O Que É Redes Ópticas de IA? Por Que o Goldman Sachs Enxerga um Mercado de US$ 154 Bilhões até 2028
Por grande parte do boom da IA, os investidores se concentraram em uma única pergunta: quantas GPUs as empresas de tecnologia podem implantar? Mas à medida que os clusters de IA se tornam maiores e mais poderosos, outro gargalo está se movendo para o centro da corrida de infraestrutura: quão rapidamente esses processadores podem se comunicar entre si.
Essa mudança está colocando a rede óptica no Spotlight. A Goldman Sachs Research descreveu a rede óptica como o “próximo mega tendência” na infraestrutura de IA e estimou que o aumento do poder de computação por rack e a implementação mais ampla da infraestrutura de IA podem liberar aproximadamente nove vezes mais mercado total endereçável, levando a oportunidade para cerca de US$ 154 bilhões.
A tese reflete uma mudança mais ampla na infraestrutura de IA. Aceleradores mais rápidos geram mais dados, clusters maiores exigem mais comunicação entre processadores, e conexões elétricas tradicionais tornam-se cada vez mais difíceis de escalar de forma eficiente. A fibra óptica, a fotônica de silício e a óptica co-embutida podem, portanto, tornar-se tão importantes para a próxima fase da infraestrutura de IA quanto as GPUs, a memória e os sistemas de energia foram para a primeira.
O que é Redes Ópticas de IA?
A rede óptica de IA refere-se ao uso de tecnologias de comunicação baseadas em luz para transferir dados entre processadores, servidores, comutadores, racks e clusters de centros de dados. Em vez de depender inteiramente de sinais elétricos que se movem por cobre, os sistemas ópticos convertem dados em luz e os transmitem por fibra.
A maneira mais fácil de entender seu papel é pensar em um data center de IA como uma fábrica. GPUs e outros aceleradores são as máquinas que realizam o trabalho, enquanto a rede é o sistema de transporte que as conecta. Uma fábrica cheia de máquinas extremamente poderosas ainda terá desempenho ruim se os materiais não puderem se mover entre essas máquinas rapidamente o suficiente. O mesmo princípio se aplica à IA: os processadores devem trocar continuamente parâmetros do modelo, ativações, gradientes e outros dados durante o treinamento ou a execução de grandes modelos.
Isso torna a rede parte do sistema de computação eficaz, em vez de um componente periférico. O Goldman Sachs argumenta que a rede libera a capacidade de computação dos chips de IA individuais, permitindo que muitos processadores operem juntos com baixa latência. À medida que os clusters de IA crescem, a quantia gasta com a transferência de dados pode aumentar junto com a quantia gasta na geração de computação.
Por que a IA precisa de redes mais rápidas
A computação empresarial tradicional geralmente envolve cargas de trabalho que podem operar relativamente de forma independente entre servidores. Grandes modelos de IA são diferentes. O treinamento frequentemente exige milhares de aceleradores para coordenar cálculos, trocar grandes quantias de informações e permanecer sincronizados. Se a comunicação for atrasada, processadores caros podem passar parte do seu tempo aguardando em vez de calcular.
Esse desafio torna-se mais grave à medida que os sistemas de IA escalam. Um cluster contendo centenas de GPUs exige um nível de capacidade de rede; um sistema contendo dezenas de milhares — ou, eventualmente, centenas de milhares — cria um problema de conectividade fundamentalmente diferente. A NVIDIA agora descreve a rede como um multiplicador crítico do poder computacional em fábricas de IA em escala giga, com sua mais recente arquitetura Spectrum projetada para conectar implantações de GPU extremamente grandes.
O resultado é uma mudança de uma visão centrada em chips para uma visão em nível de sistema. GPUs mais rápidas ainda são importantes, mas seu valor econômico depende cada vez mais da capacidade da memória, energia, refrigeração e rede de mantê-las produtivas. À medida que a densidade de computação aumenta, o custo de uma rede inadequada também aumenta, pois processadores cada vez mais caros estão sendo subutilizados.
