Au cours des trois derniers mois, Nvidia a investi plus de 6,5 milliards de dollars dans des entreprises développant des technologies photoniques. Cette stratégie vise à résoudre un goulot d'étranglement majeur freinant le déploiement massif de l'intelligence artificielle : la consommation énergétique. La photonique, qui utilise la lumière pour transmettre des données, s'impose comme une alternative bien plus efficace que les procédés électriques traditionnels basés sur le cuivre. Depuis le début du mois de mars, le géant des semi-conducteurs a annoncé des investissements massifs. Il a injecté 2 milliards de dollars dans Lumentum, Coherent et Marvell, trois sociétés spécialisées dans la photonique. Parallèlement, Nvidia a promis 500 millions de dollars à Corning pour développer des solutions de connectivité optique avancées et a participé à une levée de fonds de 500 millions de dollars par Ayer Labs. Ces mouvements confirment la volonté de l'entreprise de sécuriser sa chaîne d'approvisionnement pour l'avenir. Selon Alvin Nguyen, analyste senior chez Forrester, la photonique permet à Nvidia de mettre à l'échelle son infrastructure d'intelligence artificielle sans subir les coûts énergétiques prohibitifs liés aux câbles en cuivre. Sans cette transition, l'industrie risquerait de rencontrer rapidement un mur de performance et de scalabilité. En effet, alors que les modèles d'IA nécessitent des bandes passantes exponentielles, le transport des données par électricité devient un frein critique. La photonique permet de faire circuler l'information entre les unités de traitement graphique (GPU), la mémoire, les puces réseau et les serveurs via des signaux lumineux, réduisant ainsi la consommation et les coûts opérationnels. Brian Colello, analyste chez Morningstar, note que si le cuivre reste la norme actuelle en raison de son faible coût et de sa fiabilité, la photonique deviendra prépondérante dans l'infrastructure IA. Les prochaines générations de solutions en racks à l'échelle de Nvidia exigeront une connectivité optique croissante pour gérer la complexité des nouveaux modèles. Nvidia a d'ores et déjà lancé des outils de son offre de mise en réseau permettant aux usines d'IA de connecter des millions de GPU sur différents sites tout en drastiquement réduisant leur empreinte énergétique. Cette course ne concerne pas uniquement Nvidia. AMD a rejoint le tour de table d'Ayer Labs et a acquis la startup Enosemi en 2025, tout en investissant dans Teramount et Celestial AI. Les bras de financement de Alphabet et de Microsoft ont également soutenu nEye avec 80 millions de dollars en avril. En conséquence, les actions des entreprises impliquées dans la photonique ont connu une forte hausse au cours de la dernière année. Cependant, le déploiement à grande échelle de cette technologie n'est pas sans défis. Nick Patience, responsable de l'IA au groupe Futurum, explique que si le principe technologique est solide, le passage à l'échelle de la production est la difficulté majeure. Le rendement de fabrication des assemblages optiques en co-empaquetage reste un problème car l'alignement précis entre les composants optiques et de silicium ne tolère aucune erreur. Une erreur d'emballage rend souvent l'assemblage non réparable. Bien que la transition soit déjà en cours, elle en est encore à ses débuts. Il est probable que nous ne voyons une adoption à grande échelle de la photonique dans les centres de données qu'à partir de 2028. Néanmoins, les investissements massifs de Nvidia et de ses concurrents témoignent de la conviction que cette technologie est indispensable pour soutenir la croissance future de l'intelligence artificielle.