{"id":2572,"date":"2026-03-21T12:53:00","date_gmt":"2026-03-21T11:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/techy44.okdiario.com\/?p=2572"},"modified":"2026-03-20T14:02:01","modified_gmt":"2026-03-20T13:02:01","slug":"china-acaba-de-presentar-el-procesador-fotonico-mas-avanzado-del-mundo-que-revoluciona-la-ia-100-veces-mas-potente-que-el-mejor-de-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/china-acaba-de-presentar-el-procesador-fotonico-mas-avanzado-del-mundo-que-revoluciona-la-ia-100-veces-mas-potente-que-el-mejor-de-nvidia\/2572\/","title":{"rendered":"China acaba de presentar el procesador fot\u00f3nico m\u00e1s avanzado del mundo que revoluciona la IA: 100 veces m\u00e1s potente que el mejor de Nvidia"},"content":{"rendered":"\n

La IA generativa se ha vuelto cotidiana, pero detr\u00e1s hay un problema poco visible para la mayor\u00eda. Para crear im\u00e1genes, v\u00eddeo o escenas en 3D, hoy hacen falta muchas GPU<\/a> que consumen energ\u00eda y generan calor, sobre todo en centros de datos.<\/p>\n\n\n\n

Un equipo de la Universidad Jiao<\/a> Tong de Shangh\u00e1i y la Universidad de Tsinghua dice haber probado otra v\u00eda, calcular con luz. Seg\u00fan el equipo, en algunas tareas la relaci\u00f3n entre c\u00e1lculo y consumo energ\u00e9tico fue m\u00e1s de cien veces mejor que la de una GPU Nvidia<\/a> A100. \u00bfPuede eso cambiar c\u00f3mo se \u201calimenta\u201d la IA en el futuro?<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 es LightGen y qui\u00e9n lo ha desarrollado<\/h2>\n\n\n\n

LightGen se describe en un art\u00edculo publicado el 18 de diciembre de 2025 en la revista Science. El trabajo lo firman Yitong Chen junto a Xinyue Sun, Longtao Tan y otros investigadores de Jiao Tong y Tsinghua, y se centra en acelerar generaci\u00f3n visual, no en crear un chip para todo tipo de programas.<\/p>\n\n\n\n

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La propia Jiao Tong lo presenta en un comunicado oficial como una plataforma de computaci\u00f3n<\/a> \u00f3ptica para modelos generativos, no como un producto comercial listo para vender. En otras palabras, es una pieza de investigaci\u00f3n pensada para demostrar que ciertas partes de la IA se pueden mover fuera de la electr\u00f3nica tradicional.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo calcula con luz y qu\u00e9 resultados reporta<\/h2>\n\n\n\n

La idea b\u00e1sica de la computaci\u00f3n fot\u00f3nica es reemplazar parte del \u201ctr\u00e1fico\u201d el\u00e9ctrico por fotones, que son paquetes de luz. En un chip cl\u00e1sico, mucha energ\u00eda se pierde como calor cuando los electrones se mueven y chocan, algo que cualquiera ha notado en un port\u00e1til que se calienta. Con luz, la promesa es hacer operaciones en paralelo con menos disipaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En una nota de prensa de la AAAS, la organizaci\u00f3n que edita Science, se explica que LightGen integra m\u00e1s de dos millones de \u201cneuronas\u201d fot\u00f3nicas. Tambi\u00e9n introduce lo que los autores llaman \u201cespacio latente \u00f3ptico\u201d, una forma de trabajar con una versi\u00f3n comprimida de la informaci\u00f3n usando luz, y entrenar el sistema sin depender de respuestas correctas ya etiquetadas.<\/p>\n\n\n\n

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En sus pruebas, el equipo afirma que la mejora en velocidad y eficiencia energ\u00e9tica supera dos \u00f3rdenes de magnitud frente a chips electr\u00f3nicos avanzados, medido de extremo a extremo. Y, seg\u00fan los propios datos reportados, en determinadas tareas esa ventaja sube a m\u00e1s de cien veces frente a una Nvidia A100<\/a>. Chen lo resumi\u00f3 as\u00ed \u00abLightGen opens a new path for advancing generative AI with higher speed and efficiency\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Las limitaciones que frenan su llegada a los centros de datos<\/h2>\n\n\n\n

El estudio tambi\u00e9n marca l\u00edmites claros. LightGen depende de l\u00e1seres externos para generar y controlar la se\u00f1al \u00f3ptica, y su fabricaci\u00f3n requiere procesos que no encajan todav\u00eda con la industria de semiconductores<\/a> tal y como funciona hoy.<\/p>\n\n\n\n

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Integrarlo en un data center real obligar\u00eda a resolver coste, tama\u00f1o, fiabilidad y compatibilidad con el hardware existente. Por eso, incluso si la tecnolog\u00eda avanza, lo m\u00e1s probable es ver sistemas h\u00edbridos, con chips electr\u00f3nicos para lo general y m\u00f3dulos \u00f3pticos para fases muy concretas donde la luz aporte una ventaja medible.<\/p>\n\n\n\n

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Una revisi\u00f3n de 2024 en Light Science & Applications<\/a> recuerda que las redes neuronales \u00f3pticas avanzan r\u00e1pido, pero siguen chocando con retos como la escalabilidad y la integraci\u00f3n. LightGen encaja en esa carrera, con resultados llamativos, pero todav\u00eda lejos de un cambio inmediato.<\/p>\n\n\n\n

El estudio principal se ha publicado en Science<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La IA generativa se ha vuelto cotidiana, pero detr\u00e1s hay un problema poco visible para la mayor\u00eda. Para crear im\u00e1genes, … <\/p>\n

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