La nueva era de Silicon Valley se basa en las redes, y no en las de LinkedIn. A medida que el sector tecnológico invierte miles de millones en centros de datos de IA, los fabricantes de chips, grandes y pequeños, están intensificando la innovación en torno a la tecnología que conecta chips con otros chips y racks de servidores con otros racks de servidores.
La tecnología de redes existe desde los albores de la informática, siendo fundamental para la conexión de los sistemas centrales y el intercambio de datos. En el mundo de los semiconductores, las redes intervienen en prácticamente todos los niveles de la arquitectura, desde la interconexión entre transistores en el propio chip hasta las conexiones externas entre módulos o bastidores de chips.
Gigantes de los chips como Nvidia, Broadcom y Marvell ya tienen una buena reputación en redes. Pero en el auge de la IA, algunas empresas buscan nuevos enfoques de redes que les ayuden a acelerar las ingentes cantidades de información digital que fluyen por los centros de datos. Aquí es donde entran en juego empresas emergentes de alta tecnología como Lightmatter, Celestial AI y PsiQuantum, que utilizan tecnología óptica para acelerar la computación de alta velocidad.
La tecnología óptica está madurando
Durante 25 años, la tecnología óptica o fotónica fue considerada «aburrida, cara y marginalmente útil», hasta que el auge de la IA reavivó el interés por ella, según Pete Shadbolt, cofundador y director científico de PsiQuantum.
Algunos inversionistas institucionales y de capital riesgo, con la esperanza de captar la próxima ola de innovación en chips o al menos encontrar un objetivo de adquisición adecuado, están invirtiendo miles de millones en empresas como estas, que han encontrado nuevas formas de acelerar el flujo de datos. Creen que la tecnología de interconexión tradicional, basada en electrones, simplemente no puede seguir el ritmo de la creciente necesidad de cargas de trabajo de IA de gran ancho de banda.
«Históricamente, analizar las redes era realmente aburrido, ya que se trataba de intercambiar paquetes de bits. Ahora, gracias a la IA, se requiere gestionar cargas de trabajo bastante robustas, y por eso vemos innovaciones centradas en la velocidad», afirma Ben Bajarin, analista tecnológico con amplia experiencia y director ejecutivo de la firma de investigación Creative Strategies.
La energía de los grandes chips
Bajarin y otros reconocen la visión de Nvidia sobre la importancia de las redes, demostrada al realizar dos adquisiciones clave en este campo hace años. En 2020, Nvidia invirtió casi 7000 millones de dólares en la adquisición de la empresa israelí Mellanox Technologies, fabricante de soluciones de redes de alta velocidad para servidores y centros de datos. Poco después, Nvidia compró Cumulus Networks para impulsar su sistema de software basado en Linux para redes informáticas. Este fue un punto de inflexión para la gigante de chips, que apostó acertadamente a que la unidad de procesamiento gráfico (GPU) y sus capacidades de computación paralela se potenciarían considerablemente al agruparse con otras GPU e implementarse en centros de datos.
Si bien Nvidia domina el mercado de las GPU integradas verticalmente, Broadcom se ha convertido en un actor clave en aceleradores de chips personalizados y tecnología de redes de alta velocidad. Esta empresa, valorada en 1.7 billones de dólares, colabora estrechamente con Google, Meta y, más recientemente, con OpenAI, en el desarrollo de chips para centros de datos. Además, se encuentra a la vanguardia de la fotónica de silicio. El mes pasado, Reuters informó que Broadcom está preparando un nuevo chip de red llamado Thor Ultra, diseñado para proporcionar un enlace fundamental entre un sistema de IA y el resto del centro de datos.
En su informe de resultados de la semana pasada, la gigante del diseño de semiconductores ARM anunció sus planes para adquirir la empresa de redes DreamBig por 265 millones de dólares. DreamBig fabrica chiplets de IA, pequeños circuitos modulares diseñados para integrarse en sistemas de chips más grandes, en colaboración con Samsung. La startup posee «propiedad intelectual interesante… que resulta fundamental para la escalabilidad vertical y horizontal de las redes», declaró el CEO de ARM, René Haas, durante la presentación. Esto implica conectar componentes y enviar datos a través de un clúster de chips, así como conectar racks de chips entre sí.
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.
¿Qué hace Lightmatter?
Nick Harris, CEO de Lightmatter, ha señalado que la potencia de cálculo que requiere la IA se duplica cada tres meses, mucho más rápido de lo que dicta la Ley de Moore, es decir, la predicción de 1965 que afirma que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años. Los chips informáticos son cada vez más grandes. «Cuando se llega al nivel de los chips más grandes que se pueden fabricar, todo el rendimiento posterior procede de la interconexión de los chips», añade Harris.
El enfoque de su empresa es vanguardista y no se basa en la tecnología de redes tradicional. Lightmatter fabrica el motor fotónico más rápido del mundo para chips de IA, básicamente una pila tridimensional de silicio conectada mediante tecnología de interconexión basada en la luz. La empresa ha recaudado más de 500 millones de dólares en los dos últimos años de inversores como GV y T. Rowe Price. El año pasado, su valoración alcanzó los 4,400 millones de dólares.
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