{"id":1887,"date":"2025-11-14T18:34:11","date_gmt":"2025-11-14T18:34:11","guid":{"rendered":"http:\/\/6917555e0118c071a0dcaba0"},"modified":"2025-11-14T18:34:11","modified_gmt":"2025-11-14T18:34:11","slug":"la-nueva-carrera-por-conectar-chips-a-la-velocidad-que-exige-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/11\/14\/la-nueva-carrera-por-conectar-chips-a-la-velocidad-que-exige-la-ia\/","title":{"rendered":"La nueva carrera por conectar chips a la velocidad que exige la IA"},"content":{"rendered":"
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La nueva era de Silicon Valley se basa en las redes, y no en las de LinkedIn. A medida que el sector tecnol\u00f3gico invierte miles de millones en centros de datos de IA, los fabricantes de chips, grandes y peque\u00f1os, est\u00e1n intensificando la innovaci\u00f3n en torno a la tecnolog\u00eda que conecta chips con otros chips y racks de servidores con otros racks de servidores.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda de redes existe desde los albores de la inform\u00e1tica, siendo fundamental para la conexi\u00f3n de los sistemas centrales y el intercambio de datos. En el mundo de los semiconductores<\/a>, las redes intervienen en pr\u00e1cticamente todos los niveles de la arquitectura, desde la interconexi\u00f3n entre transistores en el propio chip hasta las conexiones externas entre m\u00f3dulos o bastidores de chips.<\/p>\n

Gigantes de los chips como Nvidia<\/a>, Broadcom y Marvell ya tienen una buena reputaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n digital que fluyen por los centros de datos.<\/a> Aqu\u00ed es donde entran en juego empresas emergentes de alta tecnolog\u00eda como Lightmatter, Celestial AI y PsiQuantum, que utilizan tecnolog\u00eda \u00f3ptica para acelerar la computaci\u00f3n de alta velocidad.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda \u00f3ptica est\u00e1 madurando<\/h2>\n

Durante 25 a\u00f1os, la tecnolog\u00eda \u00f3ptica o fot\u00f3nica fue considerada “aburrida, cara y marginalmente \u00fatil”, hasta que el auge de la IA reaviv\u00f3 el inter\u00e9s por ella, seg\u00fan Pete Shadbolt, cofundador y director cient\u00edfico de PsiQuantum.<\/p>\n

Algunos inversionistas institucionales y de capital riesgo, con la esperanza de captar la pr\u00f3xima ola de innovaci\u00f3n en chips<\/a> o al menos encontrar un objetivo de adquisici\u00f3n adecuado, est\u00e1n invirtiendo miles de millones en empresas como estas, que han encontrado nuevas formas de acelerar el flujo de datos. Creen que la tecnolog\u00eda de interconexi\u00f3n 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.<\/p>\n

“Hist\u00f3ricamente, 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 tecnol\u00f3gico con amplia experiencia y director ejecutivo de la firma de investigaci\u00f3n Creative Strategies.<\/p>\n

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\"computadora<\/picture><\/span><\/div>\n
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La computadora cu\u00e1ntica tolerante a fallos de IBM llegar\u00e1 antes de 2029 y la clave es el chip Nighthawk<\/a><\/div>\n

En su Quantum Developer Conference, IBM mostr\u00f3 su chip Nighthawk, con 120 c\u00fabits interconectados en una red<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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La energ\u00eda de los grandes chips<\/h2>\n

Bajarin y otros reconocen la visi\u00f3n de Nvidia sobre la importancia de las redes, demostrada al realizar dos adquisiciones clave en este campo hace a\u00f1os. En 2020, Nvidia invirti\u00f3 casi 7000 millones de d\u00f3lares en la adquisici\u00f3n de la empresa israel\u00ed Mellanox Technologies, fabricante de soluciones de redes de alta velocidad para servidores y centros de datos. Poco despu\u00e9s, Nvidia compr\u00f3 Cumulus Networks para impulsar su sistema de software<\/em> basado en Linux para redes inform\u00e1ticas. Este fue un punto de inflexi\u00f3n para la gigante de chips, que apost\u00f3 acertadamente a que la unidad de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) y sus capacidades de computaci\u00f3n paralela se potenciar\u00edan considerablemente al agruparse con otras GPU e implementarse en centros de datos.<\/a><\/p>\n

