Nvidia w ciągu zaledwie trzech miesięcy zainwestowała co najmniej 6,5 miliarda dolarów w firmy zajmujące się fotoniką, technologią przesyłania danych za pomocą światła zamiast sygnałów elektrycznych. To największy zakład w historii branży, który może zdecydować o tym, kto kontroluje tempo rozwoju infrastruktury AI przez najbliższe lata.
Kluczowe fakty:
- W ciągu zaledwie trzech miesięcy od marca 2026 roku Nvidia zainwestowała co najmniej 6,5 miliarda dolarów w firmy zajmujące się fotoniką, a łączna wartość jej inwestycji w 2026 roku przekroczyła 40 miliardów dolarów.
- Środki trafiły do pięciu podmiotów: po 2 miliardy dolarów do Coherent i Lumentum, 2 miliardy do Marvella, do 3,2 miliarda dolarów do Corninga oraz udział w rundzie Series E startupu Ayar Labs wycenionego na 3,75 miliarda dolarów.
- Powodem inwestycji są ograniczenia fizyczne miedzianych połączeń – tracą one integralność sygnału i pochłaniają coraz więcej energii przy rosnącej przepustowości, co staje się problemem w wielorackowych klastrach GPU używanych do trenowania AI.
Od początku marca 2026 roku Jensen Huang dokonał serii precyzyjnych ruchów. Po 2 miliardy dolarów trafiły do Coherent i Lumentum, kolejne 2 miliardy do Marvella, do 3,2 miliarda dolarów do Corninga, a Nvidia dołączyła też do rundy Series E startupu Ayar Labs wycenionego na 3,75 miliarda dolarów. Łącznie portfel inwestycji Nvidii w 2026 roku przekroczył już 40 miliardów dolarów. Fotonika stała się w tym roku jedną z najgłośniejszych branż na Wall Street niemalże z dnia na dzień.
Czemu miedź przestaje wystarczać
Problemem jest fizyka, nie technologia. Miedziane połączenia tracą integralność sygnału i pochłaniają coraz więcej energii wraz ze wzrostem przepustowości. W obrębie jednego racka z GPU miedź jeszcze daje radę. Kiedy jednak klastry do trenowania AI rozciągają się na wiele racków, a taka sytuacja staje się dziś normą, odległości między układami przekraczają to, co miedź może obsłużyć w sposób efektywny energetycznie.
Jensen Huang nie owijał w bawełnę podczas GTC w marcu: „The amount of silicon photonics technology capacity that we need is substantially higher than the world has today” / „Ilość mocy produkcyjnej w zakresie krzemowej fotoniki, jakiej potrzebujemy, jest znacznie wyższa niż to, co dziś oferuje cały świat.”
Tłumaczenie z rzeczywistości na biznesowy: łańcuch dostaw niezbędny Nvidii w 2028 roku jeszcze nie istnieje. Więc Huang płaci, żeby go zbudować teraz.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
6,5 miliarda dolarów w pięciu ruchach
Warto rozłożyć te inwestycje na czynniki pierwsze, bo każda ma inny charakter:
- Coherent i Lumentum (po 2 mld USD każda) to producenci optycznych komponentów laserowych. Oprócz kapitału Nvidia zagwarantowała wielomiliardowe zobowiązania zakupowe i dofinansowała budowę nowych zakładów produkcyjnych na terenie USA.
- Marvell (2 mld USD) przejął startup Celestial AI w grudniu 2025 roku i rozwija krzemową fotonikę dla sieci AI. Nvidia kupuje tu zarówno komponenty, jak i dostęp do know-how.
- Corning (do 3,2 mld USD w formie warrantów i wieloletnich umów zakupowych) ma zwiększyć swoje moce w zakresie łączności optycznej dziesięciokrotnie, rozbudować produkcję kabli światłowodowych o ponad 50% i zbudować trzy nowe zakłady w Karolinie Północnej oraz Teksasie, tworząc ponad 3 tysiące miejsc pracy.
- Ayar Labs (uczestnictwo w rundzie 500 mln USD, wspólnie z AMD i MediaTek) to startup rozwijający co-packaged optics: chiplets fotoniczne integrowane bezpośrednio z procesorami.
