Lumai™ afirma que su uso de la luz para la inferencia de IA puede reducir el consumo de energía de los centros de datos en un 90% y aumentar la velocidad de procesamiento hasta 50 veces.
Oxford, Reino Unido, 3 de noviembre de 2026 /PRNewswire/ -- La agencia británica de financiamiento público para I+D, Advanced Research and Invention Agency (ARIA), implementará por primera vez la tecnología de razonamiento óptico 3D de Lumai. Lumai es una empresa de cómputo óptico que está desarrollando la próxima generación de infraestructura de IA.
A medida que el uso de energía en centros de datos gana importancia en la agenda política e industrial, ARIA integrará los servidores de inferencia Lumai Iris™ en su Scaling Inference Lab como la primera plataforma de inferencia óptica en dicho laboratorio. El laboratorio es operado por la organización sin fines de lucro CommonAI CIC, enfocada en el desarrollo colaborativo de IA. Esta implementación permitirá a los investigadores evaluar el valor del cómputo óptico en entornos de centros de datos comerciales, así como su potencial para reducir el consumo energético de los centros de datos en un 90 %. Los servidores Lumai Iris también podrían reducir el costo total de propiedad a aproximadamente una décima parte del costo de las arquitecturas tradicionales de GPU.
La tecnología Iris de Lumai puede ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) de producción, funcionando mediante cálculos de IA dentro haces de luz en un espacio tridimensional, en lugar de depender únicamente de transistores en chips de silicio. Dado que los números se codifican como intensidad de luz y se utilizan elementos ópticos pasivos, como lentes, para realizar operaciones matemáticas, el cálculo en sí consume casi ninguna energía, y el consumo energético apenas aumenta con el aumento del rendimiento.
“La electricidad, no la demanda, es lo que actualmente limita la velocidad de implementación de la IA,” dijo el Dr. Xianxin Guo, cofundador y CEO de Lumai. “Operar sistemas de múltiples nodos en centros de datos comerciales es exactamente el lugar donde nuevas arquitecturas de cómputo demuestran si están listas para implementarse realmente. Esta colaboración con ARIA Scaling Inference Lab valida nuestra hoja de ruta en un sistema real en un entorno comercial.”
ARIA es una agencia de financiación independiente respaldada por el gobierno del Reino Unido que apoya la inteligencia artificial avanzada y otras tecnologías transformadoras. Establecida mediante una ley parlamentaria y patrocinada por el Departamento de Negocios, Innovación, Ciencia y Comercio del Reino Unido, se dedica a apoyar a científicos e ingenieros en el desarrollo de ideas ambiciosas que puedan generar avances científicos y tecnológicos significativos, especialmente aquellos proyectos que beneficien a la sociedad en general. Su Scaling Inference Lab tiene como objetivo someter a prueba arquitecturas de cómputo de próxima generación en entornos comerciales reales, utilizando suministro eléctrico estándar, refrigeración e integración en bastidores.
David Lewis, Chief Scientific and Technology Officer de ARIA, dijo: “Entre las plataformas que hemos evaluado, la tecnología de Lumai es la plataforma de cómputo óptico más madura y tiene el potencial de hacer la inferencia de IA más eficiente en términos energéticos y reducir la dependencia de las limitadas cadenas de suministro globales de hardware. Scaling Inference Lab proporciona un medio para probar públicamente e independientemente este potencial a escala de rack.”
El camino hacia una inferencia más eficiente
A medida que la demanda de inferencia de IA crece aceleradamente, resultará crucial optimizar la eficiencia de los centros de datos. La inferencia de IA tradicional opera electrónicamente en silicio y consume mucha energía en escenarios a gran escala. Si se dependiera únicamente de estos aceleradores tradicionales para satisfacer las necesidades computacionales de incluso un laboratorio de IA líder, se estima que los gastos en infraestructura alcanzarán 100 billones de dólares en los próximos cinco años. Además, la demanda energética adicional superará los 1.000 gigavatios. Sin un cambio en la forma física de la computación de IA, estos requisitos energéticos y de costos harán imposible lograr este objetivo.
