Fotonické procesory: světlo místo elektronů mění pravidla hry v datových centrech

Spotřeba energie v datových centrech roste tak rychle, že se podle Mezinárodní agentury pro energii do roku 2030 více než zdvojnásobí na přibližně 945 TWh ročně — tolik, kolik dnes spotřebuje celé Japonsko. V pokročilých ekonomikách budou datová centra zodpovědná za více než 20 % veškerého růstu poptávky po elektřině. Současné čipy přitom narážejí na fyzikální limity — teplo, odpor měděných spojů, ztráty při nabíjení a vybíjení tranzistorových kapacit. Odpovědí by mohly být procesory, které počítají světlem. Fotonické čipy v období 2024–2026 prošly zlomovým vývojem a poprvé v historii opustily laboratoře směrem ke komerčním produktům.

Nejde o vzdálenou vizi. Lightmatter představil Passage M1000 — fotonický superčip nabízející 114 Tbps optické šířky pásma na 3D fotonickém interposeru o ploše přes 4 000 mm². Broadcom dodává Tomahawk 6 „Davisson“, průmyslově první 102,4 Tbps Ethernet switch s integrovanou co-packaged optikou, využívající technologii balení TSMC COUPE. A Marvell v prosinci 2025 ohlásil akvizici startupu Celestial AI — transakci v minimální hodnotě 3,25 miliardy dolarů, která může při dosažení tržních milníků vystoupat až na 5,5 miliardy. Je to dosud největší transakce v sektoru fotonického computingu.

Tento článek mapuje aktuální stav technologie, její fyzikální principy, klíčové hráče, reálné výsledky i překážky, které ji dosud brzdí.

Elektronické procesory počítají přepínáním tranzistorů — každé přepnutí znamená nabíjení a vybíjení kapacit, tedy ztrátu energie ve formě tepla. Fotony se chovají zásadně jinak. Putují vlnovody prakticky bez odporových ztrát, nepotřebují nabíjet žádné kapacity a — co je klíčové — mohou se v jednom vlnovodu překrývat na desítkách různých vlnových délek, aniž by se navzájem rušily. Tato vlastnost, zvaná vlnový multiplex (wavelength-division multiplexing, WDM), umožňuje masivní paralelismus bez proporcionálního nárůstu fyzických komponent.

Základním stavebním kamenem většiny fotonických procesorů je Mach-Zehnderův interferometr (MZI) — struktura, která rozdělí vstupní optický signál do dvou ramen, aplikuje programovatelné fázové posuny a signály opět zkombinuje. Interference mezi rameny určuje výstupní amplitudu a fázi, takže MZI implementuje programovatelnou 2×2 maticovou transformaci. Klíčový matematický poznatek (Reck et al., 1994) ukázal, že libovolnou unitární matici libovolné velikosti lze rozložit na kaskádu takových 2×2 transformací. V kombinaci s rozkladem singulárních hodnot (SVD) to znamená, že sítě MZI umí implementovat libovolné násobení matic — operaci, která dominuje výpočtům neuronových sítí.

Přelomová demonstrace přišla v roce 2017, kdy tým z MIT (Shen et al., Nature Photonics) předvedl programovatelný fotonický procesor založený na kaskádě MZI provádějící rozpoznávání samohlásek — práce, která odstartovala moderní éru fotonického computingu.

Druhým důležitým stavebním prvkem jsou mikrokroužkové rezonátory (micro-ring resonators, MRR), které při rezonanci selektivně propouštějí nebo blokují konkrétní vlnové délky. Architektura „broadcast-and-weight“ využívá banky MRR jako programovatelné synapse — každý vstupní neuron vysílá na jiné vlnové délce a rezonátory na výstupní straně nastavují váhy pro každý kanál.

Naprostá většina současných fotonických procesorů funguje jako hybridní elektronicko-fotonické systémy: lineární operace (násobení matic) provádí optika, zatímco nelineární aktivace, paměť a řízení zůstávají elektronické. Plně optické procesory jsou stále převážně experimentální — fotony spolu téměř neinteragují, což znesnadňuje implementaci nelineárních funkcí čistě opticky.

