<div class="semiton-wrapper" data-texto="Silicon Valley, ese ecosistema donde la innovación brota como la malva y el capital abunda más que los cables en un datacenter, ha redescubierto… ¡las redes! Pero no las de contactos, sino las que enlazan chips con otros chips y racks con racks, no vaya a ser que se les caiga la conexión justo cuando la inteligencia artificial está a punto de descifrar el significado de la vida (o al menos un buen meme).
Miles de millones, sí, miles de millones de dólares, se invierten en centros de datos de IA. Curioso, porque conectar sistemas era clave desde los albores de la informática. La tecnología óptica, esa misma que durante un cuarto de siglo fue calificada de "aburrida, cara y marginalmente útil" —según un cofundador de PsiQuantum, para que conste—, hoy es la vedette. Los inversores, en su eterna búsqueda de la próxima ola o de un buen motivo para invertir en un yate, destinan fortunas. Porque la interconexión tradicional, basada en electrones, parece que ya no puede con tanto dato. Como sentenció un analista, antes las redes eran "aburridas", pero ahora, con la IA y sus "cargas robustas", ¡son el centro de la escena! Aceleremos el flujo de información, ¡que no se detenga la máquina de generar y procesar datos!">
La nueva era de Silicon Valley se consolida sobre una base paradójica: las redes. Y no precisamente las que forjan contactos profesionales en LinkedIn, sino las infraestructurales que, en silencio, articulan el futuro digital. Con el sector tecnológico volcando miles de millones en la edificación de centros de datos para inteligencia artificial, los fabricantes de chips, desde los colosos hasta los más ágiles, intensifican su apuesta por la innovación en la conectividad. La meta es clara: que la información fluya sin tregua entre chips y entre racks de servidores, un ballet de datos que se antoja crucial.
La esencia de la interconexión, por cierto, no es un descubrimiento reciente; ha sido el andamiaje invisible de la informática desde sus albores, vital para la comunicación entre sistemas troncales y el intercambio de datos. En el vertiginoso universo de los semiconductores, esta arquitectura nerviosa es omnipresente, desde las entrañas del chip, donde enlaza transistores, hasta las conexiones macroscópicas entre módulos o bastidores enteros.
Si bien titanes como Nvidia, Broadcom y Marvell ya ostentan un prestigio consolidado en materia de redes, la actual fiebre de la IA ha encendido la búsqueda de enfoques innovadores. El objetivo es desatar cuellos de botella y acelerar las ingentes —e imparables— cantidades de información digital que surcan los centros de datos. En este escenario, irrumpen en escena startups de alto vuelo como Lightmatter, Celestial AI y PsiQuantum, apostando por la tecnología óptica como la llave maestra para una computación de velocidad estratosférica.
El resurgir de la tecnología óptica
La fotónica, o tecnología óptica, transitó durante un cuarto de siglo por el purgatorio de lo «aburrido, cara y marginalmente útil», según las sinceras palabras de Pete Shadbolt, cofundador y director científico de PsiQuantum. Una percepción que, como la mismísima luz, se disipó con la irrupción explosiva de la inteligencia artificial, que le otorgó una segunda (y gloriosa) oportunidad.
Inversores institucionales y de capital riesgo, siempre atentos a la próxima ola de disrupción en chips o, al menos, a un jugoso objetivo de adquisición, han volcado miles de millones en estas empresas. La convicción subyacente es clara: la tecnología de interconexión tradicional, anclada en la danza de los electrones, ha quedado perpleja, incapaz de seguir el vertiginoso compás impuesto por las demandas de ancho de banda de la IA.
«Históricamente, analizar las redes era una tarea realmente anodina, reducida al mero intercambio de paquetes de bits. Hoy, la IA exige la gestión de cargas de trabajo sumamente robustas, y es por ello que asistimos a una ebullición de innovaciones focalizadas en la velocidad», sentencia Ben Bajarin, analista tecnológico de dilatada trayectoria y director ejecutivo de la firma de investigación Creative Strategies.
