¿Qué es la red óptica con IA? ¿Por qué Goldman Sachs prevé un mercado de $154 mil millones para 2028?
Durante gran parte del auge de la IA, los inversores se han centrado en una pregunta: ¿cuántas GPU pueden desplegar las empresas tecnológicas? Pero a medida que los clusters de IA se vuelven más grandes y potentes, otro cuello de botella se está moviendo al centro de la carrera de infraestructura: qué tan rápido pueden comunicarse entre sí esos procesadores.
Ese cambio está poniendo la red óptica en el Spotlight. Goldman Sachs Research describió la red óptica como la “próxima megatendencia” en la infraestructura de IA y estimó que el aumento del poder de cómputo por rack y la implementación más amplia de la infraestructura de IA podrían liberar aproximadamente nueve veces más mercado total abordable, llevando la oportunidad a unos $154 mil millones.
La tesis refleja un cambio más amplio en la infraestructura de IA. Los aceleradores más rápidos generan más datos, los clusters más grandes requieren más comunicación entre procesadores, y las conexiones eléctricas tradicionales se vuelven cada vez más difíciles de escalar de manera eficiente. La fibra óptica, la fotónica de silicio y la óptica empaquetada conjuntamente podrían volverse tan importantes para la próxima fase de la infraestructura de IA como las GPU, la memoria y los sistemas de alimentación lo fueron para la primera.
¿Qué es la red óptica de IA?
La red óptica con IA se refiere al uso de tecnologías de comunicación basadas en luz para transferir datos entre procesadores, servidores, conmutadores, racks y clústeres de centros de datos. En lugar de depender completamente de señales eléctricas que se mueven a través de cobre, los sistemas ópticos convierten los datos en luz y los transmiten a través de fibra.
La forma más fácil de entender su papel es pensar en un centro de datos de IA como una fábrica. Las GPUs y otros aceleradores son las máquinas que realizan el trabajo, mientras que la red es el sistema de transporte que las conecta. Una fábrica llena de máquinas extremadamente potentes aún funcionará mal si los materiales no pueden moverse entre esas máquinas lo suficientemente rápido. El mismo principio se aplica a la IA: los procesadores deben intercambiar continuamente parámetros del modelo, activaciones, gradientes y otros datos mientras entrena o sirve modelos grandes.
Esto convierte la red en parte del sistema de cómputo eficaz en lugar de un componente periférico. Goldman Sachs argumenta que la red desbloquea la capacidad de cómputo de los chips de IA individuales al permitir que muchos procesadores operen juntos con baja latencia. A medida que los clústeres de IA crecen, la cantidad gastada en mover datos puede aumentar junto con la cantidad gastada en generar cómputo.
Por qué la IA necesita redes más rápidas
La informática empresarial tradicional a menudo implica cargas de trabajo que pueden operar relativamente de forma independiente en servidores. Los modelos de IA grandes son diferentes. El entrenamiento requiere frecuentemente miles de aceleradores para coordinar cálculos, intercambiar grandes cantidades de información y mantenerse sincronizados. Si la comunicación se retrasa, los procesadores costosos pueden pasar parte de su tiempo esperando en lugar de calcular.
Ese desafío se vuelve más grave a medida que los sistemas de IA escalan. Un clúster que contiene cientos de GPUs requiere un nivel de capacidad de red; un sistema que contiene decenas de miles—o eventualmente cientos de miles—crea un problema de conectividad fundamentalmente diferente. NVIDIA ahora describe la red como un multiplicador crítico del poder de cómputo en fábricas de IA gigascale, con su última arquitectura Spectrum diseñada para conectar implementaciones de GPUs extremadamente grandes.
El resultado es un cambio de una visión centrada en chips de la IA a una visión a nivel de sistema. Las GPU más rápidas aún son importantes, pero su valor económico depende cada vez más de que la memoria, la energía, el enfriamiento y la red sean capaces de mantenerlas productivas. A medida que aumenta la densidad de cómputo, también aumenta el costo de una red inadecuada, ya que los procesadores cada vez más caros se están subutilizando.
