Por Canuto  

Marvell presentó un módulo fotónico que, según la compañía, puede conectar memoria de alto ancho de banda con una GPU o XPU a distancias de hasta 50 metros. La propuesta busca separar la memoria del procesador y aliviar uno de los límites de la infraestructura de IA, aunque sus cifras de rendimiento y alcance aún deben evaluarse en despliegues reales.
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  • El módulo de Marvell emplea enlaces ópticos para conectar memoria HBM y DDR con aceleradores de IA a una distancia máxima anunciada de 50 metros.
  • La compañía describe agrupaciones para 16 hosts con alrededor de 1 TB de HBM3e y entre 16 TB y 32 TB de DDR5.
  • Marvell atribuye a determinados escenarios posibles mejoras de hasta dos o tres veces en inferencia, pero la adopción y el desempeño en producción aún deben comprobarse.

Marvell Technology presentó un módulo fotónico diseñado para conectar memoria de alto ancho de banda con una GPU o una XPU a distancias de hasta 50 metros, según la descripción de la compañía. La propuesta busca sustituir los enlaces eléctricos de cobre por conexiones ópticas, en las que los datos viajan como luz, y separar la memoria de la proximidad inmediata del procesador.

La iniciativa apunta a un problema central de los centros de datos de inteligencia artificial: los aceleradores procesan cada vez más operaciones, pero necesitan recibir grandes volúmenes de datos sin interrupciones. Marvell plantea que una memoria agrupada y separada de la computación podría dar más flexibilidad a esos sistemas. Sin embargo, la distancia máxima anunciada no equivale necesariamente al alcance de una instalación comercial típica.

Qué propone el módulo fotónico de Marvell

El Módulo de Memoria de Tejido Fotónico utiliza enlaces ópticos para conectar memoria HBM y DDR con procesadores gráficos y aceleradores de IA. Marvell lo presenta como una alternativa a las conexiones eléctricas de cobre, cuya señal pierde calidad con rapidez cuando se requieren las velocidades que demandan los chips especializados en inteligencia artificial.

En el diseño descrito por la compañía, el sistema puede agrupar memoria para 16 hosts y combinar aproximadamente 1 TB de HBM3e con entre 16 TB y 32 TB de DDR5. La descripción también alude a grupos desagregados que pueden superar los 32 TB, aunque el material citado no ofrece un desglose adicional sobre la configuración necesaria para alcanzar esa capacidad.

El cambio de medio de transmisión es relevante porque las arquitecturas actuales colocan la memoria de mayor velocidad muy cerca del procesador. Según la información difundida sobre la tecnología, el límite eléctrico habitual ronda los 1,5 milímetros, una restricción que obliga a integrar estrechamente memoria y cómputo y complica ampliar la capacidad sin añadir más componentes costosos.

La fotónica busca sortear esa limitación al transportar los datos como luz a través de conexiones ópticas. Marvell señala un límite de hasta 50 metros, mientras que los enlaces sin repetidores permitirían diseños prácticos de entre 25 y 30 metros. Son escenarios distintos: la cifra máxima no debe confundirse con el alcance esperado en todas las implementaciones.

La memoria como cuello de botella de la IA

Los aceleradores de IA han aumentado su capacidad para realizar cálculos, pero alimentar esos procesadores con datos suficientes sigue siendo un desafío. Cuando la memoria disponible no acompaña el ritmo de cómputo, el hardware puede pasar tiempo esperando información, lo que reduce el aprovechamiento de los recursos y vuelve más difícil escalar ciertos trabajos.

El problema cobra especial importancia en la inferencia a gran escala, es decir, en la etapa en que un modelo ya entrenado responde consultas o genera resultados. Los modelos de mayor tamaño demandan más memoria, y las arquitecturas tradicionales suelen vincular la capacidad disponible con la cantidad de procesadores adquiridos, incluso cuando el operador necesita ampliar memoria antes que cómputo.

Marvell propone que ambas partes puedan escalar de forma más independiente: si un centro de datos necesita más capacidad de memoria, podría añadirla sin comprar necesariamente otro procesador costoso que no requiere para esa tarea. Esa separación podría ayudar a asignar recursos con mayor flexibilidad, aunque la información difundida no detalla precios, consumo energético ni el costo total de integrar el módulo en una instalación existente.

Dave Lazovsky, vicepresidente ejecutivo de Marvell, ha sostenido que la tecnología podría elevar el rendimiento de inferencia hasta dos o tres veces en determinados contextos. La cifra es una afirmación atribuida a la compañía, no una mejora universal garantizada. Su alcance dependería de las cargas de trabajo y de que los sistemas reales reproduzcan las condiciones en las que se calculó esa estimación.

Alcance, latencia y límites de las cifras

Marvell también señala latencias inferiores a 200 nanosegundos para los enlaces, un dato importante para valorar si la memoria remota puede servir en tareas sensibles al tiempo de respuesta. La compañía no presenta ese número como una garantía aplicable a cualquier entorno, por lo que habrá que comprobar cómo se comporta fuera de configuraciones controladas y con distintos tipos de carga.

La distancia máxima de 50 metros y los 25 a 30 metros planteados para diseños prácticos sin repetidores describen escenarios distintos, no dos mediciones intercambiables. Para los operadores de centros de datos, el alcance efectivo, la estabilidad de la señal y la latencia bajo uso sostenido serán factores tan relevantes como la capacidad total que el sistema pueda reunir.

La tecnología todavía enfrenta preguntas antes de que pueda considerarse un cambio consolidado en la infraestructura de IA. La información disponible no confirma que hiperescaladores o laboratorios de IA hayan adoptado la memoria óptica agrupada en producción, ni establece cuántos sistemas ya la utilizan en operaciones comerciales.

También queda por ver si las afirmaciones de latencia y rendimiento se mantienen al combinar HBM3e y DDR5 en grupos de memoria amplios. La distancia entre una cifra máxima anunciada y un diseño viable para operación continua aconseja leer con cautela las especificaciones destacadas, sin descartar por ello el interés de separar memoria y procesamiento.

Una apuesta de infraestructura aún por validar

Marvell compartió detalles de esta tecnología en agosto de 2026, durante encuentros de la industria como FMS y Hot Interconnects, y profundizó en el tema a mediados y finales de octubre. Las conversaciones incluyeron una entrevista con theCUBE y el día de inversores de la empresa, donde sus ejecutivos situaron la memoria fotónica dentro de su apuesta más amplia por la infraestructura de centros de datos de IA.

Ese calendario ayuda a entender que la propuesta forma parte de un esfuerzo de posicionamiento tecnológico, pero no equivale por sí mismo a un anuncio de despliegue masivo. La adopción dependerá de que los operadores encuentren ventajas verificables frente a las arquitecturas actuales y de que puedan incorporar el sistema sin introducir nuevos obstáculos de operación o integración.

Para los inversores, el desarrollo ofrece una señal sobre la dirección que podría tomar la construcción de centros de datos: separar componentes que hasta ahora debían mantenerse físicamente próximos. La posible expansión de la demanda de memoria de alto ancho de banda explica el interés de Marvell, aunque el material divulgado no permite estimar ingresos futuros ni cuantificar el tamaño comercial de esta solución.

Las próximas señales que conviene observar son concretas: si los hiperescaladores y los laboratorios de IA prueban estas agrupaciones en producción, qué distancias alcanzan en diseños prácticos y si la latencia inferior a 200 nanosegundos se sostiene en condiciones reales. Hasta contar con esas respuestas, la memoria fotónica de Marvell representa una propuesta para aliviar la pared de memoria, no una prueba de que el cuello de botella haya desaparecido.


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