Silicon Photonics : comment la lumière résout la crise du calcul et de l'énergie de l'IA

Une seule NVIDIA H100 GPU consomme 700 watts. Un grand cluster d'entraînement IA composé de 100 000 de ces puces utilise plus d'électricité qu'une ville moyenne. La consommation des datacenters d'IA devrait augmenter de 160 % d'ici 2030, atteignant près de 945 térawattheures par an — l'équivalent de la consommation totale du Japon. Des collectivités bloquent déjà les permis de nouveaux datacenters. Les fournisseurs d'électricité peinent à provisionner la capacité assez vite. L'industrie de l'IA a un problème d'énergie, et les puces elles-mêmes n'en sont qu'une partie.

Une part importante et sous-estimée de cette énergie — jusqu'à 50 % dans les clusters denses — est consommée non par le calcul, mais par le transfert de données entre puces. Les interconnexions électriques en cuivre qui relient les GPU entre eux et à la mémoire chauffent, résistent aux débits élevés et dissipent d'énormes quantités d'énergie sous forme de chaleur. La physique du cuivre à grande échelle est un mur que les approches traditionnelles ne peuvent pas franchir.

Silicon photonics est le domaine qui propose de remplacer ces interconnexions en cuivre par la lumière. L'idée centrale est d'utiliser des signaux optiques — des impulsions lumineuses laser voyageant dans des guides d'ondes en silicium — pour transporter les données entre puces et à travers les baies. La lumière se propage sans résistance électrique, sans générer de chaleur par la transmission du signal, et avec des bandes passantes que le cuivre ne peut égaler. En 2026, la technologie passe de la recherche prometteuse à la production en volume, et les chiffres sont assez significatifs pour influer sur la trajectoire énergétique de l'industrie.

Comment ça fonctionne

Silicon photonics construit des composants optiques — guides d'ondes, modulateurs, photodétecteurs — sur des puces en silicium en utilisant les mêmes procédés de fabrication CMOS déjà utilisés pour les processeurs. C'est important car cela signifie que les composants optiques peuvent être fabriqués à grande échelle dans des fonderies de semi-conducteurs existantes, sans nécessiter d'infrastructure de fabrication entièrement nouvelle. Intel fabrique des émetteurs-récepteurs photoniques sur silicium de cette manière depuis le milieu des années 2010 ; la technologie est commercialement éprouvée pour les interconnexions de datacenters depuis près d'une décennie.

Les gains d'efficacité viennent de la physique de la lumière par rapport aux électrons. Les signaux optiques consomment aussi peu que 0,05 à 0,2 picojoule par bit transmis, contre des chiffres bien plus élevés pour le cuivre sur des distances comparables. L'Optique co-packagée — intégrant les moteurs optiques directement dans le boîtier de la puce plutôt que d'utiliser des modules enfichables en bord de baie — réduit la puissance d'interconnexion d'environ 75 % par rapport aux solutions optiques enfichables actuelles, et d'environ 70 % par rapport aux alternatives électriques équivalentes.

Les entreprises qui construisent la technologie

Trois startups mènent la poussée commerciale vers le Silicon Photonics à l'échelle de l'IA, chacune avec une approche technique différente.

Lightmatter et sa plateforme Passage reposent sur des interposeurs photoniques — en gros des circuits imprimés optiques placés entre les puces, les connectant par la lumière plutôt que par des pistes de cuivre. Le Passage M1000, disponible depuis l'été 2025, atteint 114 térabits par seconde de bande passante optique totale sur un interposeur photonique de 4 000 millimètres carrés. Le Passage L200X, visant la production en 2026, délivre 64 Tbps par boîtier pour les accélérateurs IA et commutateurs de nouvelle génération. Lightmatter s'est appuyé sur la plateforme GF Fotonix de GlobalFoundries, lui donnant un partenaire de fabrication capable de passer au-delà de la production pilote.

Ayar Labs a pris la voie des chiplets. Son TeraPHY, le premier chiplet optique I/O au standard UCIe, intègre une interface optique de 8 Tbps directement dans le boîtier d'une puce IA via le packaging 3D avancé de TSMC. Le TeraPHY de troisième génération, lancé début 2025, revendique 5 à 10 fois plus de bande passante que le cuivre, 10 fois moins de latence, et 3 à 5 fois meilleure efficacité énergétique. En septembre 2025, Ayar a annoncé des partenariats avec Alchip Technologies et Global Unichip Corp pour intégrer l'optique co-packagée dans des conceptions de puces de production via la technologie de packaging COUPE de TSMC.