Lightmatter, založený v roce 2017 jako spin-off z MIT, dosáhl v říjnu 2024 valuace 4,4 miliardy dolarů po Series D kole vedeném T. Rowe Price, s celkovým financováním přes 850 milionů USD. Firma je nejviditějším hráčem v sektoru a pracuje na dvou frontách: fotonickém výpočtu i optických propojích.

V dubnu 2025 Lightmatter publikoval v Nature první demonstraci fotonického AI akcelerátoru schopného spustit standardní neuronové sítě. Procesor Envise integruje šest čipů v jediném 3D pouzdru — čtyři fotonická tenzorová jádra 128×128 a dva 12nm digitální řídicí obvody. Celek obsahuje přibližně 50 miliard tranzistorů a milion fotonických komponent, dosahuje 65,5 TOPS (biliónů operací za sekundu v adaptivním blokovém plovoucím formátu ABFP16) při celkové spotřebě přibližně 80 wattů (78 W elektrických + 1,6 W optických). Na tomto hardwaru úspěšně běžely nemodifikované modely ResNet a BERT s přesností blížící se 32bitovým digitálním akcelerátorům.

Paralelně Lightmatter spolupracuje s GlobalFoundries na výrobě produktové řady Passage pro optická propojení. V březnu 2025 firma představila Passage M1000 (3D fotonický interposer, 114 Tbps) a Passage L200 (3D co-packaged optics, 32–64 Tbps). V březnu 2026 firma rozšířila roadmapu o Passage L20 — sjednocený optický engine pro NPO (Near-Package Optics) a OBO (On-Board Optics) aplikace s 6,4 Tbps v každém směru, se vzorkováním plánovaným na konec roku 2026.

Ayar Labs v březnu 2026 získal 500 milionů dolarů v Series E kole vedeném Neuberger Berman, s celkovým financováním 870 milionů a valuací 3,75 miliardy. Firma vyrábí optické I/O čiplety TeraPHY, které nahrazují měděná propojení mezi čipy a využívají technologii TSMC COUPE. Strategickými investory jsou AMD a NVIDIA; v dřívějších kolech investoval i Intel. Přidali se též MediaTek, Alchip Technologies a Qatar Investment Authority — signál, že celý průmysl považuje optické I/O za kritickou infrastrukturu. Firma plánuje rozjet vysokoobjemovou výrobu pro AI systémy nasazované od roku 2028.

Celestial AI vyvinul technologii Photonic Fabric s optickým propojením, které podle tvrzení firmy dosahuje 25× větší šířky pásma při 10× nižší latenci oproti konvenčním co-packaged optics řešením. Na rozdíl od běžného CPO, které přivádí opticky kódovaná data pouze na okraj čipu, Photonic Fabric údajně umožňuje doručit data na libovolné místo na procesoru.

V prosinci 2025 Marvell oznámil akvizici za minimálně 3,25 miliardy USD v hotovosti a akciích. Pokud Celestial AI dosáhne kumulativních tržeb 2 miliardy do konce fiskálního roku Marvellu 2029, celková cena může vzrůst až na 5,5 miliardy. Akvizice byla dokončena v únoru 2026. Marvell očekává příjmy z Celestial AI technologie od druhé poloviny fiskálního roku 2028, s roční run-rate 500 milionů do konce FQ4 FY2028 a 1 miliarda do konce FQ4 FY2029.

Broadcom v říjnu 2025 začal dodávat Tomahawk 6 „Davisson“, průmyslově první 102,4 Tbps Ethernet switch s co-packaged optikou — třetí generaci Broadcom CPO platformy. Switch heterogenně integruje optické enginy založené na technologii TSMC COUPE s pokročilým balením na substrátu, což podle Broadcomu snižuje spotřebu optických propojů přibližně o 70 % oproti tradičním zásuvným (pluggable) optickým modulům.

NVIDIA na GTC 2025 (březen 2025) oznámila switche Quantum-X Photonics a Spectrum-X Photonics využívající TSMC COUPE technologii balení, cílící na propojení milionů GPU v AI továrnách. V březnu 2026 NVIDIA investovala 4 miliardy dolarů do výrobců laserů Lumentum a Coherent (po 2 mld) pro rozšíření výrobních kapacit silikonové fotoniky.

