Silicon Photonics: Cómo la luz resuelve la crisis de cómputo y energía de la IA
Una NVIDIA H100 consume 700 vatios. Un gran clúster de entrenamiento de IA con 100.000 de ellas consume más electricidad que una ciudad mediana. Se proyecta que el uso de electricidad de los centros de datos de IA crecerá un 160% para 2030, alcanzando casi 945 teravatios-hora al año, aproximadamente el consumo total de Japón. Gobiernos locales están bloqueando nuevos permisos para centros de datos. Las eléctricas luchan por suministrar capacidad con suficiente rapidez. La industria de la IA tiene un problema energético, y los chips en sí son solo una parte.
Una parte significativa y subestimada de esa energía —hasta un 50% en clústeres densamente empaquetados— no se consume en el cómputo, sino en mover datos entre chips. Las interconexiones eléctricas de cobre que conectan las GPUs entre sí y con la memoria se calientan, resisten altas tasas de datos y disipan enorme energía en forma de calor. La física del cobre a escala es un muro que los enfoques tradicionales no pueden superar.
La fotónica de silicio es el campo que propone reemplazar esas interconexiones de cobre con luz. La idea central es usar señales ópticas —pulsos de luz láser que viajan por guías de ondas de silicio— para transportar datos entre chips y entre racks. La luz viaja sin resistencia eléctrica, sin generar calor por la transmisión de señal y con anchos de banda que el cobre no puede igualar. En 2026, la tecnología hace la transición de investigación prometedora a producción en volumen, y las cifras son lo suficientemente significativas como para importar en la trayectoria energética de la industria.
Cómo funciona
La fotónica de silicio construye componentes ópticos —guías de ondas, moduladores, fotodetectores— sobre chips de silicio usando los mismos procesos de fabricación CMOS que ya se usan para procesadores. Esto importa porque significa que los componentes ópticos se pueden fabricar a escala en fundiciones de semiconductores existentes, sin necesidad de infraestructura de fabricación completamente nueva. Intel ha estado fabricando transceptores fotónicos de silicio de esta manera desde mediados de la década de 2010; la tecnología ha sido probada comercialmente para interconexiones en centros de datos durante casi una década.
Las ganancias de eficiencia provienen de la física de la luz frente a los electrones. Las señales ópticas consumen entre 0,05 y 0,2 picojulios por bit transmitido, frente a cifras mucho más altas para el cobre en distancias comparables. La óptica co-empaquetada —integrar motores ópticos directamente en el encapsulado del chip en lugar de usar módulos enchufables en el borde del rack— reduce la potencia de interconexión aproximadamente un 75% en comparación con las soluciones ópticas enchufables actuales, y un 70% estimado frente a alternativas eléctricas equivalentes.
Las empresas que lo construyen
Tres startups lideran el impulso comercial hacia la fotónica de silicio a escala de IA, cada una con un enfoque técnico diferente.
La plataforma Passage de Lightmatter se centra en interpositores fotónicos —esencialmente placas de circuito óptico que se sitúan entre chips, conectándolos con luz en lugar de trazas de cobre. El Passage M1000, disponible desde el verano de 2025, alcanza 114 terabits por segundo de ancho de banda óptico total en un interpositor fotónico de 4.000 milímetros cuadrados. El Passage L200X, orientado a producción en 2026, entrega 64 Tbps por paquete para aceleradores y switches de IA de próxima generación. Lightmatter se basó en la plataforma GF Fotonix de GlobalFoundries, dándole un socio de fabricación con la escala para ir más allá de la producción piloto.
Ayar Labs tomó la ruta del chiplet. Su TeraPHY, el primer chiplet de I/O óptico con estándar UCIe del mundo, integra una interfaz óptica de 8 Tbps directamente en el encapsulado de un chip de IA usando el empaquetado 3D avanzado de TSMC. El TeraPHY de tercera generación, lanzado a principios de 2025, afirma tener de 5 a 10 veces más ancho de banda que las alternativas de cobre, 10 veces menor latencia y de 3 a 5 veces mejor eficiencia energética. En septiembre de 2025, Ayar anunció asociaciones con Alchip Technologies y Global Unichip Corp para llevar la óptica co-empaquetada a diseños de chips de producción mediante la tecnología de empaquetado COUPE de TSMC.
