Nvidia comprometeu pelo menos US$ 6,5 bilhões em empresas que desenvolvem tecnologia fotônica nos últimos três meses, enquanto a empresa corre para investir na solução de um dos principais gargalos na implementação da IA.
A fotônica, uso da luz para transmitir dados, é uma tecnologia emergente considerada uma alternativa mais eficiente ao atual processo de transferência de dados por meio de eletricidade. A transferência elétrica de dados consome mais energia — um fator que é cada vez mais visto como um obstáculo à implantação mais ampla da IA.
Desde o início de março, a Nvidia anunciou investimentos de US$ 2 bilhões em Lumento, Coerente e Marveltodos desenvolvendo tecnologia fotônica. A gigante dos chips também disse que investiria US$ 500 milhões em Corning para desenvolver soluções avançadas de conectividade óptica e participou da rodada de financiamento Série E de US$ 500 milhões da startup de óptica Ayer Labs.
“A fotônica representa uma maneira de a Nvidia escalar sua infraestrutura de IA sem os custos de energia que incorrerão em permanecer com eletricidade e cobre”, disse Alvin Nguyen, analista sênior da Forrester, à CNBC.
“Ao investir em empresas de fotônica, a Nvidia está garantindo que os avanços na fotônica continuem e isso os impedirá de atingir um muro de escalabilidade e desempenho que ocorrerá se permanecerem em eletricidade e cobre.”
Resolvendo gargalos
A fotônica pode ser usada na infraestrutura de IA usando luz para mover dados entre unidades de processamento gráfico (GPUs), memória, chips de rede, servidores e knowledge facilities, em vez de depender apenas de sinais elétricos que correm ao longo do cobre.
Embora o cobre seja o principal padrão de conectividade hoje devido ao seu custo mais baixo e alta confiabilidade, a fotônica se tornará mais proeminente na infraestrutura de IA ao longo do tempo, disse Brian Colello, analista sênior de ações da Morningstar, à CNBC.
“O roteiro da Nvidia para soluções em escala de rack de IA de próxima geração exigirá uma quantidade crescente de conectividade óptica para processar o aumento exponencial da largura de banda com novos modelos e maior uso”, disse ele.
A gigante dos chips já disponibilizou alguma tecnologia fotônica como parte de sua oferta de soluções de rede, com a empresa anunciando ferramentas que permitirão que fábricas de IA conectem milhões de GPUs em locais, reduzindo drasticamente o consumo de energia e os custos operacionais.
“Quando você olha para cima, chega à conclusão de que estamos começando a escalar nossa tecnologia fotônica de silício”, disse o CEO da Nvidia, Jensen Huang, no GTC em março, apontando para a plataforma de rede Ethernet da Nvidia usada para conectar fábricas de IA e clusters de GPU. Ele também disse que a empresa está começando a adicionar fotônica à sua tecnologia de interconexão GPU a GPU.
“O que significa que a quantidade de capacidade de tecnologia fotônica de silício de que precisamos é substancialmente maior do que a que o mundo tem hoje”, acrescentou. “Portanto, trabalhamos com a cadeia de abastecimento para garantir que podemos ajudá-los a desenvolver capacidade antes disso.”
As ações da Lumentum subiram 134% desde o início do ano, enquanto a Coherent subiu 96%. A Marvell viu suas ações aumentarem 122% em 2026 e a Corning 111%.
As ações de empresas envolvidas em fotônica dispararam no ano passado.
A Nvidia é uma das muitas partes interessadas em IA que recentemente decidiu canalizar dinheiro para a tecnologia fotônica.
Fabricante de chips AMD juntou-se à Nvidia na rodada Ayer Labs, bem como adquiriu a startup Enosemi em 2025, além de fazer investimentos de capital em Teramount e Celestial AI. Alfabeto e Microsoft Venture Arms apoiou a nEye em uma Série C de US$ 80 milhões em abril.
Mas a implantação da tecnologia fotônica em escala na pilha de infraestrutura de IA traz seus próprios desafios.
“A tecnologia é sólida, a escala de produção é o problema mais difícil”, disse Nick Patience, líder de IA do Grupo Futurum, à CNBC.
“O rendimento da fabricação em conjuntos ópticos complexos em conjunto continua sendo um desafio porque o alinhamento preciso dos componentes ópticos e de silício é implacável e, quando algo dá errado no processo de embalagem, o conjunto normalmente não pode ser retrabalhado”, disse ele.
“Portanto, a transição está em andamento, mas ainda é cedo”, acrescentou Patience. “Espero que vejamos uma adoção em grande escala a partir de 2028.”
