Casi todas las operaciones útiles de un portátil dependen de electrones que circulan por transistores y pistas metálicas. Ese diseño ha transformado el mundo. Sin embargo, los sistemas modernos de inteligencia artificial revelan un coste creciente: mover enormes cantidades de datos entre procesadores, memoria y otros procesadores consume tiempo, área del chip y energía. El cálculo puede ser rápido; entregar los números se convierte en el cuello de botella.
La luz ofrece otra ruta. Un haz puede transportar información con rapidez, varias longitudes de onda pueden viajar por la misma guía y las señales ópticas recorren distancias útiles sin la resistencia eléctrica de una pista de cobre. La fotónica de silicio integra guías de onda, moduladores y detectores diminutos en dispositivos semiconductores fabricados mediante métodos relacionados con los de los chips electrónicos.
No es un intercambio sencillo de electricidad por luz. Los sistemas fotónicos se vuelven útiles primero donde la luz posee una ventaja física clara: mover datos y ejecutar operaciones matemáticas muy paralelas. La electrónica sigue almacenando información, tomando decisiones y realizando gran parte del trabajo de apoyo. La máquina emergente es híbrida.
Dos ideas diferentes bajo el mismo nombre
«Computación fotónica» puede significar al menos dos cosas.
La primera es la comunicación óptica dentro de los sistemas informáticos y entre ellos. Los datos eléctricos controlan un modulador que cambia una señal luminosa. La luz viaja por una fibra o una guía integrada; después, un fotodetector la convierte de nuevo en señal eléctrica. La finalidad es el transporte, no el cálculo. La fibra óptica ya sostiene internet; el nuevo reto consiste en acercar el enlace óptico a procesadores y conmutadores.
La segunda es el cálculo óptico. Una red de guías y componentes transforma la luz para que la salida represente el resultado de una operación matemática. Muchos aceleradores experimentales se centran en la multiplicación de matrices, repetida en redes neuronales, procesamiento de imágenes y cálculo científico.
Ambas categorías pueden combinarse, pero no son equivalentes. Un enlace óptico junto a un chip de IA no significa que la IA se calcule con luz. Un procesador fotónico de laboratorio tampoco implica que todo el servidor haya abandonado la electrónica.
Por qué mover datos se ha vuelto un problema serio
Una gran carga de IA se reparte entre muchos aceleradores. Cada uno intercambia parámetros del modelo, resultados intermedios y datos de entrenamiento. El cobre funciona bien en distancias cortas, pero los enlaces eléctricos más rápidos afrontan pérdidas, distorsión y un consumo exigente. Los ecualizadores, repetidores y demás circuitos auxiliares también gastan energía.
En la óptica coempaquetada, transmisores y receptores se sitúan cerca del encapsulado del procesador o conmutador. Se acorta el tramo eléctrico más difícil y la luz asume el trayecto largo y de gran ancho de banda. Una revisión de 2026 en Nature Electronics describe esta tecnología como una posible base para futuros sistemas de alto rendimiento, pero también señala problemas abiertos de refrigeración, fabricación y normalización.
Esta es hoy la respuesta más práctica a la pregunta del título: la luz empieza a reemplazar algunas conexiones eléctricas, especialmente cuando numerosos chips intercambian datos. No sustituye a los transistores que ejecutan el sistema operativo ni a las celdas de memoria que guardan el modelo.
¿Cómo puede calcular un haz de luz?
La luz posee propiedades controlables: intensidad, fase, longitud de onda y polarización. Un circuito fotónico puede codificar números en ellas. Componentes diminutos separan y combinan haces. La interferencia hace que unas salidas sean más brillantes y otras más oscuras. Los detectores miden el resultado y lo convierten en un valor eléctrico.
Un diseño habitual emplea una malla de interferómetros Mach-Zehnder. Cada elemento divide la luz en dos caminos, ajusta su fase relativa y vuelve a unirlos. Al configurar muchos dispositivos, la red implementa una transformación matemática. Otras arquitecturas utilizan anillos, difracción o varias longitudes de onda a la vez. Distintos «colores» pueden actuar como canales paralelos.
La física efectúa muchas operaciones de multiplicar y sumar mientras la luz atraviesa la red. En una operación grande, repetida y adecuada, esto puede ofrecer mucho rendimiento y poca latencia.
Pero una IA completa hace más que multiplicar matrices. Debe cargar entradas, fijar pesos ópticos, detectar salidas, aplicar funciones no lineales, gestionar memoria y corregir errores. Estos pasos suelen ser electrónicos. Si los láseres, convertidores y controles consumen demasiado, la ventaja del núcleo fotónico desaparece.
¿Qué se ha demostrado realmente?
La investigación ya no se limita a ejemplos minúsculos. En abril de 2025, Nature publicó un procesador fotónico de IA que ejecutaba modelos como ResNet y BERT, además de una tarea de aprendizaje por refuerzo. Sus autores presentaron la precisión como un desafío central; los trabajos anteriores solían limitarse a pruebas simplificadas.
