Los Chips Fotónicos de LightMatter revolucionan la industria de los Chips de Silicio

La informática ha ido evolucionado bajo el zumbido y el calor de los tubos de vacío del ENIAC - incluso la MANIAC de Von Neumann - el clic metálico de los relés de IBM, la revolución del transistor y la salvaje miniaturización de los chips CMOS. Cada salto iba comprimiendo la potencia poco a poco, primero era una habitación entera hasta finalmente caber en la palma de la mano. Pero hoy, estamos llevando al límite la Ley de Moore y exprimir cada nanómetro del silicio, volvemos a sentir que se acerca otro salto, uno grande y no, no hablamos de la computación cuántica (que ojo, llegará y que también tiene su versión fotónica cuántica pero eso es otro tema).

Figura 1: Los Chips Fotónicos de LightMatter revolucionan

la industria de los Chips de Silicio

Además, con el gran avance de la IA, las GPU de consumo superan los miles de euros (si la encuentras), y añadir transistores ya es casi tan caro como lanzar un satélite al espacio. Por cierto, si quieres conocer más sobre la evolución tecnológica, así como otras historias de hackers, te recomiendo nuestro libro MicroHistorias. Una fantástica lectura para este verano.

Figura 2: Libro de "Microhistorias: anécdotas y curiosiades de la historia
de la informática (y los hackers)" de Fran Ramírez y Rafel Troncoso 0xWord.

Pero volviendo al tema de hoy, en mitad de la revolución de la Inteligencia Artificial y la computación cuántica, entra en escena la computación fotónica, un relevo sorpresa que no utiliza electrones, sino haces de luz procesar. Lightmatter acaba construir el primer procesador fotónico que ejecuta modelos complejos de IA y con la misma fidelidad que una GPU de 32 bits. Y no es un prototipo con cables colgando en un laboratorio oscuro en un sótano, es hardware ya montado en rack, terminado, funcional, con varios chips fotónicos individuales y más de un millón de componentes ópticos, listo para enchufarse. 

Figura 3: Servidor con 8 procesadores fotónicos y dos Intel Xeon

Igual que el transistor envió al tubo de vacío al museo, los fotones pueden sacarnos del atasco actual. Puede que aún convivan con el silicio, como los motores eléctricos con los de combustión, pero el mensaje está claro: estamos delante del siguiente gran salto, el nuevo transistor.

¿Por qué es tan grande este salto?

Las barreras actuales de la microelectrónica no están en la lógica, sino en el tremendo coste que paga cada bit para moverse: la resistencia capacitancia de los interconectores y la energía que se evapora como calor al cambiar cargas a varios  GHz. A cada nueva capa litográfica, los transistores mejoran muy poco mientras las líneas de cobre apenas se hacen más pequeñas, y el coste energético por trasladar datos entre memoria y cómputo ya triplica al de la operación matemática en sí.

Figura 4: WDM

La computación fotónica se centra justo en ese cuello de botella: dentro de una guía de onda, los fotones viajan sin cargas que cargar o descargar y admiten multiplexación por longitud de onda (WDM) (algo así como varios “colores” circulando simultáneamente), lo que dispara el ancho de banda y baja la energía por bit a niveles de femto julios (una milbillonésima parte de un julio).

Dentro del Procesador de Lightmatter: Claves Técnicas y Potencial

En el núcleo de este chip hay seis procesadores apilados en 3D que integran 50.000 millones de transistores CMOS y un millón de componentes ópticos: los photonic tensor cores, arreglos de los moduladores Mach Zehnder que antes hemos mencionado, que ejecutan multiplicaciones analógicas a la velocidad de la luz y en decenas de longitudes de onda simultáneas gracias al WDM, mientras un control digital orquesta buffers, redes en chip y conversiones AD/DA.

Figura 5: Detalle de un Photonic Tesor Core

Para mantener la precisión de redes como ResNet 50, BERT o modelos de RL sin reentrenar, el sistema introduce el formato Adaptive Block Floating Point (ABFP), que comparte exponente por bloques y limita cada mantisa a 10–12 bits, complementado con ganancia analógica programable que amplifica la señal antes del muestreo y captura los bits más débiles sin aumantar el consumo del ADC (Analog to Digital Converter).

Figura 6: PCIe con el chip fotónico

Todo esto cabe en un paquete tipo PCIe que ofrece 65,5 TOPS con apenas 78 W eléctricos y 1,6 W ópticos (~0,85 pJ/op), se programa desde PyTorch o TensorFlow sin cambios de modelo (es decir, los actuales sirven) y, conectado mediante la interconexión fotónica Passage, escala a racks enteros donde la luz ya no solo mueve datos también los procesa, multiplicando el ancho de banda, recortando la latencia. Creo que, llegados a este punto, tenemos más claro que estamos entrando en una era post transistor.

Impacto y futuro de la tecnología

Pero pensemos por un momento lo siguiente. Estamos hablando de una tecnología que es básicamente un rayo de luz que se convierte en cálculos y una tarjeta PCIe que es el equivalente óptico de un pequeño datacenter. Los nuevos ingenieros/as de esta tecnología tendrán que jugar con rayos de luz multicolor, los desarrolladores/as crearán programas que se compilarán en ajustes de fases y longitudes de onda, y una nueva ciberseguridad (ojo a esto) decidirá cómo proteger un recurso que viaja literalmente a la velocidad de la luz.


Figura 7: Lightmatter InterConnect Launch Event at OFC 2025

Y este es el verdadero impacto: si hoy aprendemos a procesar información con un coste significativo, mañana podríamos equipar cada marcapasos, cada sensor IoT y cada IA local con inteligencia de alto nivel, sin el desperdicio brutal actual de los megavatios ni al silicio cada vez más caro y limitado. 

Este no es sólo el siguiente paso una la curva de rendimiento. Hablamos de imaginar aplicaciones que ya no dependen de los viejos límites térmicos, a diseñar soluciones que iluminen (nunca mejor dicho) las zonas oscuras aún no exploradas de la tecnología mientras esperamos la computación cuántica.

Happy Hacking Hackers!!! 

Autor: Fran Ramírez, es investigador de seguridad y miembro del equipo de Ideas Locas en CDO en Telefónica, co-autor del libro "Microhistorias: Anécdotas y Curiosidades de la historia de la informática (y los hackers)", del libro "Docker: SecDevOps", también de "Machine Learning aplicado a la Ciberseguridad” además del blog CyberHades. Puedes contactar con Fran Ramirez en MyPublicInbox.

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