Intel pokračuje v programu Intel Silicon Photonics s prototypy optických I/O čipletů.

Čínský tým z Tsinghua v roce 2024 publikoval v Science fotonický čiplet Taichi dosahující 160 TOPS/W — a to na starším 180nm CMOS procesu. Jiný čínský tým (Shanghai Jiao Tong University a Tsinghua) představil plně optický čip LightGen s více než 2 miliony fotonických „neuronů“, který podle autorů v některých úzce definovaných úlohách (generování obrazu, denoising) překonává NVIDIA GPU až 100násobně — je však třeba zdůraznit, že jde o specializované analogové stroje pro konkrétní úlohy, nikoli o obecné náhrady GPU.

Geopoliticky je to významné: silikonová fotonika se stává novou frontou americko-čínské technologické konkurence. Fotonické výpočty nevyžadují nejmodernější litografii a otevírají alternativní cestu ke konkurenceschopnému AI hardwaru mimo dosah západních exportních omezení na pokročilou EUV litografii.

iPronics komercializoval programovatelný fotonický procesor SmartLight. Německá firma Q.ANT představila NPU Gen 2, deklarující výrazně nižší spotřebu a vyšší výkon pro AI/HPC úlohy oproti předchozí generaci.

Energetická efektivita je hlavním argumentem pro fotoniku. Čip ACCEL z Tsinghua University dosáhl systémové energetické efektivity 74,8 POPS/W (peta-operací za sekundu na watt) s výpočetní rychlostí 4,6 POPS — podle Nature (2023) je to více než tři řády (>1000×) lepší efektivita než nejmodernější digitální procesory. Je však třeba dodat, že ACCEL je specializovaný analogový čip pro vizuální úlohy (99 % výpočtů probíhá opticky), nikoli obecný procesor.

V propojích co-packaged optics snižuje spotřebu z přibližně 15 pJ/bit (zásuvné moduly) na pod 5 pJ/bit. Lightmatter u Passage platformy naměřil celkovou efektivitu 4,6 pJ/bit (2,6 pJ/bit za fotoniku + laser, ~2 pJ/bit za SerDes).

MIT v roce 2024 demonstroval fotonický procesor schopný ultrarychlých AI výpočtů — klasifikace obrazu v řádu stovek pikosekund. V Nature byl publikován integrovaný velkoplošný fotonický akcelerátor Lightelligence PACE, řešící 64×64 maticové operace s latencí v řádu nanosekund.

Fotoniku využívají i kvantové počítače — s jiným cílem, ale na stejné materiálové platformě.

PsiQuantum v únoru 2025 publikoval v Nature výrobní platformu pro fotonické kvantové počítače — čipset Omega navržený pro kvantové počítače s miliony qubitů. Čipy vyrábí GlobalFoundries na standardních 300mm křemíkových waferech. Naměřené fidelity zahrnují 99,98 % pro přípravu a měření jednoho qubitu, 99,5 % viditelnost dvoufotonové kvantové interference, 99,72 % fidelitu čip-to-čip kvantového interconnectu a 99,22 % pro dvou-qubitové fúzní brány. PsiQuantum získal celkem přes 2 miliardy dolarů a staví kvantová výpočetní centra v Brisbane (Austrálie) a Chicagu (USA).

Xanadu v lednu 2025 představil Aurora — první síťový, modulární fotonický kvantový počítač. Systém tvoří 4 propojené serverové racky obsahující 35 fotonických čipů a 13 km optického vlákna, celý pracující při pokojové teplotě. Aurora je 12qubitový stroj, jehož architektura je principiálně škálovatelná na tisíce racků a miliony qubitů. Výsledky byly publikovány v Nature. Xanadu v listopadu 2025 oznámil SPAC fúzi s Crane Harbor Acquisition Corp. s pre-money valuací 3 miliardy USD (kombinovaná entita ~3,6 mld). Po dokončení (hlasování akcionářů plánováno na 19. 3. 2026) se stane první kótovanou čistě fotonickou kvantovou firmou na NASDAQ a Toronto Stock Exchange.