Celestial AI, acquise par Marvell en décembre 2025 pour 3,25 milliards de dollars, a poussé l'intégration la plus agressive : intégrer les interconnexions optiques directement dans le die en silicium lui-même plutôt que comme couche séparée. Son chiplet Photonic Fabric délivre 16 Tbps de bande passante par chiplet, et le module complet — combinant un ASIC TSMC 5nm avec un interposeur photonique et des piles mémoire HBM3e — fournit 7,2 Tbps de connectivité optique. L'acquisition par Marvell devrait accélérer le déploiement à grande échelle, avec des contributions au chiffre d'affaires prévues à partir de fin 2027.

Les hyperscalers achètent déjà

Le signal le plus significatif pour la trajectoire à court terme de Silicon Photonics n'est pas les startups — ce sont les décisions d'achat des hyperscalers. Microsoft a déployé des interconnexions photoniques sur silicium dans ses datacenters Azure depuis 2016, et en novembre 2025 a approfondi l'intégration dans son infrastructure de clusters IA. Google a renforcé son déploiement interne de commutation optique et d'interconnexions photoniques en décembre 2025. AWS, Google, Meta et Microsoft se sont tous engagés à utiliser l'optique co-packagée dans leurs mises à niveau réseau de nouvelle génération, avec des programmes d'achat actifs en 2025 et 2026.

Les volumes reflètent cette dynamique. Le module optique 1,6 térabit par seconde — le produit de pointe actuel — devrait passer d'environ 2,5 millions d'unités expédiées en 2025 à 20 millions en 2026. Silicon Photonics devrait capturer 50 à 70 % de ce segment haut débit d'ici la fin de l'année. Le marché global de la photonique pour datacenters est estimé à 2,7 milliards de dollars en 2026, et devrait atteindre 4,1 milliards d'ici 2034.

Ce qui reste difficile

Les défis restants sont réels et méritent d'être nommés. L'intégration du laser est la plus fondamentale : le silicium n'émet pas naturellement de lumière en raison de sa structure électronique, donc un Silicon Photonics pratique nécessite de coller des matériaux émetteurs de lumière (généralement du phosphure d'indium) sur des substrats de silicium. La précision de fabrication requise est significative, et les circuits photoniques intégrés complexes ont actuellement un rendement inférieur à 60 % pour les conceptions avancées.

La sensibilité thermique est un casse-tête persistant. Les résonateurs en anneau et les interféromètres qui forment les composants optiques centraux des puces photoniques sur silicium sont extrêmement sensibles aux variations de température — quelques degrés peuvent les désaccorder suffisamment pour provoquer des erreurs de signal. Le réglage thermique actif et la stabilisation ajoutent de la complexité et une consommation d'énergie supplémentaire qui compensent partiellement les gains d'efficacité.

La chaîne d'approvisionnement est également concentrée d'une manière qui crée des risques. TSMC est actuellement la seule fonderie capable d'empiler les puces en 3D avec la précision nécessaire pour l'optique co-packagée à grande échelle. Toute perturbation de la production de TSMC se répercuterait sur toute la chaîne d'approvisionnement photonique pour l'IA.

La trajectoire

L'arc de Silicon Photonics dans l'infrastructure IA est plus clair aujourd'hui qu'à aucun moment auparavant. Les hyperscalers ne pilotent pas la technologie — ils l'achètent à grande échelle. Les startups leaders sont passées des démos à l'expédition de produits. La production en volume des modules 1,6T est en cours. La part de marché d'Intel dans les émetteurs-récepteurs optiques est d'environ 30 % aujourd'hui, et devrait atteindre 60 % d'ici 2030.

Le mur de cuivre qui contraint les clusters IA actuels est une véritable limite physique, pas un problème de planification que plus de financement peut résoudre. Silicon Photonics est la voie la plus claire pour le contourner. Que la transition se fasse assez vite pour modifier la trajectoire énergétique de l'infrastructure IA est une question d'échelle de fabrication et de développement de la chaîne d'approvisionnement plus que de technologie fondamentale. En 2026, les preuves suggèrent qu'elle se produit plus vite que la plupart des observateurs ne l'attendaient.