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description: La fotónica busca mejorar cómo se mueven los datos en la IA. Qué propone Volantis, qué limita a la memoria y cómo evaluar sus promesas de rendimiento.
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# El muro de memoria de la IA y la promesa de la fotónica

La fotónica busca mejorar cómo se mueven los datos en la IA. Qué propone Volantis, qué limita a la memoria y cómo evaluar sus promesas de rendimiento.

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Por Tomás

elciclo.co

10/2/26, 12:10 PM

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En este artículo

Un procesador puede hacer millones de operaciones y, aun así, pasar parte de su tiempo esperando información. En inteligencia artificial (IA), esa espera importa: antes de producir una respuesta, el sistema necesita acceder a los datos del modelo y moverlos entre sus componentes. Aumentar la potencia de cálculo no elimina automáticamente ese recorrido.

El llamado **muro de memoria** describe la dificultad de alimentar el procesamiento al ritmo que exige la tarea. La fotónica propone intervenir en una parte de ese problema: transportar información mediante luz para ampliar las conexiones entre cómputo y memoria. Su utilidad dependerá de cómo funcione el sistema completo, no de una cifra aislada de velocidad.

Volantis volvió a poner esa posibilidad en discusión. El 29 de septiembre de 2026 anunció una [ronda Serie A de USD 88 millones](https://volantissemi.ai/news-insights/our-88m-series-a-demolishing-the-memory-wall-with-photonics-post) para desarrollar infraestructura de inferencia con interconexiones fotónicas. El anuncio ofrece una buena entrada al problema técnico; no demuestra que este ya esté resuelto.

## El atasco está entre guardar, trasladar y calcular

Imaginemos un taller en el que una persona arma piezas siguiendo instrucciones almacenadas en un archivo. Un archivo mayor permite conservar más instrucciones. Un pasillo más ancho permite trasladar más carpetas a la vez. Una entrega más rápida reduce la espera de cada pedido. Son mejoras distintas, aunque todas influyan en el trabajo final.

En un sistema de IA ocurre una separación comparable. La capacidad indica cuánta información cabe; el ancho de banda, cuántos datos pueden transferirse por segundo; la latencia, cuánto tarda una operación o un acceso. Confundirlas puede llevar a comprar más memoria cuando lo que limita la aplicación es la transferencia, o a exigir más cálculo cuando los procesadores están esperando.

| Dimensión | Pregunta práctica | Lo que no garantiza por sí sola |
| --- | --- | --- |
| Capacidad | ¿Cabe la información que necesita la tarea? | Que pueda leerse con suficiente rapidez. |
| Ancho de banda | ¿Cuántos datos pueden moverse por segundo? | Que cada petición individual tenga poca espera. |
| Latencia | ¿Cuánto tarda en llegar la información solicitada? | Que el sistema atienda muchos usuarios simultáneos. |

La [guía de rendimiento de NVIDIA](https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/dl-performance-gpu-background/index.html) distingue límites de memoria, cálculo y latencia. También muestra que una operación puede cambiar de comportamiento según cómo se ejecute: procesar un lote grande permite reutilizar datos de una forma distinta a atender un caso individual. Por eso, afirmar que toda la IA está limitada por memoria sería una simplificación.

## La inferencia hace visible el problema

La inferencia es el uso de un modelo ya entrenado para producir una salida. Para un usuario, se manifiesta en acciones como generar una respuesta o completar código. Para quien opera el servicio, significa coordinar memoria, cálculo y solicitudes con distintos tamaños y tiempos de espera aceptables.

Un ejemplo hipotético ayuda a separar necesidades. Una empresa puede tolerar que un análisis nocturno procese documentos en lotes, pero necesitar una respuesta casi inmediata cuando un asistente acompaña a una persona durante una llamada. El modelo podría ser el mismo y la exigencia operativa, muy diferente. La infraestructura adecuada debe medirse en ese contexto.

Además, una respuesta no termina necesariamente cuando el modelo genera texto: puede requerir consultar una base de datos, ejecutar una herramienta y verificar el resultado. El análisis de El Ciclo sobre [inferencia ultrarrápida con Cerebras y Gimlet](https://elciclo.co/inferencia-ultrarrapida-ia-cerebras-gimlet) explica por qué los tokens por segundo no equivalen, por sí solos, al tiempo de una tarea completa. Un token es una unidad de texto procesada por el modelo; no corresponde siempre a una palabra.

## Qué aporta conectar componentes con luz

La fotónica utiliza luz para transmitir o manipular información. En este caso, la propuesta consiste en cambiar determinadas conexiones entre componentes. Eso no implica que toda la computadora calcule con luz ni que desaparezcan los circuitos electrónicos.

Volantis describe una [arquitectura con guías ópticas y pequeños láseres integrados](https://volantissemi.ai/technology). Estos últimos son láseres de emisión superficial de cavidad vertical, conocidos por la sigla inglesa VCSEL. La empresa busca extender el alcance de las conexiones y reunir más componentes de memoria en un conjunto accesible con gran ancho de banda. La idea es ampliar el espacio de diseño disponible alrededor del procesamiento.

La comparación relevante no es «luz contra electricidad» en abstracto. Hay que evaluar el recorrido completo: cómo sale la información, cómo se convierte la señal, cómo viaja y cómo vuelve a ser utilizable por el circuito receptor. Una ventaja en un enlace puede perder valor si otra parte del sistema introduce esperas, consumo o costos adicionales.