La IA soberana necesita cálculos más inteligentes
Para el Reino Unido, este desafío también concierne a la soberanía. La capacidad本土 de cálculo de IA necesaria para el Reino Unido dependerá de cómo obtener más potencia de cálculo con electricidad y capacidad de red limitadas, y de llevar las tecnologías desarrolladas en el Reino Unido a centros de datos reales.
Gavin Ferris, CEO de CommonAI, dijo: "Mientras el Reino Unido construye capacidad de cómputo de IA soberana, debe hacerlo dentro de las condiciones eléctricas actuales. Necesitamos encontrar y validar nuevos métodos innovadores de cómputo de IA. Scaling Inference Lab fue creado precisamente para esto: probar en paralelo tecnologías innovadoras de cómputo óptico como Lumai con los sistemas actuales sobre cargas de trabajo reales."
Lidiar con cargas de trabajo de prefill intensivas en cálculo
La inferencia de grandes modelos se divide en dos etapas: la fase de prefill es limitada por el cálculo, mientras que la fase de decode es limitada por el ancho de banda de memoria. Aunque el hardware dedicado a la inferencia se centra cada vez más en la fase de decode, el enfoque de Lumai es diferente. Se dirige a la fase de prefill, que es intensiva en cálculos y operaciones matriciales, antes de generar el primer token. Lumai Iris puede realizar millones de operaciones matriciales en un solo ciclo óptico.
El servidor Iris no es un sustituto de los chips de silicio, sino que resulta especialmente eficaz al trabajar junto con chips de silicio para procesar decode: mejora la eficiencia energética por inferencia al menos 16 veces en comparación con sistemas de silicio solos, abordando así los límites actuales de consumo de energía y costos que restringen la implementación de IA.
Esta implementación de ARIA se basa en Iris Nova, lanzado en abril de 2026. Iris Nova es el primer producto de Lumai disponible para evaluación y el primer acelerador óptico de IA diseñado específicamente para inferencia a escala de centro de datos.
Sobre Lumai
Lumai es una empresa de computación óptica que aprovecha las capacidades únicas de la luz para impulsar la inferencia de IA de alta eficiencia energética. Su arquitectura de computación óptica 3D acelera cargas de trabajo de inferencia intensivas en cálculo, superando las limitaciones de consumo energético de la computación tradicional y ayudando a los centros de datos a aumentar su capacidad de IA dentro de sus presupuestos eléctricos. Iris Nova es el primer servidor de esta serie, actualmente disponible para evaluación. Lumai se separó en 2021 de las investigaciones ópticas líderes mundiales de la Universidad de Oxford, con la misión de liberar inteligencia sostenible a escala global. El trabajo de Lumai ha recibido el premio Falling Walls Award 2025 por logros científicos y el premio al mejor tecnología integral en el OCP Future Technologies Symposium, además de ser parte del primer programa de Intel Ignite en Londres. Visite a Lumai: www.lumai.ai.
Sobre ARIA
Advanced Research and Invention Agency (ARIA) es una agencia británica de financiamiento de investigación y desarrollo diseñada para liberar avances científicos y tecnológicos que beneficien a todos. A través del empoderamiento de científicos para explorar los límites de lo posible, ARIA impulsa proyectos ambiciosos, cataliza el progreso y crea nuevas comunidades e industrias. La agencia reúne a científicos e ingenieros con diversas especializaciones, rompiendo barreras tradicionales y abriendo nuevas vías para el progreso tecnológico. https://aria.org.uk
Sobre Scaling Inference Lab
Scaling Inference Lab, financiado con 50 millones de libras por ARIA e implementado por CommonAI CIC, tiene como objetivo abordar una limitación clave que enfrentan las startups y equipos de investigación que desarrollan hardware de IA innovador: la falta de una plataforma abierta para mostrar sus tecnologías en un mercado de hardware de IA dominado actualmente por grandes sistemas cerrados.