En comunicaciones, un artículo de Nature Photonics de 2025 describió la integración 3D de 80 transmisores y receptores fotónicos en 0,3 mm² para enlaces entre chips. IBM ha informado de módulos de óptica coempaquetada con guías de polímero y pruebas de fiabilidad bajo estrés térmico.
También existen productos y plataformas de evaluación. Lightelligence presenta PACE², lanzado en 2025, como una tarjeta aceleradora optoelectrónica con matriz óptica configurable de 128 × 128. Lightmatter anunció en marzo de 2026 que una versión de evaluación de Passage había alcanzado 1,6 terabits por segundo y fibra; según la empresa, había kits disponibles para clientes iniciales.
El estado importa. Un prototipo revisado por pares demuestra un resultado en condiciones concretas. Un kit permite realizar pruebas. El muestreo significa que se entregan primeras unidades. Ninguno de esos términos significa por sí solo que millones de ordenadores ya usen la tecnología o que esta haya demostrado ser más barata y fiable durante años.
¿Por qué no construir un ordenador totalmente óptico?
Primero, la luz es difícil de almacenar. La memoria electrónica conserva miles de millones de valores de forma compacta y permite acceder a ellos repetidamente. Las líneas ópticas de retardo no sustituyen directamente a la RAM.
Segundo, muchos cálculos fotónicos son analógicos. Las variaciones de fabricación, la temperatura, el ruido del detector y un control imperfecto cambian el resultado. La electrónica digital restaura ceros y unos limpios en cada etapa. Un sistema fotónico puede calibrar y compensar errores, pero ello cuesta hardware, tiempo y energía.
Tercero, la luz no proporciona de forma natural todas las operaciones de un programa. Las redes neuronales necesitan funciones no lineales, comparaciones y control dependiente de los datos. La electrónica suele realizarlos con mayor facilidad. Láseres, moduladores, detectores y conversores también ocupan espacio y consumen energía.
Por último, la integración es difícil. Un componente óptico rápido debe conectarse con fibras, controladores, memoria, encapsulado y refrigeración. Todo el sistema ha de ser fabricable, reparable y económicamente viable.
Dónde llegará primero la luz
El camino próximo no es un portátil óptico resplandeciente. La tecnología aparecerá antes en centros de datos, donde la presión es mayor y la economía puede justificar un encapsulado especializado.
Su primer papel amplio será probablemente la interconexión entre conmutadores, aceleradores, placas y armarios. El segundo será la aceleración especializada: un motor fotónico híbrido repite una operación adecuada, mientras los procesadores electrónicos gestionan el control y todo lo irregular.
Las GPU no reemplazaron a las CPU; se convirtieron en sus compañeras para el trabajo paralelo. Un acelerador fotónico puede seguir la misma trayectoria: no como sustituto universal, sino como motor para una parte concreta.
Cinco preguntas ante el próximo «ordenador óptico»
- ¿La luz transporta datos, calcula o hace ambas cosas?
- ¿Qué tarea se midió, con qué precisión y contra qué referencia electrónica?
- ¿La cifra energética incluye láser, convertidores, memoria y control?
- ¿Es un prototipo, un kit de evaluación, una muestra o un despliegue en volumen?
- ¿Puede fabricarse y calibrarse a una escala útil?
Estas preguntas no restan valor a la investigación. Revelan qué ha cambiado de verdad.
La respuesta es una asociación
¿Puede la luz sustituir a la electricidad dentro de un ordenador? En ciertas conexiones, sí, y la transición ya se acerca al procesador. En determinadas operaciones matemáticas, los chips fotónicos también realizan trabajo útil. En el ordenador completo, no con la tecnología actual.
El futuro más creíble es optoelectrónico. La luz mueve información y acelera operaciones adecuadas para su física. Los electrones almacenan datos, implementan lógica y gestionan el sistema. El avance no será que una derrote a la otra, sino que su colaboración permita calcular más rápido y con menos energía sin resultar demasiado frágil o costosa.
Fuentes y lecturas complementarias
- Nature Electronics — Co-packaged optics for high-performance computing and artificial intelligence (19 de agosto de 2026)
- Nature Nanotechnology — How nanophotonics can drive optical computing toward practical applications (9 de septiembre de 2026)
- Nature — Universal photonic artificial intelligence acceleration (9 de abril de 2025)
- Nature Photonics — Three-dimensional photonic integration for ultra-low-energy, high-bandwidth interchip data links (21 de marzo de 2025)
- IBM Research — Co-packaged optics module with single-mode polymer waveguide (6 de diciembre de 2025)
- Lightelligence — tarjeta aceleradora optoelectrónica PACE²
- Lightmatter — hito de evaluación Passage, 1,6 Tb/s por fibra (11 de marzo de 2026)
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