La carrera por la inteligencia artificial está llevando al límite la infraestructura de los centros de datos. Los modelos crecen, los clústeres se hacen más grandes y el movimiento de datos entre GPU, memoria, switches y servidores empieza a pesar tanto como el propio cálculo. En ese cuello de botella la fotónica, el uso de la luz para transmitir o incluso procesar información, ha pasado de ser una apuesta técnica de nicho a convertirse en uno de los terrenos más vigilados por inversores y fabricantes.
En China, uno de los nombres que mejor representa ese cambio es Mi Lei, fundador de CAS Star, una firma de capital riesgo nacida del entorno de la Academia China de Ciencias. Según South China Morning Post, Mi lleva más de una década defendiendo inversiones en fotónica cuando el mercado todavía no prestaba demasiada atención a esta tecnología. Hoy, con la IA tensionando las redes internas de los centros de datos, aquella tesis empieza a recibir una validación mucho más visible.
La luz entra en la cadena crítica de la IA
Durante años, el debate sobre IA se ha concentrado en GPU, memoria HBM, capacidad eléctrica y grandes modelos. Todo eso sigue siendo importante, pero hay una capa menos visible que se ha vuelto igual de sensible: la interconexión. En una infraestructura de IA, los datos no solo se calculan; se mueven de forma constante. Si ese tráfico se vuelve lento, caro o demasiado energético, el rendimiento total cae.
Ahí aparece la fotónica. Las conexiones ópticas permiten mover información con más ancho de banda y mejor eficiencia que muchos enlaces eléctricos tradicionales, especialmente cuando las distancias y la densidad aumentan. No es una solución mágica ni sustituye de golpe a todo el cableado de cobre, pero sí se está convirtiendo en una vía natural para escalar las llamadas “fábricas de IA”.
El interés ya no es teórico. NVIDIA anunció en marzo inversiones estratégicas de 2.000 millones de dólares en Lumentum y otros 2.000 millones en Coherent para reforzar tecnologías ópticas destinadas a futuros centros de datos de IA. Marvell cerró la compra de Celestial AI, especializada en conectividad óptica para arquitecturas cloud y de IA, en una operación valorada inicialmente en unos 3.250 millones de dólares. Nokia completó en 2025 la adquisición de Infinera para ganar escala en redes ópticas y responder al crecimiento del tráfico de centros de datos.
Estos movimientos explican por qué la fotónica se ha revalorizado tan rápido. No se trata solo de comunicaciones de largo alcance. La próxima batalla está dentro del propio centro de datos: entre racks, entre servidores e incluso dentro del paquete del chip, con tecnologías como co-packaged optics y enlaces ópticos cada vez más cercanos al cómputo.
| Movimiento reciente | Importe aproximado | Lectura para la IA |
|---|---|---|
| NVIDIA invierte en Lumentum | 2.000 millones de dólares | Más capacidad óptica para centros de datos de IA |
| NVIDIA invierte en Coherent | 2.000 millones de dólares | Refuerzo de láseres y óptica avanzada |
| Marvell compra Celestial AI | 3.250 millones de dólares iniciales | Conectividad óptica integrada para arquitecturas cloud |
| Nokia compra Infinera | 2.300 millones de dólares | Escala en redes ópticas para tráfico de centros de datos |
| CAS Star apuesta por fotónica | Más de 200 participadas del sector | Tesis china de largo recorrido en hard tech |
CAS Star y la paciencia del capital tecnológico
CAS Star no es un fondo de moda nacido al calor de la IA generativa. Su origen está vinculado a la transferencia de investigación científica hacia empresas tecnológicas, un terreno donde los retornos suelen tardar más y el riesgo técnico es mayor. Mi Lei, doctor en óptica por el Instituto de Óptica y Mecánica de Precisión de Xi’an, ha construido parte de su tesis inversora alrededor de esa idea: llevar tecnologías profundas desde el laboratorio hasta aplicaciones comerciales.
Según SCMP, más de 200 de las aproximadamente 600 compañías de la cartera de CAS Star se mueven dentro del área amplia de la fotónica, incluyendo sensores, comunicaciones, computación, almacenamiento y pantallas. Esa amplitud importa porque la fotónica no es una sola tecnología. Puede aparecer en módulos ópticos para centros de datos, sensores LiDAR, chips fotónicos, pantallas, almacenamiento o instrumentación científica.