Komentarz redaktora
Patrzę na te inwestycje z mieszanymi uczuciami. Z jednej strony mamy do czynienia z prawdziwym przełomem technologicznym. Fotonika to nie fanaberia, lecz odpowiedź na twarde ograniczenie fizyczne. Jeśli AI ma skalować się dalej, miedź musi ustąpić miejsca światłu, i tutaj Nvidia ma rację. Z drugiej strony skala i tempo tych inwestycji budzą poważne pytania o koncentrację rynku. Commitments zakupowe dla Coherent i Lumentum mogą de facto zablokować dostęp do kluczowych komponentów dla wszystkich pozostałych graczy aż do 2027 roku. Czy to zdrowa konkurencja, czy budowanie monopolu na poziomie łańcucha dostaw? Nvidia kreuje tu sytuację, w której kto kontroluje fotonikę, ten kontroluje tempo całej rewolucji AI. To nie jest tylko decyzja biznesowa, to gest geopolityczny.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Platforma Vera Rubin już to zakłada
Nowa architektura Nvidii ilustruje to przejście bardzo konkretnie. Vera Rubin Ultra NVL576 to superkomputer złożony z 576 GPU rozmieszczonych w ośmiu rackach. Wewnątrz każdego racka wciąż działa miedź. Między rackami pracują już połączenia optyczne. Huang nazwał tę platformę największą premierą produktową w historii Tajwanu, każdy system zawiera blisko 2 miliony części wytwarzanych przez 150 partnerów ekosystemu.
Nvidia uruchomiła już komercyjne przełączniki sieciowe z co-packaged optics w marcu 2025 roku, platformy Quantum-X i Spectrum-X Photonics, zbudowane wspólnie z TSMC, Coherent, Lumentum, Corningiem i Foxconnem. Inwestycje za 6,5 miliarda to po prostu przygotowanie łańcucha dostaw do wolumenów, jakich wymagać będzie Vera Rubin.
Konkurencja reaguje, ale ze znacznym opóźnieniem
Nvidia nie jest jedynym graczem, jednak jest zdecydowanie największym. AMD uczestniczyło w rundzie Ayar Labs i przejęło startup Enosemi w 2025 roku, a także zainwestowało w Teramount i Celestial AI. Alphabet i Microsoft zainwestowały razem 80 milionów dolarów w nEye w ramach rundy Series C w kwietniu. Broadcom, Intel i Cisco rozwijają własne produkty z zakresu połączeń optycznych.
Nick Patience, analityk AI z Futurum Group, ocenia sytuację trzeźwo: „The technology is sound, production scale is the harder problem” / „Technologia jest solidna, problem stanowi skala produkcji.” Dodaje też, że precyzyjna integracja komponentów optycznych i krzemowych jest bezlitosna dla błędów na etapie pakowania, a wadliwy montaż zazwyczaj oznacza złom, nie naprawę.
Lightmatter, wyceniony na 4,4 miliarda dolarów, zapowiedział w marcu moduł L20 osiągający 6,4 terabita na sekundę w każdym kierunku, z planowanym samplingiem pod koniec 2026 roku. To potencjalnie ciekawy punkt odniesienia dla oceny realistycznych parametrów tej technologii.
Kontekst finansowy, który mówi wszystko
Nvidia zaraportowała przychody za pierwszy kwartał na poziomie 44,1 miliarda dolarów i prognozuje 91 miliardów za drugi kwartał. Wycena spółki oscyluje wokół 4 bilionów dolarów. W tym kontekście 6,5 miliarda wydane na fotonikę w trzy miesiące to statystyczna drobnica dla samej Nvidii. Ale dla całej branży fotonicznej to kwota porównywalna z jej rocznym przychodem.
Akcje spółek, w które Nvidia uderzyła kapitałem, mówiły już od marca same za siebie: Lumentum wzrósł od początku roku o 134%, Marvell o 122%, Corning o 111%, Coherent o 96%. Fotonika z nudnej specjalistycznej niszy stała się jednym z najgłośniejszych trendów inwestycyjnych 2026 roku w ciągu niecałego kwartału.
Jeśli miedź jest wąskim gardłem, a fizyka mówi, że tak, to firma kontrolująca łańcuch dostaw fotoniki kontroluje tempo całego wyścigu AI. Nvidia postawiła 6,5 miliarda dolarów właśnie na ten zakład.
Jeden komentarz
fotonika, ale i spinotronika (choć wolniejsza ale bardzo obiecująca) nadaje się do procesorów i liczenia.juz dzis istnieją pewnego rodzaju obliczenia które robi po prostu światło padając na pewne monady (obszary) elektro-rózne (domieszki, albo pole elektryczne np. tak jak w dysku)Akuraty polacy głównie z uniwersytetu białostockiego i warszawskiego robią duże postępy w tym jak ostatnio w dyskach. przy odrobinie szczęścia za 2 lata nikt nie będzie liczył ani używał światlowodów do łączenia procesorów bo będzie to anachronizmem!