En su Quantum Developer Conference, IBM mostró su chip Nighthawk, con 120 cúbits interconectados en una red
Los pesos pesados redoblan la apuesta
Tanto Bajarin como otros observadores reconocen el olfato previsor de Nvidia respecto a la relevancia de las redes, una visión materializada en dos adquisiciones estratégicas concretadas años atrás. En 2020, la compañía desembolsó cerca de 7.000 millones de dólares por la empresa israelí Mellanox Technologies, firma especializada en soluciones de redes de alta velocidad para servidores y centros de datos. Poco después, Nvidia sumó a Cumulus Networks para potenciar su sistema de *software* basado en Linux para infraestructuras informáticas. Aquel fue un verdadero punto de inflexión para el gigante de los chips, que supo apostar con acierto por la sinergia: sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) y sus capacidades de computación paralela alcanzarían su máximo esplendor al agruparse con otras GPU e implementarse en vastos centros de datos.
Mientras Nvidia reina con puño de hierro en el mercado de las GPU verticalmente integradas, Broadcom se ha erigido en un actor fundamental en el nicho de los aceleradores de chips personalizados y la tecnología de redes de alta velocidad. Esta compañía, con una capitalización bursátil que roza la estratosférica cifra de 1,7 billones de dólares, coopera de cerca con pesos pesados como Google, Meta y, más recientemente, OpenAI, en el desarrollo de chips para centros de datos. Adicionalmente, Broadcom lidera la vanguardia de la fotónica de silicio. Una reciente primicia de Reuters reveló que la firma prepara el Thor Ultra, un nuevo chip de red destinado a erigirse como el nexo primordial entre un sistema de IA y el resto del centro de datos.
En su reciente presentación de resultados, la gigante del diseño de semiconductores ARM desveló sus intenciones de adquirir DreamBig, una empresa especializada en redes, por 265 millones de dólares. DreamBig, en colaboración con Samsung, es artífice de chiplets de IA, pequeños circuitos modulares pensados para ser insertados en sistemas de chips de mayor envergadura. El CEO de ARM, René Haas, destacó que la *startup* ostenta una «propiedad intelectual sumamente atractiva… que resulta fundamental para la escalabilidad vertical y horizontal de las redes». Esto, en la práctica, se traduce en la habilidad de interconectar componentes y traficar datos a través de clústeres de chips, así como de enlazar racks completos entre sí, una tarea que suena a orquesta sinfónica para expertos en datos.
La demanda de chips de IA está en auge, al igual que la necesidad de software para ejecutarlos. Modular, la startup de Chris Lattner, acaba de recaudar 250 millones de dólares para crear las mejores herramientas de desarrollo para el hardware de IA.
Lightmatter: la luz al final del túnel (de datos)
Nick Harris, CEO de Lightmatter, ha puesto el dedo en la llaga: la potencia de cálculo demandada por la IA se duplica cada tres meses. Un ritmo vertiginoso que pulveriza, con la precisión de un bisturí láser, la venerable Ley de Moore, aquella predicción de 1965 que prometía una duplicación de transistores cada dos años. Los chips, por su parte, no dejan de crecer en tamaño. «Cuando se alcanza la máxima escala de fabricación de un chip, todo el rendimiento adicional proviene de la interconexión entre ellos», subraya Harris, simplificando un desafío titánico.
La propuesta de Lightmatter es de una vanguardia apabullante, alejándose de las sendas trilladas de la conectividad electrónica. Su firma es la artífice del «motor fotónico más veloz del planeta» para chips de IA: una arquitectura de silicio apilada en tres dimensiones, cuyas interconexiones se realizan mediante la mismísima luz. Esta hazaña tecnológica le ha valido una inyección de más de 500 millones de dólares en los últimos dos años, con inversores de la talla de GV y T. Rowe Price, elevando su valoración a la mareante cifra de 4.400 millones de dólares el año pasado.