El momento actual favorece ese tipo de apuestas de largo plazo. La IA está obligando a repensar la infraestructura desde abajo: chips, empaquetado avanzado, memoria, refrigeración, energía, red y software de orquestación. En ese rediseño, las tecnologías que antes parecían demasiado especializadas pueden convertirse en piezas centrales.
China tiene además un incentivo añadido. Las restricciones estadounidenses sobre chips avanzados han empujado al país a reforzar su cadena local en semiconductores, equipamiento, materiales, fotónica, robótica e IA. La inversión en fotónica encaja dentro de esa estrategia: no depender solo de GPU importadas, sino construir tecnologías complementarias que reduzcan cuellos de botella y aporten autonomía industrial.
De la fibra al chip: el siguiente salto
La fotónica ya es habitual en telecomunicaciones. Lo nuevo es su avance hacia capas cada vez más cercanas al cómputo. Primero llegaron los enlaces ópticos entre centros de datos y redes de larga distancia. Después, los enlaces ópticos de alta velocidad dentro de los data centers. La siguiente fase apunta a integrar óptica en switches, aceleradores, paquetes de chips y arquitecturas donde mover datos con electricidad empieza a ser demasiado caro en energía.
La promesa es atractiva: más ancho de banda, menor consumo por bit transmitido y menos limitaciones físicas al escalar clústeres enormes. Pero todavía hay retos importantes. Integrar fotónica con silicio, fabricar a escala, reducir costes, mejorar empaquetado, gestionar calor, mantener fiabilidad y crear estándares industriales no es sencillo.
Por eso el interés de grandes compañías es tan relevante. Cuando NVIDIA, Marvell o Nokia colocan miles de millones en óptica y fotónica, no están comprando una moda; están intentando asegurar piezas críticas para la siguiente década de infraestructura. Los hiperescalares necesitan redes que permitan entrenar y servir modelos cada vez más grandes sin que la interconexión se convierta en el freno principal.
Para fondos como CAS Star, este giro valida una forma de invertir menos dependiente del ciclo corto del software. La fotónica exige ciencia, fabricación, patentes, talento especializado y paciencia. No se escala como una aplicación móvil. Pero cuando el mercado encuentra el caso de uso adecuado, la ventaja puede ser profunda.
Por qué importa para Europa
La soberanía tecnológica no se construye solo con regulación ni con declaraciones estratégicas. Se construye financiando tecnologías duras antes de que sean obvias, conectando ciencia con industria y aceptando que algunas apuestas tardan años en madurar.
Europa tiene buenos centros de investigación, empresas relevantes en fotónica, equipamiento, telecomunicaciones y semiconductores, pero muchas veces le cuesta convertir esa base científica en campeones industriales globales. China, con todos sus problemas y tensiones, está demostrando una idea sencilla: el capital paciente en tecnologías profundas puede convertirse en una ventaja cuando aparece el cuello de botella adecuado.
La IA ha puesto de moda la fotónica, pero el fondo es más amplio. A medida que la computación se acerca a sus límites eléctricos, térmicos y económicos, la luz gana espacio como herramienta para seguir escalando. No sustituirá todo de la noche a la mañana, pero sí puede redefinir cómo se conectan los sistemas que sostienen la próxima generación de inteligencia artificial.
CAS Star apuestó por esa dirección cuando todavía no era evidente para el mercado. Ahora, con los centros de datos buscando más velocidad, menor consumo y arquitecturas más densas, aquella apuesta empieza a parecer menos visionaria y más necesaria.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la fotónica aplicada a la IA?
Es el uso de tecnologías basadas en luz para transmitir, conectar o procesar información en sistemas de inteligencia artificial, especialmente en centros de datos de alto rendimiento.
¿Por qué la IA necesita más conexiones ópticas?
Porque los grandes clústeres de IA mueven enormes cantidades de datos entre GPU, memoria, servidores y switches. La óptica puede ofrecer más ancho de banda y mejor eficiencia energética.
¿Qué es CAS Star?
CAS Star es una firma china de capital riesgo vinculada al entorno de la Academia China de Ciencias y especializada en inversiones de hard tech, con una fuerte exposición a fotónica.
¿La fotónica sustituirá a los chips actuales?
No de forma inmediata. Lo más probable es que complemente a la electrónica, sobre todo en interconexión, redes de centros de datos, empaquetado avanzado y, a más largo plazo, computación fotónica.
vía: scmp
