Cuando decimos que esto es sólo el principio, hay que creérselo. Una nueva malla tecnológica se va a extender por el mundo. La parte nuclear de la siguiente revolución en la inteligencia artificial (IA) son las redes y la infraestructura. ¿Quién financia las inversiones a quién? En efecto, el fabricante de chips Nvidia apoya con cientos de miles de millones a las empresas que crean grandes modelos y aplicaciones de IA. No al revés.
Nvidia acaba de entrar como inversor estratégico en la empresa española iPronics, pionera en el desarrollo de un chip fotónico de propósito general. ¿Qué está buscando? Trato de averiguarlo en un evento que causa furor cuando se celebra en Japón y que recala cada tres años en nuestro país, el Photonics in Switching and Computing (PSC 2026).
Decenas de asistentes se han desplazado para esta edición a Valencia desde el país nipón. Muchos de ellos vienen de NTT. Consigo hacer un aparte con cuatro genios: el español José Capmany, de la Universidad Politécnica de Valencia y fundador de iPronics; el norteamericano Bahram Jalali, de UCLA; el italiano Andrea Melloni, de la Politécnica de Milán; y el japonés Hiroki Takesue, de los laboratorios de NTT.
La aplicación fundamental del chip de iPronics por el que apuesta Nvidia tiene lugar en las redes scale up de los centros de datos, que conectan los equipos que hay en los armarios donde se cuece la IA, racks enteros, entre sí y con armarios vecinos. “Ahí es donde realmente estamos hablando de un mercado de gran volumen», explica Capmany.
¿Para qué necesita Nvidia interconectar todas estas unidades? Quiere configurar miles, cientos de miles, incluso millones de GPUs (los procesadores gráficos sobre los que se despliegan los modelos de IA), de forma que actúen como uno solo. “Para eso necesita interconexión. El movimiento de datos es fundamental y solamente se puede hacer así”. Con chips fotónicos. “No hay otra manera”, sentencia Campany.
Una gigafactoría de IA como las que proyectan los gigantes tecnológicos alberga en torno a medio millón de GPUs. Sólo en chips de vanguardia necesitarán invertir cerca de 50.000 millones de dólares en cada una. Las cifras son escalofriantes y permiten ubicar en su verdadera escala los escuálidos proyectos que impulsa la UE. Con fotónica, los data centers convencionales evolucionarán hacia ‘AI data centers’, “la propia infraestructura asumirá un papel clave para las tareas de entrenamiento e inferencias de IA”, continúa.
La penetración de esta tecnología en los centros de datos cogerá velocidad a partir de mediados del año que viene, aumentará con fuerza en 2028 y se disparará de forma considerable hasta 2031-32. Durante los próximos seis años habrá que sustituir las partes no ópticas de los centros de datos actuales “y luego, obviamente, los nuevos ya llevarán este tipo de equipamiento”, apunta el fundador de iPronics.
Bahram Jalali es muy explícito al respecto. Los centros de datos ya no están limitados por la capacidad de cálculo, sino por la capacidad de la red. «Actualmente, la mayor parte de la comunicación en ellos es óptica, pero pasa a través de conmutadores electrónicos, lo cual no es eficiente». Un conmutador es un dispositivo que desvía el flujo de la corriente de un circuito a otro de manera inmediata. Permiten apagar y encender la luz de nuestras habitaciones usando diferentes interruptores. “Si se conmutan los datos sólo en el dominio óptico en los centros de datos, es pan comido, e iPronics ha encontrado la forma de hacerlo”, celebra Jalali.
La gran aportación reciente del investigador de UCLA es su visión de una IA informada por la física (physics-informed AI), frente a los modelos de IA de “caja negra” (black box) basados en datos. “Es como tomar una ecuación física y decir: ‘ahora eres una red inteligente capaz de aprender’. Cambias el papel de la física y de la IA, le das la vuelta por completo”. Y lanza un mensaje a los ingenieros jóvenes que han dejado de aprender los fundamentos de la física: “¿cómo pueden saber si la respuesta de la IA es correcta o no?”
El impacto que tendrá la nueva fotónica que sale de España es comparable, a juicio de Andrea Melloni, al de las FPGA (circuito integrado de lógica programable) en la electrónica de los años 70. “Supone un cambio de paradigma”. Espacios industriales, aeropuertos, además de centros de datos, “están considerando seriamente la posibilidad de implementar comunicaciones sin cables”, porque la óptica es el único camino posible.
Melloni repite el mantra de Capmany y Jalali: «si tienes que transferir una gran cantidad de datos, no hay otra opción”. Es sólo el principio: si la fotónica realiza procesamiento y cálculos, apunta, podrá llevar a cabo también razonamiento, la base de la IA.
Lo de Hiroki Takesue supone ya verdaderamente abrir la puerta a otro universo. Trabaja en la forma de integrar la comunicación óptica con los sistemas cuánticos. El cuello de botella para ello se encuentra todavía hoy en lo que se conoce como memoria cuántica. Es la “tercera revolución”, conseguir la memoria cuántica con eficiencia cercana al 100% será “el avance definitivo de nuestra era”, subraya.
El problema es el siguiente: en una red óptica convencional, como las que usa el internet actual, la información viaja en forma de pulsos de luz por fibra óptica. Pero la luz pierde potencia a medida que recorre kilómetros, por lo que la red necesita amplificadores. Eso no es posible hoy en una red cuántica porque los datos se envían codificados en fotones individuales, para aprovechar lo que se conoce como estados de entrelazamiento cuántico. Takesue confía en que se desarrollen repetidores cuánticos que lo permitan.
Visualiza una meta real alucinante: el cómputo cuántico distribuido. ¿Te lo imaginas? El uso de claves cuánticas (QKD) es la aplicación más inmediata de ese nuevo internet, y ya se han llevado a cabo diversos experimentos puntuales que permiten utilizarlas, incluso en el espacio. Pero el objetivo principal será conectar ordenadores cuánticos distantes.
La investigación se mueve por campos que suenan a ciencia ficción, como el almacenamiento eficiente del estado cuántico en memorias que utilizan centros de nitrógeno-vacante (huecos que se generan cuando un átomo de carbono es reemplazado por uno de nitrógeno) en un diamante. O el uso masivo de “fuentes perfectas de fotones individuales” sin memoria. “Necesitamos algún avance decisivo”, afirma.
Bajando a la realidad, iPronics afronta el reto de responder a la demanda que se generará en torno a las tecnologías fotónicas con una capacidad de producción suficiente de chips. Tendrá que decidir además si mantiene la propiedad, como Nvidia, de una parte o toda la capa de software de sus procesadores o si la abre a terceros para propiciar el desarrollo de aplicaciones. Esto sólo acaba de empezar, señoras y señores.
