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The Tech Obtain: Como as empresas de chips estão procurando usar a luz para resolver esse grande gargalo de IA

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O growth da IA ​​é, em muitos aspectos, um ciclo de hype como nenhum outro. Claro, há comparações a serem feitas entre a onda pontocom do remaining dos anos 90 e a revolução móvel dos anos 90, mas em termos de capital investido e previsões elevadas sobre o facto de causar enormes mudanças sociais, está à frente do resto.

A velocidade desse progresso apresenta grandes obstáculos. Os construtores de IA têm de lidar com restrições como o acesso à energia que alimentará os enormes centros de dados, a crise dos chips de memória e, cada vez mais, a eficiência da transferência de dados entre chips e sistemas de IA.

Uma tecnologia emergente, conhecida como fotônica, oferece um caminho para resolver este último problema.

A fotónica pode ser utilizada em infraestruturas de IA, utilizando a luz para mover dados entre unidades de processamento gráfico (GPU), memória, chips de rede, servidores e centros de dados, em vez de depender de sinais elétricos que correm ao longo do cobre.

Mas grande parte da conectividade dentro dos servidores e racks de IA atualmente viaja por fios de cobre, limitando a velocidade e aumentando os custos de energia.

“Um dos principais gargalos para o desempenho dos modelos de IA é a velocidade de comunicação entre chips e entre servidores de chips”, disse Gil Luria, chefe de pesquisa tecnológica da DA Davidson.

“Quanto mais rápida a comunicação, mais rápido o usuário poderá obter sua resposta ou sua tarefa executada”, acrescentou. “Ao mover as conexões entre chips e entre servidores para ópticas, o desempenho dos modelos pode melhorar significativamente.”

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, fala ao lado do sistema NVIDIA Vera Rubin na conferência world de IA NVIDIA GTC em San Jose, Califórnia, EUA, em 16 de março de 2026.

Fred Greaves | Reuters

Grande investimento

Desafios

Mas a implantação de novas tecnologias em grande escala nunca é um processo tranquilo.

Um obstáculo será a fabricação, disse Alan Weckel, analista principal da empresa de pesquisa de mercado 650 Group, à CNBC. “A indústria nunca viu este tipo de procura ou crescimento, por isso é um desafio aumentar a cadeia de abastecimento para corresponder à procura, especialmente quando há restrições.”

Outra é adaptar sistemas ativos de IA à tecnologia fotônica, disse Luria.

“O principal desafio para incorporar mais componentes ópticos é a necessidade de redesenhar significativamente os roteiros de produtos existentes para uma configuração diferente que substitua fios de cobre por fibra óptica”, disse ele.

“Isso pode exigir mais uma ou duas gerações de produtos como a Nvidia para se tornarem mais predominantes.”

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