Tyto dva přístupy — klasická fotonika pro AI a kvantová fotonika pro fundamentálně odlišné problémy — jsou komplementární. Klasické fotonické procesory jsou blíže komercializaci (2027–2028), kvantové cílí na fault-tolerant systémy kolem roku 2029 a později.

CEO Lightmatter Nick Harris otevřeně přiznává, že vývoj škálovatelného řešení paměti typu DRAM pro fotoniku zůstává nevyřešenou výzvou bez jasných řešení. Zatímco elektronický zápis jednoho bitu stojí řádově jednotky femtojoulů, fotonické prototypy paměti vyžadují řádově tisíce femtojoulů — tedy řádově tisícinásobně horší efektivitu. Jak Harris shrnul: i kdybyste měli procesor se spotřebou nula a nekonečnou rychlostí, nezískali byste ani dvojnásobné zrychlení, protože stroj většinou čeká na data.

Analogový charakter optického zpracování znamená, že nativní přesnost je typicky 4–8 bitů, limitovaná šumem, výrobními variacemi a tepelným driftem. Hybridní řešení jako bit-slicing dokáží dosáhnout vyšší efektivní přesnosti rozkladem na více nízko-přesnostních operací, ale za cenu ztráty propustnostních a energetických výhod. Pro trénink neuronových sítí vyžadující 16+ bitů je to dosud nedostatečné. Lightmatter nicméně prokázal, že pro inference s formátem ABFP16 dosahuje přesnosti blížící se 32bitovým digitálním akcelerátorům.

Fotony spolu prakticky neinteragují, což znesnadňuje implementaci nelineárních aktivačních funkcí čistě opticky. Současná řešení vyžadují konverzi do elektroniky pro každou nelineární operaci (ReLU, sigmoid), čímž zavádějí latenci a energetickou penalizaci. Vznikající přístupy jako akusto-optické aktivace pomáhají, ale zůstávají v laboratorní fázi.

Silikonová fotonika přináší nové testovací výzvy — yield je stále nižší než u CMOS elektroniky, testování vyžaduje aktivní tepelný management a sub-mikronovou přesnost zarovnání vláken. Lightmatter řeší tento problém technologiemi jako vClick (povrchové připojení vlákna umožňující testování na wafer úrovni) a eClick (připojení přes hranu čipu). Roadmapa příští generace silikonové fotoniky se soustředí na heterogenní integraci III-V laserů a zlepšení výtěžnosti.

Konsensus průmyslu a akademie se shoduje na postupném, nikoli náhlém přechodu.

Optická propojení jsou v roce 2025–2026 již komerční realitou. Broadcom dodává CPO switche (TH6 Davisson), Lightmatter vzorkuje M1000 a L200/L20, Ayar Labs škáluje výrobu TeraPHY, NVIDIA investuje miliardy do výrobců laserů pro silikonovou fotoniku.

Fotonické výpočetní procesory pro AI inference by podle analytiků Yole Group měly být komerčně dodávány v období 2027–2028.

Trh se silikonovou fotonikou roste tempem přes 25–30 % ročně (CAGR) podle různých analytických firem. Celkové investice do fotoniky se prudce zrychlují: americký CHIPS Act, evropský Chips Act i přímé strategické investice technologických gigantů (NVIDIA do Lumentum a Coherent, Marvell akvizice Celestial AI) signalizují, že fotonika přestala být okrajovou technologií.

Přímé srovnání s NVIDIA GPU ukazuje nuancovaný obrázek.

Pro specifické operace fotonické procesory již demonstrují řádové výhody. Fotonické akcelerátory řeší maticové operace s ultranízkou latencí v řádu nanosekund, což představuje řádové zrychlení oproti elektronickým obvodům pro vybrané úlohy. ACCEL z Tsinghua ukázal více než tisícinásobnou energetickou výhodu nad GPU pro vizuální klasifikaci, byť jen pro úzce definované úlohy.

Pro obecné AI trénování však fotonické procesory nemohou v dohledné době konkurovat. NVIDIA nabízí masivní softwarový ekosystém CUDA, terabajty unifikované paměti a přesnost dostatečnou pro trénink. Fotonické procesory nemají ekvivalent CUDA, nemají paměť a jejich nativní přesnost je nedostatečná pro trénink.

