NVIDIA continua a muoversi su più fronti per rafforzare la propria posizione nel settore dell’intelligenza artificiale. Lunedì l’azienda ha annunciato un investimento complessivo da 4 miliardi di dollari in due società specializzate in tecnologie fotoniche: 2 miliardi andranno a Lumentum e altri 2 miliardi a Coherent.
Entrambe le aziende sviluppano componenti come transceiver ottici, switch di circuito e laser, tecnologie che permettono di spostare grandi quantità di dati ad alta velocità su lunghe distanze. Per i data center dedicati all’AI, dove le GPU devono comunicare tra loro in continuazione e a velocità elevate, questo tipo di interconnessioni fa una differenza notevole in termini di prestazioni complessive.
Non è la prima volta che NVIDIA punta sulle interconnessioni tra i propri chip. Nel 2020 l’azienda aveva acquisito Mellanox, società specializzata in hardware di rete, e quell’operazione aveva permesso di potenziare NVLink, la tecnologia proprietaria che aumenta la quantità di dati in movimento tra le GPU. L’investimento nella fotonica sembra il passo successivo di quella strategia, con l’obiettivo di spingere ancora più in là le capacità di comunicazione all’interno dei data center.
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I dettagli degli accordi con Lumentum e Coherent
L’intesa con Lumentum è descritta come un accordo non esclusivo e pluriennale. Include un impegno di acquisto da diversi miliardi di dollari, diritti di accesso alla capacità produttiva futura per componenti laser avanzati e supporto concreto per espandere le attività di ricerca, sviluppo e produzione dell’azienda.
L’accordo con Coherent ha una struttura molto simile: impegno di acquisto plurimiliardario e accesso garantito alla capacità futura per laser e prodotti di networking ottico avanzati. In entrambi i casi, NVIDIA non si limita a comprare componenti, ma si assicura anche la possibilità di accedere alla produzione futura, il che suggerisce una visione di lungo periodo.
Va detto che questo tipo di accordi sta diventando sempre più comune nel settore; con la domanda di chip e componenti AI che continua a crescere (e i prezzi che impennano), assicurarsi l’accesso alla capacità produttiva dei fornitori è diventato strategico quanto sviluppare la tecnologia stessa.
Perché la fotonica è importante per l’AI
La crescita dell’AI agentica, come Claude Cowork di Anthropic o Copilot Tasks di Microsoft, sta facendo aumentare in modo significativo le esigenze di larghezza di banda nei data center. Questi sistemi devono eseguire più attività in parallelo e in tempi rapidi, gestendo flussi di dati sempre più consistenti. Le connessioni tradizionali in rame, che hanno servito bene l’industria per decenni, iniziano a mostrare i propri limiti in questo nuovo contesto.
Per i data center AI, dove il consumo energetico è già un problema serio e in continua crescita, quest’ultimo aspetto non è da sottovalutare.
Man mano che i modelli AI diventano più grandi e complessi, la quantità di dati che deve muoversi tra le GPU aumenta di conseguenza. La fotonica potrebbe offrire il margine di crescita necessario per sostenere questa evoluzione senza che i consumi energetici sfuggano completamente di mano.
NVIDIA non è sola in questa corsa
L’interesse per la fotonica non riguarda solo NVIDIA. Il mese scorso la DARPA, l’agenzia per i progetti di ricerca avanzata del Dipartimento della Difesa statunitense, ha pubblicato una richiesta di proposte di ricerca per migliorare il computing fotonico, con un focus specifico sulle applicazioni legate all’intelligenza artificiale.
Anche AMD, principale concorrente di NVIDIA nel settore delle GPU, si sta muovendo in questa direzione infatti lo scorso anno ha acquisito Enosemi, una startup specializzata in fotonica al silicio. All’epoca dell’annuncio, AMD aveva dichiarato che l’operazione avrebbe accelerato l’innovazione ottica per i propri sistemi AI.
Il fatto che più attori stiano investendo sulla stessa tecnologia suggerisce che la fotonica potrebbe diventare un elemento centrale nell’infrastruttura dei data center AI nei prossimi anni. NVIDIA, con questo investimento da 4 miliardi, si sta posizionando per non farsi trovare impreparata.
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