{"id":3812,"date":"2026-05-25T12:45:00","date_gmt":"2026-05-25T10:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/?p=3812"},"modified":"2026-05-22T14:57:29","modified_gmt":"2026-05-22T12:57:29","slug":"china-desarrolla-su-procesador-fotonico-lightgen-y-asegura-ser-100-veces-mas-potente-que-un-nvidia-a100-una-declaracion-que-pone-el-foco-en-computacion-con-luz-no-con-transistores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/china-desarrolla-su-procesador-fotonico-lightgen-y-asegura-ser-100-veces-mas-potente-que-un-nvidia-a100-una-declaracion-que-pone-el-foco-en-computacion-con-luz-no-con-transistores\/3812\/","title":{"rendered":"China desarrolla su procesador fot\u00f3nico Lightgen y asegura ser 100 veces m\u00e1s potente que un Nvidia A100, una declaraci\u00f3n que pone el foco en computaci\u00f3n con luz, no con transistores"},"content":{"rendered":"\n

China ha presentado LightGen<\/a>, un chip fot\u00f3nico dise\u00f1ado para acelerar tareas de inteligencia artificial generativa, la tecnolog\u00eda que crea im\u00e1genes, v\u00eddeos o escenas a partir de datos. El trabajo llega de la Universidad Jiao Tong de Shangh\u00e1i<\/a> y la Universidad de Tsinghua, y se public\u00f3 el 18 de diciembre de 2025 en Science.<\/p>\n\n\n\n

La cifra que m\u00e1s llama la atenci\u00f3n es grande, pero necesita contexto. En pruebas de laboratorio, LightGen logr\u00f3 una velocidad y una eficiencia energ\u00e9tica m\u00e1s de cien veces superiores a las de chips electr\u00f3nicos avanzados en tareas concretas. Aun as\u00ed, todav\u00eda no es un producto listo para entrar en un centro de datos<\/a> como quien enchufa una tarjeta gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n\n

Un chip que calcula con luz<\/h2>\n\n\n\n

LightGen no mueve informaci\u00f3n con electrones, como hacen los procesadores habituales. Usa pulsos de luz l\u00e1ser, que pueden viajar y combinarse dentro del chip con menos calor y con mucha capacidad para trabajar en paralelo.<\/p>\n\n\n\n

Dicho de forma sencilla, la computaci\u00f3n fot\u00f3nica<\/a> intenta que la luz haga parte del c\u00e1lculo. Si un chip electr\u00f3nico funciona como una carretera llena de coches, un chip \u00f3ptico se parece m\u00e1s a una red de carriles luminosos donde muchas se\u00f1ales avanzan a la vez. No es magia. Es f\u00edsica bien empaquetada.<\/p>\n\n\n\n

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El trabajo fue liderado por Chen Yitong, profesora asistente en la Escuela de Circuitos Integrados de la Universidad Jiao Tong de Shangh\u00e1i. \u00abCualquiera de estos avances por s\u00ed solo se considerar\u00eda significativo. LightGen consigue los tres al mismo tiempo\u00bb, dijo Chen, al explicar la combinaci\u00f3n de millones de neuronas \u00f3pticas, transformaci\u00f3n de dimensiones con luz y un m\u00e9todo de entrenamiento para modelos generativos.<\/p>\n\n\n\n

Dos millones de neuronas<\/h2>\n\n\n\n

El coraz\u00f3n de LightGen son m\u00e1s de dos millones de \u00abneuronas\u00bb fot\u00f3nicas. No son neuronas reales, claro, sino peque\u00f1as unidades que modifican la luz para imitar operaciones que una red neuronal electr\u00f3nica har\u00eda con circuitos.<\/p>\n\n\n\n

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Esa escala importa porque muchos chips \u00f3pticos anteriores serv\u00edan sobre todo para tareas m\u00e1s simples, como clasificar im\u00e1genes. La IA generativa es m\u00e1s exigente, porque no solo reconoce algo. Tiene que producir contenido nuevo con forma, estilo y coherencia.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 puede crear<\/h2>\n\n\n\n