Nejrealističtější cesta ke konkurenci je nepřímá: fotonická propojení mohou dramaticky zvýšit efektivitu GPU clusterů odstraněním bandwidthových úzkých hrdel. Celestial AI deklaruje 6,2 pJ/bit pro paměťové transakce oproti desítkám pJ pro konvenční řešení.

Pro AI inference je perspektiva příznivější. Násobení matic dominuje inference workloadům, trend kvantizace modelů (FP8, INT4) konverguje s přesností fotoniky a sub-nanosekundové latence jsou atraktivní pro real-time aplikace. Lightmatter prokázal na čipu Envise, že fotonické procesory dosahují výkonu srovnatelného s čistě elektronickými protějšky při podstatně nižší spotřebě.

Fotonické procesory představují nejslibnější architektonickou alternativu k elektronickým čipům od zavedení GPU akcelerátorů. Průlomové publikace v Nature v období 2024–2025 potvrdily, že optické násobení matic dosahuje přesnosti srovnatelné s digitálními systémy při řádově nižší spotřebě energie.

Tři kritické posuny definují aktuální stav. Za prvé, Broadcom a NVIDIA reálně dodávají a nasazují CPO switche do produkce. Za druhé, Lightmatter prokázal běh standardních AI modelů na fotonickém procesoru a publikoval výsledky v Nature. Za třetí, masivní akvizice a investice (Marvell/Celestial AI za 3,25–5,5 mld, NVIDIA 4 mld do výrobců laserů, Ayar Labs Series E 500 mil.) signalizují, že velcí hráči považují fotoniku za strategicky nezbytnou.

Přesto zůstávají fundamentální bariéry — absence optické RAM, omezená přesnost a nutnost konverze pro nelineární operace. Fotonické procesory v dohledné budoucnosti nenahradí GPU, ale budou je doplňovat: primárně jako optické propojení zrychlující komunikaci v GPU clusterech, sekundárně jako specializované inference akcelerátory.

Realisticky je současný stav fotonického computingu srovnatelný s tím, kde byly GPU akcelerátory kolem roku 2007–2010 — technologie prokázala životaschopnost, první produkty existují, ale ekosystém teprve dozrává. Fotonika vstupuje do mainstreamu „dveřmi propojení“, nikoli „dveřmi výpočtů“. Výpočetní aplikace budou následovat.

Hlavní zdroje: IEA „Energy and AI“ report (duben 2025); Nature: Lightmatter „Universal photonic artificial intelligence acceleration“ (duben 2025), PsiQuantum Omega chipset (únor 2025), Xanadu Aurora (leden 2025), Tsinghua ACCEL (2023), Tsinghua Taichi (Science, 2024); Broadcom TH6 Davisson press release (říjen 2025); Marvell/Celestial AI SEC filings a press releases (prosinec 2025, únor 2026); Ayar Labs Series E announcement (březen 2026); Lightmatter Passage L20 announcement (březen 2026); Xanadu SPAC filing SEC (listopad 2025); ServeTheHome, The Register, Data Center Dynamics, Optics & Photonics News; analytické odhady Yole Group a MarketsandMarkets.

Článek ověřen a aktualizován k 11. březnu 2026. U firemních claimů o výkonu, které nebyly nezávisle recenzovány, je to explicitně uvedeno.

Transparentnost tvorby

Koncepce, struktura a redakční linie článku jsou dílem autora, který vypracoval obsahovou skicu, stanovil klíčové teze a řídil celý proces tvorby. Generativní AI (Claude Opus 4.6, Anthropic) byla využita jako nástroj pro rešerši, ověřování faktů a rozepsání autorovy předlohy.

Autor ověřil klíčová zjištění a schválil finální znění. Žádná část textu nebyla publikována bez vědomé autorské kontroly. Faktické údaje byly ověřeny proti veřejně dostupným zdrojům uvedeným v textu.

Postup odpovídá principům transparentnosti Nařízení EU 2024/1689 (AI Act). #poweredByAI