Cobre versus fibra: por que a óptica está ganhando terreno
O cobre sempre foi essencial nos data centers. É barato, bem compreendido e altamente eficaz em curtas distâncias. Para muitas conexões, o cobre continuará a fazer sentido econômico. O problema é que mover sinais elétricos em velocidades cada vez mais altas torna-se cada vez mais desafiador à medida que a largura de banda e a distância aumentam.
Em taxas de dados mais altas, links elétricos enfrentam perda de sinal, limitações de potência e térmicas. Os engenheiros podem compensar com retimers, processamento digital de sinal e designs de cabos aprimorados, mas essas soluções também consomem energia. A comunicação óptica pode transmitir largura de banda muito alta em distâncias maiores com menor degradação de sinal, tornando-a cada vez mais atraente à medida que as redes de IA se tornam maiores e mais rápidas. A Goldman Sachs Asset Management observou em julho que os data centers devem migrar mais links de transmissão do cobre para fibras ópticas à medida que aumentam os requisitos de velocidade e interconectividade.
Isso não significa que a fibra eliminará o cobre em todo um data center de IA. A transição mais provável será gradual: o cobre permanece competitivo para muitas conexões de curta distância, enquanto a óptica se aproxima dos switches e processadores à medida que as exigências de largura de banda tornam a transmissão elétrica cada vez mais difícil. A variável-chave, portanto, não é se o cobre desaparecerá, mas quanto de cada nova geração de infraestrutura de IA exigirá conteúdo óptico.
Escala vertical vs. escala horizontal: Os dois mercados de redes de IA
Compreender a oportunidade óptica também exige distinguir entre redes de escala vertical e escala horizontal. A escala vertical conecta aceleradores suficientemente próximos para que possam agir mais como um único sistema de computação. Essas conexões priorizam largura de banda extremamente alta e latência muito baixa, pois as GPUs podem precisar trocar informações continuamente durante uma carga de trabalho.
A rede de expansão conecta grupos maiores de servidores, racks ou domínios de computação para que o cluster de IA como um todo possa se expandir. A comunicação óptica historicamente foi mais estabelecida nesses links mais longos. A principal variação é que a óptica está começando a se mover para dentro em direção a ambientes de expansão, à medida que a densidade dos processadores e os requisitos de largura de banda aumentam.
Essa distinção ajuda a explicar por que o mercado potencial pode se expandir muito mais rapidamente do que o número de data centers sozinho. A análise do Goldman Sachs examina oportunidades de escala vertical e escala horizontal, bem como a mudança na composição de cabos de cobre, módulos ópticos plugáveis, ópticas co-empacotadas e outros componentes de interconexão. Em outras palavras, a IA não está simplesmente construindo mais redes — está aumentando a quantia e a sofisticação da rede necessária dentro de cada sistema de computação.
O que é óptica co-empacotada?
Óptica co-empacotada, geralmente abreviada como CPO, é uma das tecnologias mais importantes por trás da discussão atual sobre redes de IA. Em uma arquitetura convencional, um chip de comutação comunica-se eletricamente por meio de uma placa de circuito antes que o sinal alcance um transceptor óptico removível, onde é convertido em luz e transmitido por fibra.
O CPO aproxima os motores ópticos do silício de comutação, integrando a óptica ao pacote do chip em vez de realizar toda a conversão óptica na borda do sistema. O caminho elétrico mais curto pode reduzir a perda de sinal e o consumo de energia, permitindo maior densidade de largura de banda. Isso torna-se particularmente valioso à medida que as velocidades de rede aumentam e o custo energético de mover dados se torna cada vez mais importante.
O CPO já está ultrapassando o laboratório. A Broadcom afirmou em março que seu portfólio de infraestrutura de IA incluía um switch Ethernet de 102,4 terabits por segundo com óptica co-embutida, juntamente com tecnologia DSP óptica de 400G por via e outros produtos de conectividade de alta velocidade. A NVIDIA também está incorporando o CPO à sua plataforma Spectrum-X Ethernet Photonics, tornando a tecnologia parte de uma arquitetura de IA comercial, e não apenas um conceito de pesquisa a longo prazo.
