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Photonique : le marché que l’IA va faire exploser

En mars dernier, Nvidia a annoncé un investissement de 2 milliards de dollars dans Lumentum et autant dans Coherent, deux entreprises que peu d’investisseurs particuliers connaissent, mais que le géant des puces juge désormais stratégiques.

Si Nvidia engage de telles sommes dans ces deux spécialistes de la photonique, c’est que cette technologie devient critique pour la prochaine phase de développement de l’IA. Son déploiement pourrait transformer en profondeur les infrastructures sur lesquelles repose le secteur, avec un potentiel de marché gigantesque dans les années à venir.

Pour mesurer l’importance de cet enjeu, il faut comprendre ce sujet extrêmement technique. C’est pourquoi nous avons demandé à Julien Martin-Prin, qui avait déjà signé notre article sur le MOAT de Nvidia, de coécrire cette newsletter avec nous afin d’expliquer le plus simplement possible ce qui se joue pour les infrastructures d’IA.

Pourquoi l'IA a besoin de lumière

Vous le savez, faire tourner l’intelligence artificielle demande énormément de puissance de calcul. Et à ce jeu, Nvidia s’est imposé avec ses GPU.

Cependant, même un GPU extrêmement puissant peut passer une partie de son temps à attendre des données. En effet, les plus grands modèles nécessitent de répartir le travail entre de nombreuses puces, qui doivent échanger leurs résultats pour avancer ensemble. Lorsque ces échanges sont trop lents, une partie de la puissance disponible reste donc inutilisée.

Pour l’illustrer, prenons le cas d’un chantier. Même avec les meilleurs maçons, les travaux avanceront difficilement si les matériaux arrivent en retard et si les consignes circulent mal. Embaucher davantage de monde ne résoudra donc pas le problème tant que les équipes ne pourront pas travailler efficacement ensemble.

Dans un data center, cette coordination repose sur le réseau, c’est-à-dire l’ensemble des câbles et des équipements qui permettent aux puces de communiquer entre elles. Pour comprendre son fonctionnement, deux notions sont essentielles :

• La bande passante correspond à la quantité de données que le réseau peut transporter chaque seconde. Plus les puces ont d’informations à échanger, plus elles ont besoin de bande passante.

• La latence mesure le délai nécessaire pour que les données arrivent à destination. Elle est particulièrement importante lorsque les puces ont besoin des résultats des autres pour poursuivre leurs calculs, car tout retard les oblige à patienter.

Pour faire circuler ces données, deux solutions coexistent : des signaux électriques dans des fils de cuivre, ou des signaux lumineux dans de la fibre optique. Dans ce second cas, le signal électrique est converti en lumière au départ, puis reconverti à l’arrivée. C’est à cette utilisation de la lumière pour transmettre l’information que nous faisons référence en parlant de photonique.

Sur de très courtes distances, le cuivre conserve un avantage majeur, car il permet de relier directement des puces qui fonctionnent déjà avec des signaux électriques. Il évite ainsi les conversions en lumière et les composants nécessaires pour les réaliser, ce qui se traduit généralement par un coût et une consommation d’énergie plus faibles.

En revanche, lorsque la distance augmente, le signal électrique s’affaiblit et se déforme. Le transmettre correctement devient d’autant plus difficile que le débit demandé est élevé, et continuer à utiliser le cuivre nécessite alors d’ajouter des composants capables de compenser ces dégradations. Le coût et la consommation électrique augmentent donc à mesure que l’on cherche à prolonger sa portée.

La fibre devient particulièrement intéressante dans ces conditions, car elle peut transporter de grandes quantités de données sur de longues distances avec peu d’atténuation du signal. Elle est également insensible aux perturbations électromagnétiques qui affectent les liaisons en cuivre, ce qui contribue à expliquer son utilisation déjà très répandue pour relier des bâtiments ou des équipements éloignés au sein des data centers.

La fibre n’a donc pas attendu l’IA pour trouver sa place. Elle est utilisée depuis des décennies dans les télécommunications, et vous en profitez probablement déjà pour votre connexion Internet. Mais son intérêt sur certaines liaisons ne justifie pas de remplacer tous les câbles en cuivre, car tant que ceux-ci assurent le débit demandé sur la distance à parcourir, à moindre coût et avec moins d’énergie, les fabricants ont toutes les raisons de les conserver.

Dans l’industrie, cet arbitrage se résume par le mantra « Use copper if you can, optics if you must », autrement dit, « du cuivre quand on peut, de l’optique quand il le faut ».

Cependant, avec l’IA, les volumes de données échangés entre les GPU et les débits nécessaires augmentent tellement que cet équilibre se déplace et que le cuivre atteint ses limites sur des connexions de plus en plus courtes, là où il suffisait jusqu’ici. L’IA crée ainsi les conditions pour rapprocher la lumière des puces, alimentant un marché qui se chiffre en dizaines de milliards de dollars.

