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Aunque el chip de silicio basado en transistores ha incrementado la potencia de cálculo de forma exponencial en las últimas décadas, como los transistores han crecido hasta alcanzar la anchura de varios átomos, reducirlos aún más es un reto. No sólo es difícil hacer algo tan pequeño, sino que, al hacerse más pequeños, las señales pueden filtrarse entre ellos. Así, la Ley de Moore, que establecía que la densidad de transistores en un chip debía duplicarse cada dos años y abaratar los costes, se está ralentizando, lo que ha llevado a la industria a buscar nuevas soluciones para satisfacer las crecientes necesidades de la informática de inteligencia artificial.
Según la empresa de datos PitchBook, el año pasado las startups de fotónica de silicio recaudaron más de 750 millones de dólares, el doble que en 2020. En 2016, fueron unos 18 millones de dólares.
"La inteligencia artificial está creciendo como un loco y se está apoderando de grandes partes de los centros de datos", dijo el CEO de Ayar Labs, Charles Wuischpard, en una entrevista con Reuters. "El reto del movimiento de datos y el consumo de energía en ese movimiento de datos es un gran, gran problema".
El problema surge porque muchos grandes algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar cientos o miles de chips para el cálculo, y existe un cuello de botella en la velocidad de transmisión de datos entre los chips o servidores utilizando los métodos eléctricos actuales. La luz se ha utilizado durante décadas para transmitir datos a través de cables de fibra óptica, incluidos los cables submarinos, pero ha sido difícil de escalar a nivel de chip porque los dispositivos utilizados para crear o controlar la luz no son tan fáciles de encoger como los transistores.
Brendan Burke, analista sénior de tecnologías emergentes de PitchBook, espera que la fotónica de silicio se convierta en el hardware principal de los centros de datos en 2025 y estima que el mercado alcanzará los 3.000 millones de dólares para entonces, un tamaño similar al del mercado de chips gráficos de inteligencia artificial en 2020.
Más allá de la conexión de chips de transistores, las nuevas empresas que utilizan la fotónica de silicio para construir ordenadores cuánticos, superordenadores y chips para vehículos de autoconducción también están recaudando importantes fondos.
PsiQuantum ha recaudado hasta ahora unos 665 millones de dólares, aunque la promesa de que los ordenadores cuánticos cambien el mundo está todavía muy lejos. Lightmatter, que está construyendo procesadores que utilizan la luz para acelerar las cargas de trabajo de IA en el centro de datos, ha recaudado un total de 113 millones de dólares y lanzará sus chips a finales de este año y los probará con clientes poco después. Luminous Computing, una startup que está construyendo un superordenador de inteligencia artificial utilizando fotónica de silicio, respaldada por Bill Gates, ha recaudado un total de 115 millones de dólares.
Fundiciones fotónicas
No sólo las start-ups están impulsando esta tecnología. Los fabricantes de semiconductores también se están preparando para utilizar su tecnología de chips de silicio para la fotónica.
Amir Faintuch, responsable de infraestructura informática y de cableado de GlobalFoundries, dijo que la colaboración con PsiQuantum, Ayar y Lightmatter ha creado una plataforma de fabricación de fotónica de silicio que otros pueden utilizar. La plataforma se puso en marcha en marzo.
Peter Barrett, fundador de la empresa de capital riesgo Playground Global, que ha invertido en Ayar Labs y PsiQuantum, cree en las perspectivas a largo plazo de la fotónica de silicio para acelerar la informática, pero afirma que el camino es largo.
"Lo que los chicos de Ayar Labs están haciendo tan bien... es que han resuelto el problema de la interconexión de datos para la informática tradicional de alto rendimiento", dijo. "Pero pasará mucho tiempo antes de que tengamos computación fotónica digital pura para sistemas no cuánticos".