Por que o Goldman Sachs enxerga um mercado de US$ 154 bilhões
O número principal na tese de rede óptica do Goldman Sachs é um mercado total endereçável potencial de US$ 154 bilhões. O banco estima que o crescimento da infraestrutura de IA e o aumento da capacidade de computação por rack podem criar uma expansão de cerca de nove vezes na oportunidade em diferentes configurações de rede. Sua análise inclui sistemas de escala vertical e horizontal, bem como cabos de cobre, módulos ópticos plugáveis, CPO e placas intermediárias de PCB.
O ponto importante é que a previsão é impulsionada por duas forças ao mesmo tempo. Primeiro, a indústria de IA está implantando mais infraestrutura de computação. Segundo, cada nova geração de infraestrutura pode exigir mais conteúdo de rede por unidade de computação. Adicionar mais GPUs cria links adicionais, enquanto aumentar a largura de banda de cada link eleva o valor do equipamento de rede necessário para conectá-los.
Isso cria um efeito multiplicador potencial. A receita de redes de IA não precisa crescer apenas porque mais data centers são construídos; também pode crescer porque cada rack, supernó ou cluster contém conectividade mais cara. O valor de US$ 154 bilhões deve, portanto, ser entendido como uma estimativa baseada em arquiteturas futuras de sistemas e suposições de adoção — não como receita garantida — mas ilustra como os gastos com infraestrutura de IA poderiam se expandir drasticamente além dos aceleradores em si.
Por que a NVIDIA Vera Rubin importa
A plataforma Vera Rubin da NVIDIA fornece um dos sinais mais claros de que a rede óptica está se tornando estrategicamente importante. Em maio de 2026, a NVIDIA disse que a Vera Rubin estava entrando em produção total e apresentou o Spectrum-X Ethernet Photonics, um sistema de rede baseado em CPO projetado para ajudar a suportar futuras fábricas de IA com milhões de GPUs.
De acordo com a NVIDIA, o Spectrum-X Ethernet Photonics pode oferecer cinco vezes maior eficiência energética em comparação com redes que utilizam transceptores tradicionais, além de melhorias na disponibilidade das aplicações e na velocidade de implantação. Esses números são comparações próprias da NVIDIA, mas ilustram por que o consumo de energia na rede se tornou uma grande preocupação de design. Cada watt consumido para mover dados é um watt indisponível para os processadores realizando cálculos de IA.
A importância é mais ampla do que uma geração de produto. Quando um fornecedor dominante de aceleradores de IA integra redes fotônicas em sua rota de plataforma, a óptica torna-se parte da arquitetura do sistema que envolve a computação futura. Isso fortalece o argumento de que a conectividade pode se tornar uma parte maior dos gastos com infraestrutura de IA, mesmo que as tecnologias de rede individuais continuem a evoluir.
O CPO substituirá os módulos ópticos plugáveis?
O CPO possui vantagens atraentes, mas isso não significa que os módulos ópticos plugáveis tradicionais desaparecerão. Os transceptores plugáveis têm uma grande vantagem operacional: são modulares. Os operadores de data centers podem substituí-los, atualizá-los ou prestá-los serviço independentemente do switch, e uma cadeia de suprimentos global madura já suporta essa arquitetura.
O CPO troca parte dessa modularidade por uma integração mais apertada. Aproximar a óptica do silício de comutação pode melhorar a eficiência energética e a densidade de largura de banda, mas o empacotamento, o gerenciamento térmico, o rendimento de fabricação e a manutenibilidade tornam-se mais complexos. Esses compromissos significam que a solução ideal pode variar conforme a distância, os requisitos de largura de banda, a arquitetura do sistema e o custo do tempo de inatividade.