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 tecnolog\u00eda de redes de alta velocidad.<\/strong> Esta empresa, valorada en 1.7 billones de d\u00f3lares, colabora estrechamente con Google, Meta y, m\u00e1s recientemente, con OpenAI, en el desarrollo de chips para centros de datos.<\/a> Adem\u00e1s, se encuentra a la vanguardia de la fot\u00f3nica de silicio. El mes pasado, Reuters<\/em> inform\u00f3 que Broadcom est\u00e1 preparando un nuevo chip de red llamado Thor Ultra, dise\u00f1ado para proporcionar un enlace fundamental entre un sistema de IA y el resto del centro de datos.<\/p>\n

En su informe de resultados de la semana pasada, la gigante del dise\u00f1o de semiconductores ARM anunci\u00f3 sus planes para adquirir la empresa de redes DreamBig por 265 millones de d\u00f3lares. DreamBig fabrica chiplets de IA, peque\u00f1os circuitos modulares dise\u00f1ados para integrarse en sistemas de chips m\u00e1s grandes, en colaboraci\u00f3n con Samsung. La startup<\/em> posee “propiedad intelectual interesante… que resulta fundamental para la escalabilidad vertical y horizontal de las redes”, declar\u00f3 el CEO de ARM, Ren\u00e9 Haas, durante la presentaci\u00f3n. Esto implica conectar componentes y enviar datos a trav\u00e9s de un cl\u00faster de chips, as\u00ed como conectar racks de chips entre s\u00ed.<\/p>\n

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\"Cofundadores<\/picture><\/span><\/div>\n
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Un mismo lenguaje para todos los chips de IA: es lo que busca crear esta exestrella de Apple<\/a><\/div>\n

La demanda de chips de IA est\u00e1 en auge, al igual que la necesidad de software<\/em> para ejecutarlos. Modular, la startup<\/em> de Chris Lattner, acaba de recaudar 250 millones de d\u00f3lares para crear las mejores herramientas de desarrollo para el hardware<\/em> de IA.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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\u00bfQu\u00e9 hace Lightmatter?<\/h2>\n

Nick Harris, CEO de Lightmatter, ha se\u00f1alado que la potencia de c\u00e1lculo que requiere la IA se duplica cada tres meses, mucho m\u00e1s r\u00e1pido de lo que dicta la Ley de Moore, es decir, la predicci\u00f3n de 1965 que afirma que el n\u00famero de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos a\u00f1os. Los chips inform\u00e1ticos son cada vez m\u00e1s grandes. “Cuando se llega al nivel de los chips m\u00e1s grandes que se pueden fabricar, todo el rendimiento posterior procede de la interconexi\u00f3n de los chips”, a\u00f1ade Harris.<\/p>\n

El enfoque de su empresa es vanguardista y no se basa en la tecnolog\u00eda de redes tradicional. Lightmatter fabrica el motor fot\u00f3nico m\u00e1s r\u00e1pido del mundo para chips de IA, b\u00e1sicamente una pila tridimensional de silicio conectada mediante tecnolog\u00eda de interconexi\u00f3n basada en la luz.<\/strong> La empresa ha recaudado m\u00e1s de 500 millones de d\u00f3lares en los dos \u00faltimos a\u00f1os de inversores como GV y T. Rowe Price. El a\u00f1o pasado, su valoraci\u00f3n alcanz\u00f3 los 4,400 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La nueva era de Silicon Valley se basa en las redes, y no en las de LinkedIn. 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