Cobre frente a fibra: por qué la óptica está ganando terreno
El cobre ha sido durante mucho tiempo esencial dentro de los centros de datos. Es económico, bien comprendido y altamente efectivo a cortas distancias. Para muchas conexiones, el cobre seguirá siendo económicamente viable. El problema es que mover señales eléctricas a velocidades cada vez más altas se vuelve cada vez más difícil a medida que aumentan el ancho de banda y la distancia.
A tasas de datos más altas, los enlaces eléctricos enfrentan pérdida de señal, limitaciones de potencia y térmicas. Los ingenieros pueden compensar con retimers, procesamiento digital de señales y diseños de cable mejorados, pero estas soluciones también consumen energía. La comunicación óptica puede transmitir ancho de banda muy alto a mayores distancias con menor degradación de señal, lo que la hace cada vez más atractiva a medida que las redes de IA se vuelven más grandes y rápidas. Goldman Sachs Asset Management señaló en julio que se espera que los centros de datos transfieran más enlaces de transmisión de cobre hacia fibra óptica a medida que aumenten los requisitos de velocidad e interconectividad.
Esto no significa que la fibra eliminará el cobre en su totalidad en un centro de datos de IA. La transición más probable es gradual: el cobre sigue siendo competitivo para muchas conexiones de corto alcance, mientras que la óptica se acerca cada vez más a los conmutadores y procesadores a medida que los requisitos de ancho de banda hacen que la transmisión eléctrica sea cada vez más difícil. La variable clave, por lo tanto, no es si el cobre desaparece, sino cuánto de cada nueva generación de infraestructura de IA requiere contenido óptico.
Ampliación vertical vs ampliación horizontal: Los dos mercados de redes de IA
Comprender la oportunidad óptica también requiere distinguir entre la red de escalamiento vertical y la red de escalamiento horizontal. El escalamiento vertical conecta los aceleradores lo suficientemente cerca como para que puedan comportarse más como un único sistema de cómputo. Estos enlaces priorizan un ancho de banda extremadamente alto y una latencia muy baja, ya que las GPU pueden necesitar intercambiar información continuamente durante una carga de trabajo.
La red de escalado horizontal conecta grupos más grandes de servidores, bastidores o dominios de cómputo para que el clúster de IA en su conjunto pueda expandirse. La comunicación óptica ha sido históricamente más establecida en estos enlaces más largos. El cambio principal es que la óptica comienza a moverse hacia el interior hacia entornos de escalado vertical a medida que aumentan la densidad de procesadores y los requisitos de ancho de banda.
Esta distinción ayuda a explicar por qué el mercado potencial puede expandirse mucho más rápido que el número de centros de datos solamente. El análisis de Goldman Sachs examina tanto las oportunidades de escalamiento vertical como horizontal, así como la composición cambiante de cables de cobre, módulos ópticos intercambiables, óptica copaquetizada y otros componentes de interconexión. En otras palabras, la IA no solo está construyendo más redes—está aumentando la cantidad y la sofisticación de la red requerida dentro de cada sistema de cómputo.
¿Qué es la óptica empaquetada conjuntamente?
La óptica coempaquetada, comúnmente abreviada como CPO, es una de las tecnologías más importantes detrás de la actual discusión sobre redes de IA. En una arquitectura convencional, un chip de conmutación comunica eléctricamente a través de una placa de circuito antes de que la señal alcance un transceptor óptico intercambiable, donde se convierte en luz y se transmite a través de fibra.
CPO acerca mucho más los motores ópticos al silicio de conmutación, integrando la óptica con el paquete del chip en lugar de colocar toda la conversión óptica en el borde del sistema. El camino eléctrico más corto puede reducir la pérdida de señal y el consumo de energía, permitiendo al mismo tiempo una mayor densidad de ancho de banda. Esto se vuelve particularmente valioso a medida que aumentan las velocidades de red y el costo energético de mover datos se vuelve cada vez más importante.
