La roadmap ottica di Nvidia comprende tre filoni distinti: la ricerca su connessioni più compatte e dense, gli switch con ottiche co-confezionate (CPO) che l’azienda dichiara in produzione e gli obiettivi di capacità dei fornitori, pensati per sostenere sistemi più grandi. La distinzione è importante: un prototipo funzionante o un piano per ampliare la produzione non significa che ogni tecnologia ottica sia pronta per l’uso commerciale.
Due strade di ricerca per trasportare più dati
A SEMICON West 2026, a San Francisco, Nikola Nedovic, principal research scientist di Nvidia, ha presentato la sessione “Optical Integration for the Next Generation of AI”. Il programma dell’evento colloca il suo intervento il 13 ottobre.
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Una delle tecnologie illustrate è optics-on-interposer (OOI). Il prototipo colloca i motori ottici sullo stesso interposer di silicio dei chip di calcolo, invece di far passare il collegamento elettrico attraverso il substrato organico del package. L’obiettivo è accorciare il percorso elettrico e, potenzialmente, aumentare la densità di banda e migliorare l’efficienza energetica.
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L’altro filone è il dense wavelength-division multiplexing (DWDM), che trasmette dati su più lunghezze d’onda attraverso la stessa fibra. La dimostrazione descritta combina otto lunghezze d’onda, ciascuna fino a 32 Gb/s, per un totale di 256 Gb/s per fibra. Il DWDM mira ad aumentare la quantità di dati trasportata dalla fibra; l’OOI riguarda invece la posizione dei motori ottici e il percorso elettrico che li collega ai chip.
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Nessuna delle due dimostrazioni prova che la tecnologia sia pronta per la commercializzazione. Secondo le fonti, Nvidia non ha indicato una tempistica per portare OOI o DWDM sul mercato e li considera ancora progetti di ricerca.
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Cosa è già in produzione: Spectrum-X Ethernet Photonics
Spectrum-X Ethernet Photonics è una piattaforma commerciale di switch CPO distinta dai prototipi di ricerca. Nel CPO, l’ottica viene integrata nello stesso package del chip ASIC dello switch. Nvidia afferma che questa soluzione può ridurre i consumi e aumentare l’affidabilità.
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A maggio 2026 Nvidia ha annunciato che il prodotto era «in produzione» e ha indicato CoreWeave, Lambda, Meta, Microsoft e Oracle Cloud Infrastructure tra i primi adottanti.
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45 La produzione, però, non equivale a una diffusione su larga scala: una successiva ricostruzione ha parlato di spedizioni limitate e ha osservato che non era chiaro se i destinatari stessero valutando gli switch o li usassero già in attività commerciali.
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L’obiettivo di capacità di SPIL non è una previsione di consegne
Nvidia ha dichiarato che SPIL punta a portare entro metà 2027 la capacità produttiva di motori ottici per il CPO a 15 volte il livello attuale, con l’obiettivo di raddoppiare nuovamente la capacità ampliata entro la fine del 2028.
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Se entrambi gli obiettivi fossero raggiunti in sequenza, la capacità arriverebbe a circa 30 volte il livello di partenza. Ma l’annuncio citato non specifica la capacità iniziale: il moltiplicatore, quindi, non rivela quanti motori ottici verranno prodotti in assoluto e non permette di prevedere quanti switch saranno spediti.
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Il piano riguarda la capacità di produzione dei motori ottici per il CPO. Non indica quando i prototipi OOI o DWDM potrebbero diventare prodotti.
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La roadmap verso cluster più grandi
Nel suo blog tecnico, Nvidia descrive Kyber come un futuro progetto di rack con 144 GPU per rack e afferma che l’architettura potrà scalare fino a Kyber NVL1152: un sistema che collega otto rack tramite interconnessioni ottiche dirette.
32 Il numero di 1.152 GPU descrive la configurazione prevista del sistema, non dimostra che i prototipi presentati a SEMICON West saranno utilizzati al suo interno.
Nel complesso, la direzione è aumentare la connettività ottica man mano che crescono i sistemi AI. Gli switch CPO rappresentano il passo di produzione; l’espansione di SPIL è un obiettivo di capacità; OOI e DWDM restano invece tecnologie di ricerca. Tenere separate queste tappe aiuta a valutare con più precisione quanto la roadmap possa sostenere, e in quali tempi, cluster più grandi.