Si la puce de silicium basée sur les transistors a permis d'augmenter la puissance de calcul de manière exponentielle au cours des dernières décennies, les transistors ayant atteint la largeur de plusieurs atomes, les réduire davantage est un défi. Non seulement il est difficile de fabriquer quelque chose d'aussi minuscule, mais à mesure qu'ils deviennent plus petits, les signaux peuvent s'échapper entre eux. Ainsi, la loi de Moore, selon laquelle la densité des transistors sur une puce devait doubler tous les deux ans et faire baisser les coûts, ralentit, ce qui pousse l'industrie à chercher de nouvelles solutions pour répondre aux besoins de plus en plus importants en matière de calcul d'intelligence artificielle.

Selon la société de données PitchBook, l'année dernière, les startups de la photonique sur silicium ont levé plus de 750 millions de dollars, soit un doublement par rapport à 2020. En 2016, cela représentait environ 18 millions de dollars.

"L'intelligence artificielle se développe comme un fou et prend en charge de grandes parties des data centers", a déclaré le PDG d'Ayar Labs, Charles Wuischpard, dans une interview à Reuters. "Le défi du mouvement des données et la consommation d'énergie dans ce mouvement de données est un gros, gros problème".

L'enjeu provient du fait que de nombreux grands algorithmes d'apprentissage automatique peuvent utiliser des centaines ou des milliers de puces pour le calcul, et il y a un goulot d'étranglement sur la vitesse de transmission des données entre les puces ou les serveurs en utilisant les méthodes électriques actuelles. La lumière est utilisée depuis des décennies pour transmettre des données par des câbles à fibres optiques, y compris des câbles sous-marins, mais il a été difficile de la transposer au niveau des puces, car les dispositifs utilisés pour créer la lumière ou la contrôler ne sont pas aussi faciles à rétrécir que les transistors.

Brendan Burke, analyste principal des technologies émergentes chez PitchBook, s'attend à ce que la photonique sur silicium devienne un matériel courant dans les centres de données d'ici 2025 et estime que le marché atteindra 3 milliards de dollars d'ici là, soit une taille similaire à celle du marché des puces graphiques de l'I.A. en 2020.

Au-delà de la connexion des puces à transistors, les start-ups qui utilisent la photonique sur silicium pour construire des ordinateurs quantiques, des superordinateurs et des puces pour les véhicules à conduite autonome lèvent également des fonds importants.

PsiQuantum a levé environ 665 millions de dollars jusqu'à présent, bien que la promesse de voir les ordinateurs quantiques changer le monde soit encore loin. Lightmatter, qui construit des processeurs utilisant la lumière pour accélérer les charges de travail d'IA dans le centre de données, a levé un total de 113 millions de dollars et lancera ses puces plus tard cette année et les testera avec des clients peu après. Luminous Computing, une startup qui construit un supercalculateur d'IA utilisant la photonique du silicium, soutenue par Bill Gates, a levé un total de 115 millions de dollars.

Fonderies photoniques

Les start-ups ne sont pas les seules à faire avancer cette technologie. Les fabricants de semi-conducteurs se préparent également à utiliser leur technologie de fabrication de puces en silicium pour la photonique.

Amir Faintuch, responsable de l'infrastructure informatique et câblée de GlobalFoundries, a déclaré que la collaboration avec PsiQuantum, Ayar et Lightmatter a permis de créer une plate-forme de fabrication de photonique sur silicium que d'autres pourront utiliser. Cette plateforme a été lancée en mars.

Peter Barrett, fondateur de la société de capital-risque Playground Global, qui a investi dans Ayar Labs et PsiQuantum, croit aux perspectives à long terme de la photonique sur silicium pour accélérer l'informatique, mais estime que la route sera longue.

"Ce que les gars d'Ayar Labs font si bien... c'est qu'ils ont résolu le problème de l'interconnexion des données pour le calcul traditionnel à haute performance", a-t-il déclaré. "Mais il faudra du temps avant de disposer d'une informatique photonique numérique pure pour les systèmes non quantiques".