Celestial AI, adquirida por Marvell en diciembre de 2025 por 3.250 millones de dólares, buscó la integración más agresiva: incrustar interconexiones ópticas directamente en el dado de silicio en lugar de como una capa separada. Su chiplet Photonic Fabric ofrece 16 Tbps de ancho de banda por chiplet, y el módulo completo —que combina un ASIC de 5nm de TSMC con interpositor fotónico y stacks de memoria HBM3e— proporciona 7,2 Tbps de conectividad óptica. Se espera que la adquisición de Marvell acelere el despliegue a escala, con contribuciones de ingresos proyectadas a partir de finales de 2027.
Los hyperscalers ya están comprando
La señal más significativa para la trayectoria a corto plazo de la fotónica de silicio no son las startups, sino las decisiones de compra de los hyperscalers. Microsoft ha desplegado interconexiones fotónicas de silicio en centros de datos de Azure desde 2016, y en noviembre de 2025 profundizó la integración en su infraestructura de clústeres de IA. Google mejoró su despliegue interno de conmutación óptica de circuitos e interconexiones fotónicas en diciembre de 2025. AWS, Google, Meta y Microsoft se han comprometido con la óptica co-empaquetada en actualizaciones de red de próxima generación, con programas de compra activos en 2025 y 2026.
Las cifras de volumen reflejan este impulso. El módulo óptico de 1,6 terabits por segundo —el producto de punta actual— pasará de aproximadamente 2,5 millones de unidades enviadas en 2025 a 20 millones de unidades en 2026. Se espera que la fotónica de silicio capture entre el 50 y el 70% de este segmento de alto ancho de banda para finales de año. El mercado de fotónica para centros de datos en general se proyecta en 2.700 millones de dólares en 2026, creciendo a 4.100 millones para 2034.
Lo que sigue siendo difícil
Los desafíos restantes son reales y vale la pena nombrarlos. La integración del láser es el más fundamental: el silicio no emite luz de forma natural debido a su estructura electrónica, por lo que la fotónica de silicio práctica requiere unir materiales emisores de luz (normalmente fosfuro de indio) sobre sustratos de silicio. La precisión de fabricación requerida es significativa, y los circuitos integrados fotónicos complejos tienen actualmente rendimientos por debajo del 60% para diseños avanzados.
La sensibilidad térmica es un dolor de cabeza persistente. Los resonadores en anillo e interferómetros que forman los componentes ópticos centrales de los chips fotónicos de silicio son extremadamente sensibles a las variaciones de temperatura; unos pocos grados pueden desintonizarlos lo suficiente como para causar errores de señal. La sintonización térmica activa y la estabilización añaden complejidad y sobrecarga de potencia que compensan parcialmente las ganancias de eficiencia.
La cadena de suministro también está concentrada de maneras que crean riesgo. TSMC es actualmente la única fundición capaz del apilamiento 3D de chips ultrapreciso requerido para la óptica co-empaquetada a escala. Cualquier interrupción en la producción de TSMC se extendería por toda la cadena de suministro de fotónica para IA.
La trayectoria
El arco de la fotónica de silicio en la infraestructura de IA es más claro ahora que en cualquier punto anterior. Los hyperscalers no están pilotando la tecnología; la están adquiriendo a escala. Las startups líderes han pasado de demostraciones a enviar productos. La producción en volumen de módulos de 1,6T está en marcha. La participación de Intel en fotónica de silicio en transceptores ópticos ronda el 30% hoy, y se prevé que alcance el 60% para 2030.
El muro de cobre que limita los clústeres de IA actuales es un límite físico real, no un problema de planificación que se pueda resolver con más financiación. La fotónica de silicio es el camino más claro para sortearlo. Si la transición ocurre lo suficientemente rápido como para cambiar la trayectoria energética de la infraestructura de IA es una cuestión de escala de fabricación y desarrollo de la cadena de suministro más que de tecnología fundamental. En 2026, la evidencia sugiere que está ocurriendo más rápido de lo que la mayoría de los observadores esperaban.