El desafío también es industrial. Integrar componentes exige controlar conexiones, temperatura y fabricación. Por eso la fotónica se relaciona con el [empaquetado avanzado de chips](https://elciclo.co/empaquetado-avanzado-chips-ia): acercar y conectar piezas forma parte del rendimiento, además del diseño de cada procesador.

## Volantis propone una arquitectura; falta evaluar su resultado

En su [página del sistema A-1](https://volantissemi.ai/product), Volantis declara 10 terabytes de capacidad de memoria y 240 terabytes por segundo de ancho de banda. Son magnitudes distintas: la primera describe espacio disponible; la segunda, transferencia. La compañía presenta el producto como una integración de tecnología de cómputo existente con su interconexión fotónica.

Esas especificaciones y las comparaciones comerciales publicadas pertenecen al proveedor. Las páginas revisadas no aportan una validación independiente del sistema completo que permita trasladar sus promesas a cualquier modelo o carga real. Para evaluar el resultado harían falta condiciones de prueba reproducibles, consumo total, costos, disponibilidad y comportamiento bajo demanda sostenida.

La distinción importa para leer el anuncio sin descartarlo ni convertirlo en certeza. Una ronda de financiamiento permite sostener desarrollo; no certifica rendimiento. Una conexión medida en laboratorio acredita algo diferente de un servicio que opera de forma confiable durante meses.

## La industria ya tiene antecedentes concretos

El 26 de junio de 2024, [Intel documentó una demostración de interconexión óptica](https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-unveils-first-integrated-optical-io-chiplet.html) integrada con una unidad central de procesamiento. El dispositivo movía datos reales y la compañía lo describía entonces como un prototipo. El caso muestra que acercar la comunicación óptica al cómputo tiene antecedentes experimentales, además de anuncios de nuevas empresas.

No valida la arquitectura de Volantis: son implementaciones y objetivos diferentes. Tampoco convierte la memoria de alto ancho de banda, conocida como HBM, en una tecnología obsoleta. El transporte de datos y su almacenamiento cumplen funciones distintas. La relación final puede incluir convivencia, reorganización o sustitución de componentes específicos; debe demostrarse en cada diseño.

## Cómo evaluar una promesa de infraestructura de IA

Para un responsable tecnológico, la decisión útil empieza por describir la carga de trabajo. Antes de comparar proveedores, conviene registrar qué modelo se utiliza, qué tamaño tienen las solicitudes, cuántas se atienden simultáneamente y qué tiempo de respuesta exige la aplicación. Sin esa base, dos cifras de rendimiento pueden referirse a problemas diferentes.

Una evaluación práctica debería exigir:

- **Pruebas comparables.** El mismo modelo, precisión numérica, longitud de entrada y salida y nivel de concurrencia.
- **Mediciones completas.** Tiempo hasta la primera respuesta, duración de la tarea, estabilidad y consumo del sistema, además de velocidad de generación.
- **Condiciones operativas.** Disponibilidad, integración con el software, soporte y capacidad de mantener el rendimiento.
- **Economía verificable.** Costo por tarea útil bajo la demanda prevista, incluyendo recursos que permanecen sin utilizar.

Para una pyme que consume IA mediante un servicio, el efecto sería indirecto: mejores conexiones podrían contribuir a una oferta más rápida o eficiente, si la mejora se materializa y el proveedor la traslada al servicio. El anuncio de hardware no garantiza una rebaja de precios ni justifica cambiar de plataforma por sí solo.

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué es el muro de memoria en inteligencia artificial?

Es la limitación que aparece cuando el acceso y movimiento de datos no acompaña las necesidades de procesamiento. Su importancia depende del modelo, la tarea y la forma de ejecutar el sistema.

### ¿La fotónica hace que toda la IA calcule con luz?

No. Las interconexiones fotónicas transportan información mediante luz entre componentes. Eso no significa que reemplacen todo el cálculo electrónico.

### ¿La propuesta de Volantis ya tiene rendimiento independiente verificado?

Las fuentes revisadas contienen especificaciones y afirmaciones del proveedor, pero no una validación independiente del sistema completo que permita generalizar sus resultados.

### ¿La fotónica reemplazará la memoria HBM?

No puede concluirse a partir de estos anuncios. La conexión óptica y el almacenamiento de datos cumplen funciones distintas; su combinación depende de la arquitectura de cada sistema.

## La Tesis de El Ciclo

Nuestra interpretación es que la competencia en infraestructura de IA está ampliando su centro de gravedad: diseñar mejores caminos para los datos puede ser tan decisivo como aumentar la capacidad de cálculo. La oportunidad de la fotónica está en esa coordinación. Su prueba será convertir una ventaja física en una tarea útil, confiable y económicamente sostenible para quien la necesita.

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Tomás

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Editor | El Ciclo Tomás Carmona es especialista en crecimiento de negocios, transformación digital y sistemas CRM. En El Ciclo investiga y explica cómo los cambios en tecnología, inteligencia artificial, negocios, finanzas y salud impactan la vida de las personas y las empresas. Su trabajo combina análisis, investigación y experiencia práctica para transformar noticias, estudios y tendencias en contenido claro, basado en evidencia y orientado a la toma de mejores decisiones. Su objetivo es ayudar a los lectores a comprender qué está cambiando, por qué es relevante y cómo esos cambios pueden influir en su trabajo, sus finanzas, su salud o su vida cotidiana.

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