Los experimentos descritos por el equipo incluyen generaci\u00f3n de im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n, reducci\u00f3n de ruido, transferencia de estilo, manipulaci\u00f3n de v\u00eddeo y generaci\u00f3n de escenas en tres dimensiones. Son tareas parecidas a las que el p\u00fablico asocia con herramientas capaces de transformar una foto o fabricar una escena desde cero.<\/p>\n\n\n\n

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Una pieza clave es el llamado \u00abespacio latente \u00f3ptico\u00bb. En IA, un espacio latente es una versi\u00f3n comprimida de la informaci\u00f3n, como cuando una mochila bien ordenada guarda lo esencial sin llevar toda la habitaci\u00f3n encima. En LightGen, esa representaci\u00f3n se trabaja directamente con luz, lo que reduce pasos intermedios y ayuda a conservar mejor la estructura de los datos.<\/p>\n\n\n\n

La comparaci\u00f3n con Nvidia<\/h2>\n\n\n\n

La comparaci\u00f3n con una Nvidia A100, una GPU usada como referencia en IA, explica por qu\u00e9 LightGen ha llamado tanto la atenci\u00f3n. Seg\u00fan los datos divulgados sobre el estudio, el chip super\u00f3 por m\u00e1s de cien veces la velocidad y la eficiencia energ\u00e9tica de esa GPU en pruebas generativas concretas, como imagen, v\u00eddeo y escenas en tres dimensiones.<\/p>\n\n\n\n

Pero hay letra peque\u00f1a. LightGen no es una GPU generalista, ni ejecuta cualquier programa como un procesador comercial. Es un prototipo especializado, pensado para una parte muy concreta del c\u00e1lculo visual generativo.<\/p>\n\n\n\n

Por qu\u00e9 importa<\/h2>\n\n\n\n

La IA generativa<\/a> exige mucha energ\u00eda. Cada imagen, v\u00eddeo o modelo grande que se ejecuta a gran escala tiene detr\u00e1s servidores, refrigeraci\u00f3n y una factura el\u00e9ctrica que no se ve en la pantalla del m\u00f3vil.<\/p>\n\n\n\n

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Por eso un acelerador m\u00e1s eficiente puede cambiar la econom\u00eda de la IA, al menos en parte. Si el salto de LightGen se mantiene fuera del laboratorio, los centros de datos podr\u00edan hacer algunas tareas visuales con menos consumo y menos calor. La propia Universidad Jiao Tong habla de una v\u00eda hacia una IA m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente, no de una sustituci\u00f3n inmediata.<\/p>\n\n\n\n

Una carrera m\u00e1s amplia<\/h2>\n\n\n\n

LightGen no aparece de la nada. Una investigaci\u00f3n de 2023 en Nature ya hab\u00eda presentado ACCEL, un chip que combinaba computaci\u00f3n electr\u00f3nica y luz para tareas r\u00e1pidas de visi\u00f3n, tambi\u00e9n con Chen Yitong entre sus autores.<\/p>\n\n\n\n

En 2025, otros trabajos en Nature mostraron procesadores fot\u00f3nicos capaces de ejecutar modelos de IA conocidos y aceleradores integrados de baja latencia. Eso dibuja una tendencia clara, aunque todav\u00eda irregular. La luz est\u00e1 entrando poco a poco en el hardware de IA, pero el silicio no va a desaparecer ma\u00f1ana.<\/p>\n\n\n\n

Lo que falta<\/h2>\n\n\n\n

El siguiente reto es llevar este rendimiento a sistemas fiables, baratos y f\u00e1ciles de fabricar. En la pr\u00e1ctica, eso significa resolver el empaquetado, la conexi\u00f3n con hardware electr\u00f3nico, el control de l\u00e1seres y la estabilidad durante miles de horas de uso.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n falta saber c\u00f3mo encajar\u00eda LightGen en el software real de la IA. Los chips de Nvidia<\/a> tienen algo m\u00e1s que potencia bruta, tienen herramientas, memoria, controladores y una cadena industrial enorme. Cambiar eso es como cambiar el motor de un avi\u00f3n en pleno vuelo. Se puede estudiar, pero no se improvisa.<\/p>\n\n\n\n

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

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