Hace dos décadas, el físico David R. Smith, de la Universidad de Duke, saltó a la fama por sus trabajos con metamateriales capaces de crear una especie de ‘capa de invisibilidad’ para ciertas longitudes de onda. Hoy, esa misma línea de investigación deriva en una apuesta mucho más práctica: acelerar la inteligencia artificial sin disparar el consumo eléctrico.
Neurophos, una startup de fotónica con sede en Austin surgida de Duke y del incubador Metacept, ha desarrollado un ‘modulador de metasuperficie’ que funciona como un núcleo tensorial óptico para realizar multiplicaciones de matrices y vectores, la operación básica detrás de gran parte del cálculo de IA, especialmente en la fase de inferencia. Al integrar miles de estos moduladores en un solo chip, la empresa asegura haber creado una unidad de procesamiento óptico (OPU) mucho más rápida y eficiente que las GPU de silicio actuales.
La compañía acaba de recaudar 110 millones de dólares en una ronda Serie A liderada por Gates Frontier, el fondo de inversión de Bill Gates, con la participación de M12 (el brazo de riesgo de Microsoft), Aramco Ventures, Bosch Ventures y otros inversores. El objetivo es financiar el desarrollo de sus primeros sistemas de cómputo fotónico para centros de datos, incluyendo módulos listos para racks, una pila de software completa y hardware para desarrolladores.
A diferencia de otros chips fotónicos, tradicionalmente grandes, difíciles de fabricar en masa y dependientes de conversores analógico-digitales costosos, Neurophos sostiene que sus metasuperficies son unas 10.000 veces más pequeñas que los transistores ópticos convencionales. Esa miniaturización permitiría empaquetar una enorme cantidad de unidades de cálculo en un solo chip y hacer muchas más operaciones en el dominio óptico antes de volver a la electrónica, mejorando notablemente la eficiencia energética.
Según datos de la propia empresa, su OPU podría operar a 56 GHz y alcanzar un pico de 235 petaoperaciones por segundo (POPS) con un consumo de 675 vatios, frente a los aproximadamente 9 POPS a 1.000 vatios de la GPU de IA B200 de Nvidia. El CEO y cofundador, Patrick Bowen, asegura que ya tienen varios clientes firmados y que actores como Microsoft están estudiando de cerca la tecnología, aunque no reveló nombres.
Neurophos entra, sin embargo, en un mercado extremadamente competitivo y dominado por Nvidia, cuyos chips han sido la base del auge de la IA generativa. Otras compañías fotónicas han terminado pivotando hacia usos más acotados, como la interconexión entre servidores. Además, los productos de Neurophos no llegarán al mercado hasta, al menos, mediados de 2028.
Pese a ello, Bowen confía en que la combinación de rendimiento y eficiencia será suficiente ventaja. Sostiene que la mejora en los chips de silicio es sobre todo incremental y ligada al ritmo de miniaturización de TSMC, con avances de alrededor del 15 % en eficiencia cada pocos años. Neurophos, afirma, partiría de una ventaja de hasta 50 veces en velocidad y eficiencia frente a la arquitectura Blackwell de Nvidia cuando lance sus primeros chips.
Para sortear las dificultades de fabricación típicas de la fotónica, la empresa afirma que sus chips se pueden producir usando materiales, herramientas y procesos estándar de las fundiciones de silicio, lo que, si se confirma, facilitaría su escalado industrial. Microsoft, a través de uno de sus responsables de infraestructura central de IA, respalda públicamente la necesidad de un “salto” en computación comparable al que han dado los modelos de IA, y presenta la propuesta de Neurophos como una de las candidatas a ofrecer ese cambio de paradigma.
