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Volantis apuesta por láseres «al estilo iPhone» para ampliar la memoria de la IA
Volantis afirma que sus enlaces ópticos con láseres VCSEL podrían conectar hasta 220 chips de memoria a una GPU, frente a unos ocho en el ejemplo de Nvidia citado en los reportes. La tecnología busca aliviar las limitaciones de capacidad y transferencia de datos en hardware de IA.
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Volantis afirma que sus enlaces ópticos con láseres VCSEL podrían conectar hasta 220 chips de memoria a una GPU, frente a unos ocho en el ejemplo de Nvidia citado en los reportes.
- La tecnología busca aliviar las limitaciones de capacidad y transferencia de datos en hardware de IA.
- La startup recaudó 88 millones de dólares en una ronda Serie A codirigida por Lachy Groom y Abstract Ventures, y prevé entregar sus primeros sistemas integrados de inferencia en 2027.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How does San Francisco semiconductor startup Volantis plan to use laser-based connections and VCSEL technology already used in Apple devices. Article summary: Volantis plans to replace some short-range electrical links between AI processors and memory with laser-based optical links. It says this could let a GPU access far more memory—and move data fast enough to accelerate AI . Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Volantis quiere usar luz para transportar datos entre procesadores de inteligencia artificial y memoria. La startup de San Francisco sostiene que su propuesta podría conectar hasta 220 chips de memoria a una sola GPU, pero esa cifra es un objetivo de diseño, no un resultado demostrado en un sistema comercial.3
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El cuello de botella entre la GPU y la memoria
Los procesadores de IA necesitan mover grandes cantidades de datos entre la GPU —el chip que realiza muchos de los cálculos— y la memoria. Según Volantis, las conexiones eléctricas de corto alcance limitan cuántos chips de memoria pueden colocarse cerca del procesador. En la comparación sobre Nvidia recogida junto con el anuncio, los diseños actuales de gama alta emparejan alrededor de ocho chips de memoria de alto ancho de banda con una GPU.1
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Por eso, el rendimiento de un sistema no depende solo de la potencia de cálculo del procesador: también importa cuánto dato puede recibir y con qué rapidez. Volantis apuesta a que cambiar la forma en que se comunican estos componentes permitiría poner más memoria a disposición de las cargas de trabajo de IA.1
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Cómo funcionarían los enlaces láser VCSEL
La propuesta consiste en emplear láseres de emisión superficial con cavidad vertical, conocidos como VCSEL, para enviar datos entre los chips de cómputo y los de memoria. Según los reportes sobre la startup, este tipo de láser también se utiliza en dispositivos de Apple para Face ID.8
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En lugar de depender únicamente de conexiones eléctricas de corto alcance, Volantis busca usar enlaces ópticos para transportar datos a mayor distancia dentro del sistema. La empresa afirma que así podría conectar hasta 220 chips de memoria alrededor de una GPU, muy por encima de los aproximadamente ocho que se citan como referencia para el hardware actual de Nvidia.3
La diferencia clave es que se trata de una arquitectura propuesta. Los reportes describen lo que Volantis está desarrollando y espera lograr, pero no confirman que un sistema ya haya alcanzado esa capacidad de memoria ni el rendimiento prometido.3
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Qué podría cambiar para las tareas de IA
Tener más memoria accesible y mover datos con mayor rapidez podría ayudar a los sistemas de inferencia de IA a gestionar tareas exigentes. Volantis ha mencionado la programación con IA como una posible aplicación, aunque cualquier mejora de rendimiento sigue siendo una expectativa hasta que el sistema se pruebe y llegue al mercado.2
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La compañía prevé entregar sus primeros motores de inferencia integrados en 2027. Es un plazo previsto por Volantis, no una garantía de que el sistema vaya a llegar entonces o a cumplir sus objetivos.7
Una ronda de financiación de 88 millones de dólares
Volantis anunció una ronda Serie A de 88 millones de dólares codirigida por Lachy Groom y Abstract Ventures. También participaron John Doerr, VXI Capital, Triatomic y Susa Ventures, además de los inversionistas ángeles Dwarkesh Patel, Naveen Rao y Sholto Douglas.5
La financiación busca respaldar el desarrollo del sistema de inferencia de IA de la compañía. La prueba decisiva será convertir los enlaces ópticos y la meta de conectar 220 chips de memoria en un sistema funcional cuyo rendimiento pueda comprobarse.5
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La startup recaudó 88 millones de dólares en una ronda Serie A codirigida por Lachy Groom y Abstract Ventures, y prevé entregar sus primeros sistemas integrados de inferencia en 2027.