Le cuivre face au mur de la vitesse

Pour savoir jusqu’où la lumière peut se rapprocher des puces, il faut entrer dans un data center, qui abrite plusieurs réseaux. Celui qui le relie à Internet, le front-end, est hérité des télécoms et fonctionne depuis longtemps en fibre optique.

Les enjeux se concentrent surtout sur le back-end, qui relie les puces entre elles pour qu’elles calculent ensemble. Ce réseau, presque inexistant avant l’IA, s’organise aujourd’hui en trois étages :

• Le scale-up relie un groupe de puces pour qu’elles fonctionnent comme un seul ensemble de calcul, au sein d’une même armoire de serveurs, appelée rack, ou d’un petit groupe d’armoires.

• Le scale-out relie ces ensembles entre eux au sein d’un même data center pour former des clusters, c’est-à-dire des grappes de dizaines de milliers de GPU.

• Le scale-across, apparu en 2025, étend cette logique à plusieurs data centers. Faute de place, d’électricité et de capacités de refroidissement suffisantes sur un seul site, les géants de la tech les relient par des liaisons à très haut débit, à l’échelle d’un État américain, voire d’un pays, pour les faire fonctionner comme un seul méga-cluster.

Fairwater, chez Microsoft, et Prometheus, chez Meta, sont les deux premiers exemples publics de cette dernière approche. Leurs déploiements sont prévus en 2026 et 2027, avec des puissances de 2 à 5 gigawatts, soit l’équivalent de deux à cinq réacteurs nucléaires.

Pour comprendre comment les données circulent, suivons celles d’un GPU. Elles passent sous forme électrique par la carte réseau du serveur, qui les transmet à un transceiver, ou émetteur-récepteur optique. Ce module transforme les signaux électriques en lumière grâce à un laser pour les transmettre dans la fibre et effectue la conversion inverse à la réception.

Les données parcourent ainsi la fibre jusqu’à un second transceiver, qui les reconvertit en signaux électriques pour la puce du switch, l’équipement qui les aiguille vers leur destination. Ces modules forment le cœur du marché de l’optique.

À l’intérieur de l’armoire, en revanche, les échanges sont particulièrement intenses et les distances beaucoup plus courtes, si bien que le cuivre règne encore sans partage. Le GB200 NVL72 de Nvidia relie ainsi ses 72 GPU grâce à environ 5 000 câbles DAC en cuivre par rack.

Même Google, qui fait figure d’exception avec son réseau ICI, conserve le cuivre à l’intérieur de l’armoire et ne passe à l’optique que pour relier ses TPU, les puces d’IA du groupe, d’une armoire à l’autre.

Le cuivre doit cette résistance aux très courtes distances en jeu, car dans une armoire, le GPU se trouve rarement à plus d’un mètre et demi du switch. À cette échelle, de simples câbles en cuivre passifs, appelés DAC, suffisent et consomment 25 à 30 fois moins d’énergie qu’un transceiver optique classique pour transmettre la même quantité de données. Ainsi, tant que le cuivre assure ces échanges correctement, les fabricants ont donc tout intérêt à le conserver.

Cependant, cet avantage devient plus difficile à préserver à mesure que les débits augmentent. Une connexion transporte ses données sur plusieurs voies parallèles, un peu comme les files d’une autoroute. La plupart des équipements installés font aujourd’hui passer 100 gigabits par seconde sur chaque voie, tandis que la génération à 200 gigabits se déploie et que l’industrie prépare déjà des prototypes à 400 gigabits. Chaque doublement impose des contraintes bien plus fortes que le simple changement de chiffre ne le laisse penser, et le cuivre peine déjà à suivre à 200 gigabits par seconde par voie.

Par ailleurs, comme on l’a vu, le signal électrique se déforme avec la distance, d’autant plus que les impulsions sont courtes et rapprochées. Un mètre de câble qui ne posait aucun problème à une génération donnée peut ainsi devenir un obstacle à la suivante.

Pour simplifier, avec la technologie actuelle, on estime que la limite du cuivre sur une distance utilisable se situe autour de 400 gigabits par seconde par voie. Les démonstrations présentées cette année à l’ECOC, la grande conférence européenne de l’optique, ont d’ailleurs montré qu’à ce niveau, le signal devient trop bruité pour dépasser une trentaine de centimètres sans changer de technique d’encodage.

Il reste possible de prolonger cette portée grâce au cuivre actif, dont les extrémités embarquent des circuits électroniques chargés d’amplifier et de nettoyer le signal. Mais ces circuits consomment de l’électricité, dégagent de la chaleur et épaississent les câbles, qui deviennent plus lourds et moins pratiques à installer. L’avantage du cuivre s’amenuise donc à mesure que les débits augmentent, jusqu’au moment où l’optique s’impose et où l’on retrouve notre « optics if you must » (optique quand il le faut).