Este informe explica cómo la IA óptica y el cómputo fotónico buscan superar los límites del silicio, trasladando parte del procesamiento a la luz para acelerar la supercomputación y reducir consumo energético, con aplicaciones en centros de datos, ciencia y modelos de lenguaje, y retos industriales por resolver.
Autor: Alejandro Castillo
Por qué la IA óptica gana atención
El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial incrementó el tamaño de los modelos y la demanda de memoria, ancho de banda y cálculo. La electrónica basada en transistores enfrenta barreras físicas: fugas cuánticas al miniaturizar, calor por densidad energética y costos crecientes que debilitan la trayectoria histórica de la Ley de Moore. A esto se suma el consumo eléctrico de centros de datos, donde la refrigeración absorbe una porción enorme del gasto.
En este cuadro, la luz aparece como alternativa física y de arquitectura. Los fotones no tienen carga ni masa en reposo y apenas interactúan con la fibra de vidrio, lo que permite transportar información a gran velocidad con pérdidas ínfimas. La atenuación típica de fibra moderna es menor a 0,2 dB/km, muy por debajo de un cable de cobre, y el uso de longitudes de onda múltiples (WDM) habilita paralelismo masivo.
La fotónica ya es la columna vertebral de Internet —más del 95% del tráfico intercontinental viaja por cables submarinos—, pero hasta ahora se utilizó casi solo para transporte. El salto propuesto por la IA óptica es llevar esas ventajas del mundo de las comunicaciones al núcleo del cálculo, reemplazando operaciones clásicas por transformaciones de luz en guías de onda, interferómetros y moduladores.
Placa de circuito impreso con una alta densidad de componentes. La complejidad del trazado ilustra cómo el aumento en la integración electrónica incrementa las pérdidas energéticas y el calor, factores que marcan el límite de escalabilidad del silicio.
Del transporte de datos al cómputo fotónico
La IA óptica se apoya en cómputo fotónico para ejecutar directamente, con fotones, operaciones base del aprendizaje automático, como multiplicaciones de matrices y transformadas de Fourier.
Redes de interferómetros pueden realizar sumas y productos de manera física al superponer haces; el resultado numérico surge del patrón de interferencia y de la fase. Esta forma de cálculo explota la naturaleza ondulatoria de la luz y permite paralelismo intrínseco al multiplexar longitudes de onda y canales.
En supercomputación y HPC, las interconexiones ópticas dentro de racks y entre nodos reducen latencias y alivian cuellos de botella de comunicación, factor crítico al entrenar modelos de lenguaje de gran escala o correr simulaciones científicas.
La menor generación de calor favorece densidad y eficiencia energética, reduciendo la carga de refrigeración.
Desafíos claves aparecen en memoria y almacenamiento: los fotones no se “quedan” de forma natural. Se exploran líneas de retardo ópticas para sincronización, materiales de cambio de fase (PCM) que graban estados mediante pulsos de luz y memoria holográfica para densidades superiores.
La distinción central con la fotónica de telecomunicaciones es que aquí la luz no solo lleva datos: también los transforma dentro del circuito. Así, la autopista se vuelve motor de cálculo cuando los dispositivos ópticos realizan operaciones que antes se ejecutaban en chips electrónicos.
Banco experimental de cómputo fotónico en laboratorio. Los haces de luz se dirigen a través de espejos y moduladores ópticos para ejecutar operaciones matemáticas directamente con fotones, mostrando cómo la óptica se explora como alternativa a los circuitos electrónicos tradicionales en inteligencia artificial.
Integración, aplicaciones y hoja de ruta
Para que la IA óptica escale, debe integrarse con la infraestructura actual. Transceptores optoelectrónicos y módulos SFP/QSFP de alta densidad conectan mundos óptico y electrónico, mientras los chips híbridos (PIC + CMOS) reparten tareas: lógica y almacenamiento en silicio, transporte y operaciones lineales en guías de onda.
La fabricación industrial de PIC exige procesos compatibles con foundries existentes, control de alineaciones ópticas y uso de materiales como InP o GaAs, con cadenas de suministro acotadas y sensibles. La estandarización —encapsulado, interfaces, protocolos y toolchain de software— será decisiva; iniciativas como Photonics21 y AIM Photonics buscan acelerar esa convergencia.
En aplicaciones, los centros de datos se benefician de interconexiones ópticas internas para sostener tráfico masivo con menor latencia y gasto térmico. En ciencia y salud, el procesamiento óptico acelera análisis de imágenes médicas y simulaciones climáticas o moleculares; en industria y logística, habilita resolver problemas de optimización con grandes volúmenes de datos en menos tiempo.
Frente a GPU y TPU, la IA óptica propone un cambio de soporte físico y un paralelismo distinto; hoy carece del ecosistema de software maduro, pero puede complementar aceleradores electrónicos en tareas dominadas por álgebra lineal y ancho de banda.
No compite de manera directa con la computación cuántica —basada en qubits y superposición— ni con lo neuromórfico; más bien convive en un esquema heterogéneo donde cada arquitectura toma la parte del trabajo donde rinde mejor.
Los plazos previstos apuntan a adopciones iniciales en 10 a 15 años en entornos corporativos y pilotos de HPC, condicionados por costos, precisión óptica, disponibilidad de materiales y madurez del software. La geopolítica de insumos estratégicos y la capacidad de fabricar chips híbridos a escala influirán en quién lidere la próxima generación de supercomputación con fibras ópticas e IA óptica.
Intel lleva a cabo investigación en fotónica de silicio, una tecnología que convierte señales eléctricas en pulsos de luz para habilitar enlaces de comunicación de alto rendimiento, esenciales tanto en la interconexión entre chips como en el intercambio de datos a gran escala entre servidores.
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