A Nvidia comprometeu ao menos US$ 6,5 bilhões em empresas que desenvolvem tecnologia fotônica desde março deste ano.
A fotônica é considerada uma forma mais eficiente de transferir dados do que o padrão atual, baseado em eletricidade transmitida por cobre — visto como um dos principais gargalos para a expansão da inteligência artificial.
“A quantidade de capacidade de tecnologia de fotônica de silício de que precisamos é substancialmente maior do que a existente hoje no mundo”, afirmou o CEO da Nvidia, Jensen Huang, durante a conferência GTC em março.
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Chip da Nvidia
A NVIDIA comprometeu pelo menos US$ 6,5 bilhões em empresas que desenvolvem tecnologia fotônica nos últimos três meses, em uma corrida para solucionar um dos principais gargalos da expansão da inteligência artificial.
A fotônica (uso da luz para transmitir dados) é uma tecnologia emergente considerada uma alternativa mais eficiente ao atual processo de transferência de informações por eletricidade. O modelo elétrico consome mais energia, fator que vem sendo apontado como um obstáculo para a adoção mais ampla da I.A.
Desde o início de março, a Nvidia anunciou investimentos de US$ 2 bilhões nas empresas Lumentum, Coherent e Marvell Technology, todas focadas no desenvolvimento de tecnologias fotônicas. A gigante dos chips também informou que investirá US$ 500 milhões na Corning para desenvolver soluções avançadas de conectividade óptica e participou da rodada Série E de US$ 500 milhões da startup de óptica Ayar Labs.
“A fotônica representa uma forma de a Nvidia ampliar sua infraestrutura de I.A. sem os custos energéticos associados à permanência em sistemas elétricos e de cobre”, afirmou Alvin Nguyen, analista sênior da Forrester, à CNBC.
“Ao investir em empresas de fotônica, a Nvidia garante que os avanços nessa área continuem e evita atingir um limite de escalabilidade e desempenho que ocorreria caso permanecesse apenas com soluções elétricas e cobre”, acrescentou.
A fotônica pode ser aplicada na infraestrutura de I.A. ao usar luz para mover dados entre GPUs, memória, chips de rede, servidores e data centers, em vez de depender exclusivamente de sinais elétricos transmitidos por cobre.
Embora o cobre continue sendo hoje o principal padrão de conectividade devido ao menor custo e alta confiabilidade, a fotônica deve ganhar relevância progressivamente na infraestrutura de I.A., segundo Brian Colello, analista sênior da Morningstar, também em entrevista à CNBC.
“O roteiro da Nvidia para soluções de I.A. em escala de racks de próxima geração exigirá uma quantidade crescente de conectividade óptica para processar a largura de banda exponencialmente maior gerada por novos modelos e maior uso”, afirmou.
A Nvidia já disponibilizou algumas tecnologias fotônicas em suas soluções de rede. A companhia anunciou ferramentas que, segundo ela, permitirão conectar milhões de GPUs entre diferentes instalações, reduzindo drasticamente o consumo de energia e os custos operacionais.
“Quando olhamos para o futuro, chegamos à conclusão de que estamos começando a ampliar nossa tecnologia de fotônica de silício”, disse Jensen Huang durante a GTC em março, ao comentar a plataforma de rede ethernet da Nvidia usada para conectar fábricas de I.A. e clusters de GPUs. Ele também afirmou que a empresa começou a adicionar fotônica à tecnologia de interconexão entre GPUs.
“Isso significa que a quantidade de capacidade de tecnologia de fotônica de silício de que precisamos é substancialmente maior do que a existente hoje no mundo”, afirmou. “Por isso trabalhamos com a cadeia de suprimentos para ajudá-los a expandir essa capacidade antecipadamente.”
As ações da Lumentum acumulam alta de 134% desde o início do ano, enquanto a Coherent sobe 96%. Já os papéis da Marvell avançaram 122% em 2026, e os da Corning, 111%.
A Nvidia não está sozinha no movimento de direcionar recursos para tecnologias fotônicas ligadas à I.A.
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A fabricante de chips AMD participou da rodada da Ayar Labs ao lado da Nvidia, além de ter adquirido a startup Enosemi em 2025 e realizado investimentos nas empresas Teramount e Celestial AI. Os braços de venture capital da Alphabet e da Microsoft também apoiaram a startup nEye em uma rodada Série C de US$ 80 milhões em abril.
Apesar do avanço, implementar tecnologia fotônica em larga escala em toda a infraestrutura de I.A. ainda apresenta desafios.
“A tecnologia funciona, o problema mais difícil é a escala de produção”, afirmou Nick Patience, líder de I.A. do Futurum Group, à CNBC.
“O rendimento de fabricação de montagens ópticas complexas coempacotadas continua sendo um desafio porque o alinhamento preciso entre componentes ópticos e de silício é extremamente sensível. Quando algo dá errado no processo de empacotamento, normalmente a montagem não pode ser refeita”, explicou.
“A transição já começou, mas ainda está em estágio inicial”, concluiu Patience. “Eu esperaria uma adoção em larga escala a partir de 2028.”
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