CPO ya está trascendiendo el laboratorio. Broadcom indicó en marzo que su cartera de infraestructura de IA incluía un conmutador Ethernet de 102,4 terabits por segundo con óptica empaquetada junto con tecnología DSP óptica de 400 G por canal y otros productos de conectividad de alta velocidad. NVIDIA también está incorporando CPO en su plataforma Spectrum-X Ethernet Photonics, convirtiendo esta tecnología en parte de una arquitectura de IA comercial en lugar de ser simplemente un concepto de investigación a largo plazo.
Por qué Goldman Sachs ve un mercado de 154 mil millones de dólares
El número principal en la tesis de redes ópticas de Goldman Sachs es un mercado total direcible potencial de $154 mil millones. El banco estima que el crecimiento de la infraestructura de IA y el aumento de la potencia de cómputo por rack podrían generar una expansión aproximada de nueve veces en la oportunidad en diferentes configuraciones de red. Su análisis incluye sistemas de escalado vertical y horizontal, así como cables de cobre, módulos ópticos intercambiables, CPO y placas intermedias de PCB.
El punto importante es que la previsión está impulsada por dos fuerzas al mismo tiempo. Primero, la industria de la IA está implementando más infraestructura de cómputo. Segundo, cada nueva generación de infraestructura puede requerir más contenido de red por unidad de cómputo. Añadir más GPUs crea enlaces adicionales, mientras que aumentar el ancho de banda de cada enlace incrementa el valor del equipo de red necesario para conectarlos.
Eso crea un efecto multiplicador potencial. Los ingresos por redes de IA no tienen que crecer solo porque se construyan más centros de datos; también pueden crecer porque cada rack, supernodo o clúster contiene conectividad más cara. La cifra de $154 mil millones debe entenderse como una estimación basada en arquitecturas de sistemas futuros y supuestos de adopción, no como ingresos garantizados, pero ilustra cómo el gasto en infraestructura de IA podría ampliarse drásticamente más allá de los aceleradores mismos.
Por qué NVIDIA Vera Rubin es importante
La plataforma Vera Rubin de NVIDIA proporciona una de las señales más claras de que la red óptica se está volviendo estratégicamente importante. En mayo de 2026, NVIDIA anunció que Vera Rubin estaba entrando en producción completa e introdujo Spectrum-X Ethernet Photonics, un sistema de red basado en CPO diseñado para ayudar a respaldar futuras fábricas de IA con millones de GPU.
Según NVIDIA, Spectrum-X Ethernet Photonics puede ofrecer una eficiencia energética cinco veces superior a las redes que utilizan transceptores tradicionales, junto con mejoras en el tiempo de actividad de la aplicación y la velocidad de implementación. Estas cifras son comparaciones propias de NVIDIA, pero ilustran por qué la potencia de red se ha convertido en una preocupación principal de diseño. Cada vatio consumido para mover datos es un vatio no disponible para los procesadores que realizan cálculos de IA.
La importancia es más amplia que una sola generación de producto. Cuando un proveedor dominante de aceleradores de IA integra la red fotónica en su hoja de ruta de plataforma, la óptica se convierte en parte de la arquitectura del sistema que rodea la computación futura. Esto fortalece el argumento de que la conectividad podría convertirse en una parte mayor del gasto en infraestructura de IA, incluso si las tecnologías de red individuales continúan evolucionando.
¿Reemplazará CPO a los módulos ópticos enchufables?
CPO tiene ventajas convincentes, pero eso no significa que los módulos ópticos convencionales enchufables desaparecerán. Los transceptores enchufables tienen una ventaja operativa importante: son modulares. Los operadores de centros de datos pueden reemplazar, actualizar o darles mantenimiento de forma independiente del conmutador, y una cadena de suministro global madura ya respalda esta arquitectura.
CPO intercambia parte de esa modularidad por una integración más estrecha. Acercar la óptica al silicio de conmutación puede mejorar la eficiencia energética y la densidad de ancho de banda, pero el empaquetado, la gestión térmica, el rendimiento de fabricación y la mantenibilidad se vuelven más complejos. Estos intercambios significan que la solución óptima puede variar según la distancia, los requisitos de ancho de banda, la arquitectura del sistema y el costo del tiempo de inactividad.
