reducirá en más de un 50% el consumo energético de los centros de datos para 2035.
“Cuanto más rápida sea la comunicación, el usuario podrá obtener su respuesta o ejecutar su tarea más rápido”, dijo sobre esta innovación a CNBC Gil Luria, jefe de investigación tecnológica de la firma de inversión DA Davidson. “Al trasladar las conexiones entre chips y servidores a la tecnología óptica, el rendimiento de los modelos (de IA) puede mejorar significativamente”.
