La conversación sobre la expansión de la IA tiende a comenzar y terminar con los chips. Pero las empresas que están consiguiendo discretamente contratos multimillonarios y plurianuales ahora mismo no fabrican semiconductores — fabrican el vidrio, los conectores y los sistemas de enrutamiento que mantienen unido todo el ecosistema del centro de datos.
La conversación sobre la expansión de la IA tiende a comenzar y terminar con los chips. Pero las empresas que están consiguiendo discretamente contratos multimillonarios y plurianuales ahora mismo no fabrican semiconductores — fabrican el vidrio, los conectores y los sistemas de enrutamiento que mantienen unido todo el ecosistema del centro de datos.
La capitalización de mercado de 4,7 billones de dólares de Nvidia se construyó sobre los GPU, pero el próximo vector de crecimiento de la compañía podría depender de algo mucho menos visible: las interconexiones ópticas que vinculan esos GPU en fábricas de IA funcionales. En marzo, Nvidia invirtió 2.000 millones de dólares cada una en Coherent y Lumentum, fabricantes de componentes ópticos, y otros 2.000 millones en Marvell Technology, un especialista en chips personalizados y redes — una apuesta de 6.000 millones de dólares que señala hacia dónde se está desplazando el cuello de botella en la infraestructura de IA.
"El GPU solo es tan rápido como la red que lo alimenta", dijo Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, durante la conferencia GTC de la compañía en marzo. "A medida que los modelos crecen hasta billones de parámetros, la interconexión se convierte en el sistema".
Las matemáticas explican la urgencia. El GPU H100 de Nvidia ofrece 990 TFLOPS de rendimiento FP16, pero ese poder de cómputo se desperdicia cuando los datos se estancan entre clústeres. La interconexión para IA — los conmutadores especializados, los transceptores ópticos y el cableado que unen los grupos de GPU — se ha convertido en el factor limitante para los despliegues a hiperescala. Sin una latencia ultra baja y un rendimiento sin pérdidas, los clústeres de GPU multimillonarios operan por debajo de su capacidad. La propia plataforma InfiniBand de Nvidia y sus conmutadores Ethernet Spectrum-X abordan esto, pero la compañía ahora está invirtiendo río arriba para asegurar el suministro de los componentes ópticos que hacen funcionar esos sistemas.
Por qué la óptica importa más que nunca
El cambio de las interconexiones eléctricas a las ópticas se está acelerando a medida que los clústeres de IA escalan más allá de los 100.000 GPU. El cableado de cobre no puede sostener los requisitos de ancho de banda y distancia de los centros de datos de próxima generación. La fotónica de silicio — la tecnología en la que se especializan Coherent y Lumentum — transmite datos utilizando luz en lugar de electricidad, reduciendo el consumo de energía hasta en un 40% y permitiendo velocidades de 800 gigabits por segundo y más. Para los hiperescaladores que gastan 50.000 millones de dólares o más anualmente en la construcción de centros de datos, esas ganancias de eficiencia se traducen directamente en el resultado final.
Las inversiones de Nvidia no son apuestas aisladas. La compañía está construyendo un stack de redes integral que incluye sus unidades de procesamiento de datos BlueField, que descargan tareas de redes y seguridad de las CPU y GPU, junto con sus plataformas de conmutación InfiniBand y Spectrum-X. Al integrar componentes ópticos de Coherent y Lumentum y aceleradores personalizados de Marvell, Nvidia se está posicionando como el proveedor único de fábricas de IA completas — sistemas integrados que capturan cómputo, interconexiones de alta velocidad y fotónica en una sola arquitectura.
Quién gana, quién pierde
La expansión de la infraestructura óptica crea ganadores más allá de Nvidia. Coherent y Lumentum, que suministran los láseres y circuitos fotónicos que impulsan la transmisión de datos a alta velocidad, se beneficiarán a medida que los hiperescaladores — Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud — aceleren sus propias inversiones en redes. Marvell, ya un líder en aceleradores de IA personalizados y conmutadores Ethernet, obtiene una asociación más profunda con la empresa de chips más valiosa del mundo.
El riesgo recae sobre los actores tradicionales de redes. Broadcom, que compite con Nvidia en conmutación Ethernet y conectividad para centros de datos, se enfrenta a un rival que ahora controla tanto la capa de cómputo como la de interconexión. Cisco Systems, aún dominante en redes empresariales, tiene menos exposición al segmento de IA a hiperescala y podría ver disminuir su relevancia a medida que el mercado se consolida en torno a proveedores integrados verticalmente.
Para los inversores, el tema óptico ofrece una forma de participar en la expansión de la infraestructura de IA sin pagar los múltiplos de Nvidia. Coherent cotiza aproximadamente a 18 veces las ganancias futuras, Lumentum a 22 veces y Marvell a 25 veces — todas por debajo de la valoración máxima de Nvidia durante la fiebre de los GPU. A medida que los presupuestos de gastos de capital de los hiperescaladores se expanden, con solo Microsoft comprometiendo 80.000 millones de dólares para centros de datos en el año fiscal 2026, las empresas que suministran la capa física de la infraestructura de IA están capturando una parte creciente de ese gasto.
Se proyecta que el mercado de interconexión óptica para centros de datos de IA alcance los 15.000 millones de dólares para 2028, según estimaciones de la industria, frente a aproximadamente 4.000 millones de dólares en 2025. Esa trayectoria de crecimiento — impulsada por la misma demanda de hiperescala que elevó a Nvidia a una capitalización de mercado de 4,7 billones de dólares — está atrayendo ahora la atención de los inversores hacia una parte del stack de IA que era fácil pasar por alto cuando la historia se trataba solo de chips.
Este artículo es únicamente con fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