O futuro provável é, portanto, mais nuances do que uma simples batalha entre CPO e conectável. Um mercado de redes de IA em rápida expansão poderia suportar ambas as tecnologias em diferentes partes da rede. Mesmo que o CPO capture uma parcela crescente nos ambientes de maior largura de banda, a demanda total por ópticas conectáveis poderia continuar aumentando se o número total de links ópticos crescer suficientemente rápido.
Quais empresas poderiam se beneficiar do boom da óptica de IA?
A oportunidade potencial se estende muito além dos fabricantes de GPUs, pois a rede óptica é uma cadeia de suprimentos multicamada. Sistemas de computação criam demanda, chips de rede roteiam o tráfego, componentes ópticos convertem sinais elétricos em luz, a fibra transporta esses sinais e equipamentos de rede unem as peças.
| Segmento | Papel na rede de IA | Exemplos |
| Sistemas de computação de IA | Crie demanda por conectividade de alta velocidade | NVIDIA |
| Silício de comutação e rede | Roteie o tráfego entre clusters de IA | Broadcom, NVIDIA |
| Componentes ópticos | Lasers, transceptores e componentes relacionados | Coerente, Lumentum |
| Infraestrutura de fibra | Transmite sinais ópticos | Corning |
| Sistemas de rede | Desenvolve redes ópticas de alta velocidade | Ciena |
A tese de investimento mais ampla é, portanto, que os gastos em capital de IA podem se espalhar para fora. A primeira onda recompensou desproporcionalmente empresas que vendem computação. Ondas posteriores aumentaram a atenção sobre memória, energia e refrigeração, e a rede pode representar outra camada dessa expansão. O portfólio atual de produtos da Broadcom é um exemplo útil: ele agora abrange XPUs, switches Ethernet, óptica, SerDes, DSPs e tecnologias PCIe para grandes clusters de IA.
Mesmo assim, a exposição setorial não torna automaticamente cada empresa óptica um vencedor. A combinação de produtos, a concentração de clientes, a capacidade de fabricação, a precificação e as transições tecnológicas podem gerar resultados muito diferentes ao longo da cadeia de suprimentos.
O Que Poderia Impedir o Boom de US$ 154 Bilhões?
O maior risco é direto: os gastos com capital em IA podem crescer mais lentamente do que o esperado. As previsões de redes ópticas dependem, em última análise, de quão rapidamente hyperscalers, laboratórios de IA e empresas continuam construindo infraestrutura de computação. Uma redução na implantação de aceleradores também reduziria a necessidade das conexões ao redor desses aceleradores.
A tecnologia também pode alterar a previsão. Cabos elétricos ativos aprimorados, retimers e outras tecnologias de cobre podem estender a conectividade elétrica além do que as projeções atuais assumem. O CPO pode enfrentar desafios de fabricação, embalagem ou manutenção que retardem a adoção. Arquiteturas futuras de IA também podem organizar o cálculo de forma diferente, alterando quantas conexões ópticas são necessárias por rack ou cluster.
Finalmente, a eficiência é uma incerteza genuína. Modelos, software e técnicas de inferência melhores podem permitir que provedores de IA realizem mais trabalho com o mesmo hardware. O valor de US$ 154 bilhões do Goldman Sachs deve, portanto, ser tratado como um cenário para o quão grande a oportunidade pode se tornar sob certas suposições de infraestrutura. A tese mais duradoura não é o número exato—é que a movimentação de dados está se tornando uma parte cada vez maior e mais valiosa da computação de IA.
A rede óptica é a próxima grande tendência de infraestrutura de IA?
O caso técnico está se tornando cada vez mais forte. Clusters de GPU estão se tornando maiores, os requisitos de largura de banda estão aumentando e mais atenção está sendo dada à quantia de energia consumida apenas para mover dados. Tanto a NVIDIA quanto a Broadcom agora possuem roadmaps de produtos comerciais que incorporam tecnologias ópticas avançadas dentro de sistemas de rede de IA em grande escala.