El futuro probable es, por lo tanto, más matizado que una simple batalla entre CPO y conectables. Un mercado de redes de IA en rápida expansión podría respaldar ambas tecnologías en diferentes partes de la red. Incluso si el CPO capta una cuota creciente en los entornos de mayor ancho de banda, la demanda total de ópticas conectables podría seguir aumentando si el número total de enlaces ópticos crece lo suficientemente rápido.
¿Qué empresas podrían beneficiarse del auge de la óptica de IA?
La oportunidad potencial se extiende mucho más allá de los fabricantes de GPU, ya que la red óptica es una cadena de suministro de múltiples capas. Los sistemas de cómputo generan demanda, los chips de red enrutan el tráfico, los componentes ópticos convierten señales eléctricas en luz, la fibra transporta esas señales y el equipo de red une las piezas.
| Segmento | Rol en la red de IA | Ejemplos |
| Sistemas de cómputo de IA | Crear demanda para conectividad de alta velocidad | NVIDIA |
| Silicio de conmutación y red | Dirigir el tráfico a través de clústeres de IA | Broadcom, NVIDIA |
| Componentes ópticos | Láseres, transceptores y componentes relacionados | Coherent, Lumentum |
| Infraestructura de fibra | Transmite señales ópticas | Corning |
| Sistemas de red | Construye redes ópticas de alta velocidad | Ciena |
La tesis de inversión más amplia es, por lo tanto, que el gasto en capital de IA podría extenderse hacia afuera. La primera ola recompensó desproporcionadamente a las empresas que venden cómputo. Las olas posteriores han aumentado la atención en memoria, energía y refrigeración, y la red podría representar otra capa de esa expansión. El portafolio actual de productos de Broadcom es un ejemplo útil: ahora abarca XPUs, conmutadores Ethernet, óptica, SerDes, DSPs y tecnologías PCIe para grandes clústeres de IA.
Sin embargo, la exposición industrial no convierte automáticamente a cada empresa óptica en un ganador. La mezcla de productos, la concentración de clientes, la capacidad de fabricación, los precios y las transiciones tecnológicas pueden generar resultados muy distintos a lo largo de la cadena de suministro.
¿Qué podría detener el auge de 154 mil millones de dólares?
El mayor riesgo es directo: el gasto en capital de la IA podría crecer más lentamente de lo esperado. Las previsiones de redes ópticas dependen en última instancia de qué tan rápido los hiperscalers, los laboratorios de IA y las empresas continúan construyendo infraestructura informática. Una reducción en la implementación de aceleradores también reduciría la necesidad de las conexiones que rodean a esos aceleradores.
La tecnología también podría cambiar la proyección. Cables eléctricos activos mejorados, retimers y otras tecnologías de cobre podrían extender la conectividad eléctrica más allá de lo que suponen las proyecciones actuales. CPO podría enfrentar desafíos en fabricación, empaquetado o mantenibilidad que ralenticen su adopción. Las arquitecturas de IA futuras también podrían organizar el cómputo de manera diferente, cambiando cuántos enlaces ópticos se requieren por rack o clúster.
Finalmente, la eficiencia es una incertidumbre real. Modelos, software y técnicas de inferencia mejores podrían permitir a los proveedores de IA realizar más trabajo con el mismo hardware. La cifra de $154 mil millones de Goldman Sachs debe considerarse, por lo tanto, como un escenario de cómo podría volverse grande la oportunidad bajo ciertas suposiciones de infraestructura. La tesis más duradera no es el número exacto, sino que el movimiento de datos se está convirtiendo en una parte cada vez más grande y valiosa del cómputo de IA.
¿Es la red óptica la próxima gran tendencia en infraestructura de IA?
El caso técnico se vuelve cada vez más sólido. Los clusters de GPU se están haciendo más grandes, los requisitos de ancho de banda están aumentando, y se presta más atención a la cantidad de energía consumida simplemente al mover datos. Tanto NVIDIA como Broadcom ahora tienen hojas de ruta de productos comerciales que incorporan tecnologías ópticas avanzadas dentro de sistemas de red de inteligencia artificial a gran escala.
