La corsa all’efficienza energetica nell’intelligenza artificiale ha trovato un potenziale alleato nei chip a luce, tecnologia pionieristica sviluppata da Lightmatter. Questi dispositivi sfruttano fotoni invece di elettroni, promettendo di superare i limiti fisici ed economici del silicio.
Secondo dati recenti, i data center dedicati all’AI consumano già oltre 400 TWh l’anno, pari all’1% dell’energia globale. I chip fotonici potrebbero ridurre questo impatto del 40-60%, aprendo a un’era di AI sostenibile. Lightmatter stima che la sua soluzione sia 100 volte più veloce delle GPU tradizionali per specifici task di machine learning.
Il segreto risiede nell’elaborazione ottica: i segnali luminosi, privi di resistenza elettrica, generano meno calore e consumano meno energia. Una svolta cruciale, considerando che entro il 2030 l’AI potrebbe assorbire il 10% della produzione elettrica mondiale (fonte: MIT).
A differenza dei quantum computer, questi chip sono compatibili con l’infrastruttura esistente. Lightmatter ha già stretto partnership con colossi del cloud computing, puntando a commercializzare la tecnologia entro il 2026.
L’impatto ambientale non è l’unico vantaggio. Settori come la diagnostica medica e i veicoli autonomi trarrebbero beneficio dalla latenza ridotta. Curiosità: l’ispirazione viene dalla fotosintesi, dove la luce trasporta informazioni senza dispersioni.
Mentre NVIDIA e Intel lavorano a soluzioni ibride, Lightmatter punta a un cambio di paradigma. Restano sfide come la miniaturizzazione, ma la strada per un’AI più veloce e green sembra tracciata.