A pergunta importante, no entanto, não é se o mercado atingirá precisamente US$ 154 bilhões em uma data específica. As previsões mudarão à medida que as arquiteturas de IA evoluírem. Uma métrica mais útil é a quantia de rede e conteúdo óptico necessária para cada unidade de computação de IA. Se essa proporção continuar aumentando enquanto a implementação geral de computação de IA também se expande, a rede óptica pode crescer rapidamente, mesmo que tecnologias individuais ou suposições de participação de mercado mudem.
Isso torna a conectividade uma das áreas mais importantes para acompanhar na próxima fase da construção da IA. As GPUs podem gerar inteligência, mas redes cada vez mais sofisticadas são necessárias para combinar esses processadores em sistemas de computação grandes o suficiente para treinar e operar a próxima geração de modelos.
Conclusão: A IA está se tornando uma história de conectividade
A primeira fase do boom da infraestrutura de IA generativa foi dominada pelo processamento. As GPUs se tornaram o recurso escasso, e as empresas correram para garantir aceleradores, memória, energia e capacidade de data centers. À medida que esses sistemas escalam, o desafio está cada vez mais se deslocando para a conexão eficiente de todo esse processamento.
As redes ópticas resolvem esse desafio ao fornecer a largura de banda, o alcance e a eficiência energética necessários para mover quantias enormes de dados entre processadores e clusters. CPO e fotônica em silício podem aproximar ainda mais a óptica do silício de IA, enquanto sistemas de próxima geração, como o NVIDIA Vera Rubin, mostram que a transição já está entrando na infraestrutura comercial.
A previsão de US$ 154 bilhões do Goldman Sachs pode ou não se provar exata. A tendência maior é mais importante: a próxima fase da corrida pela infraestrutura de IA pode depender cada vez mais não apenas da velocidade com que os processadores conseguem calcular, mas da velocidade com que a informação pode se mover entre eles.
Perguntas frequentes
A fotônica de silício é a mesma que fibras ópticas?
Não. A fibra óptica refere-se principalmente à transmissão de luz por meio de fibra óptica, enquanto a fotônica de silício utiliza técnicas de fabricação semicondutora para integrar funções ópticas, como moduladores e fotodetectores, em dispositivos baseados em silício. As duas tecnologias podem funcionar juntas: componentes fotônicos de silício geram, manipulam ou recebem sinais ópticos que então viajam pela fibra.
O que é um transceptor óptico em um data center de IA?
Um transceptor óptico converte dados elétricos de servidores ou chips de rede em sinais ópticos para transmissão por fibra e converte a luz recebida de volta em sinais elétricos. Esses módulos são pontos de conexão críticos nas redes de data centers modernas, especialmente à medida que as velocidades dos links aumentam e a fibra se expande mais profundamente na infraestrutura de IA.
O que significam 800G e 1.6T em redes ópticas?
Eles descrevem a capacidade aproximada de dados de uma conexão de rede. Um link de 800G pode transportar até aproximadamente 800 gigabits por segundo, enquanto 1,6T refere-se a cerca de 1,6 terabits por segundo. Esses números descrevem a largura de banda de rede, e não o desempenho computacional de uma GPU.
A inferência de IA precisa tanto de redes ópticas quanto o treinamento de IA?
O padrão de rede pode variar. O treinamento de modelos grandes frequentemente exige sincronização intensiva em muitos aceleradores, tornando interconexões extremamente rápidas essenciais. A inferência às vezes pode ser distribuída de forma mais independente, mas modelos de raciocínio em grande escala, IA agente e serviços de alto volume também podem exigir comunicação substancial entre processadores e sistemas.
Por que o consumo de energia da rede importa para os centros de dados de IA?
Os centros de dados de IA operam dentro de orçamentos elétricos e de refrigeração finitos. A energia consumida por comutadores, transceptores e equipamentos de processamento de sinal reduz a quantia disponível para GPUs e outros hardware de computação. À medida que os clusters de IA crescem, reduzir a energia necessária para mover cada bit de dados pode melhorar tanto a eficiência do sistema quanto a economia de todo o centro de dados.
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