La pregunta importante, sin embargo, no es si el mercado llega precisamente a $154 mil millones en una fecha determinada. Las proyecciones cambiarán a medida que evolucionen las arquitecturas de IA. Una métrica más útil es la cantidad de red y contenido óptico requerida por cada unidad de cálculo de IA. Si esta proporción sigue aumentando mientras la implementación general de cálculo de IA también se expande, la red óptica puede crecer rápidamente incluso si cambian tecnologías individuales o suposiciones sobre cuota de mercado.
Eso hace que la conectividad sea una de las áreas más importantes para vigilar en la próxima fase de la implementación de la IA. Las GPU pueden generar inteligencia, pero se requieren redes cada vez más sofisticadas para combinar esos procesadores en sistemas de cómputo lo suficientemente grandes como para entrenar y operar la próxima generación de modelos.
Conclusión: La IA se está convirtiendo en una historia de conectividad
La primera etapa del auge de la infraestructura de IA generativa estuvo dominada por el cómputo. Las GPU se convirtieron en el recurso escaso, y las empresas compitieron por asegurar aceleradores, memoria, energía y capacidad de centros de datos. A medida que estos sistemas se escalan, el desafío está cambiando cada vez más hacia la conexión eficiente de todo ese cómputo.
Las redes ópticas abordan este desafío al ofrecer el ancho de banda, el alcance y la eficiencia energética necesarios para mover enormes cantidades de datos entre procesadores y clústeres. La CPO y la fotónica de silicio podrían acercar aún más la óptica al silicio de IA, mientras que sistemas de próxima generación como NVIDIA Vera Rubin muestran que la transición ya está entrando en la infraestructura comercial.
La predicción de $154 mil millones de Goldman Sachs puede o no resultar exacta. La tendencia más amplia es más importante: la próxima fase de la carrera de infraestructura de IA puede depender cada vez más no solo de qué tan rápido puedan calcular los procesadores, sino de qué tan rápido pueda moverse la información entre ellos.
Preguntas frecuentes
¿La fotónica de silicio es lo mismo que la fibra óptica?
No. La fibra óptica se refiere principalmente a la transmisión de luz a través de fibra óptica, mientras que la fotónica de silicio utiliza técnicas de fabricación de semiconductores para integrar funciones ópticas, como moduladores y fotodetectores, en dispositivos basados en silicio. Ambas tecnologías pueden trabajar juntas: los componentes de fotónica de silicio generan, manipulan o reciben señales ópticas que luego viajan a través de la fibra.
¿Qué es un transceptor óptico en un centro de datos de IA?
Un transceptor óptico convierte los datos eléctricos de servidores o chips de red en señales ópticas para su transmisión a través de fibra y convierte la luz entrante de nuevo en señales eléctricas. Estos módulos son puntos de conexión críticos en las redes de centros de datos modernos, especialmente a medida que aumentan las velocidades de enlace y la fibra se extiende más profundamente en la infraestructura de IA.
¿Qué significan 800G y 1.6T en redes ópticas?
Describen la capacidad aproximada de datos de una conexión de red. Un enlace de 800G puede transportar hasta aproximadamente 800 gigabits por segundo, mientras que 1.6T se refiere a aproximadamente 1.6 terabits por segundo. Estos números describen el ancho de banda de red, no el rendimiento computacional de una GPU.
¿Necesita la inferencia de IA tanto la red óptica como el entrenamiento de IA?
El patrón de red puede variar. Entrenar modelos grandes a menudo requiere una sincronización intensiva en múltiples aceleradores, lo que hace esenciales interconexiones extremadamente rápidas. La inferencia a veces puede distribuirse de forma más independiente, pero modelos de razonamiento a gran escala, IA agente y servicios de alto volumen también pueden requerir una comunicación sustancial entre procesadores y sistemas.
¿Por qué importa el consumo de energía de la red en los centros de datos de IA?
Los centros de datos de IA operan dentro de presupuestos eléctricos y de refrigeración finitos. La energía consumida por conmutadores, transceptores y equipos de procesamiento de señales reduce la cantidad disponible para las GPU y otro hardware de cómputo. A medida que crecen los clusters de IA, reducir la energía necesaria para mover cada bit de datos puede mejorar tanto la eficiencia del sistema como la economía de todo el centro de datos.
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