Q.ANT libera el software de sus chips fotónicos para programar sin tener uno

La startup alemana Q.ANT ha publicado esta semana en GitHub el software de sus procesadores fotónicos, esos que hacen parte de las cuentas de la IA con luz en lugar de electricidad. Se llama Q.ANT Native Computing Toolkit, sale con licencia que permite uso comercial e incluye un simulador que imita el chip en un ordenador normal, sin necesidad de drivers ni de tener el hardware delante.

Es la jugada de Nvidia con CUDA, trasladada a la fotónica: si un desarrollador aprende a programar tus chips antes de tenerlos, cuando lleguen ya sabrá qué hacer con ellos. El kit trabaja con Python y C.

Qué se puede hacer hoy

En esta primera versión, las herramientas se limitan a ejecutar modelos ya entrenados. Los ejemplos leen números manuscritos, identifican objetos en fotos y delinean formas en imágenes. El entrenamiento sigue en CPU y GPU convencionales.

Para medir los ahorros de energía sobre modelos propios no queda otra que esperar. Los chips de Q.ANT funcionan en unos pocos centros de investigación y el resto tendrá que aguardar "los próximos meses" a que abran el acceso por nube a través del proveedor alemán IONOS o mediante un servidor en las instalaciones del cliente.

El argumento de la computación fotónica es el consumo. Mover datos entre memoria y procesador cuesta mucha energía, y Q.ANT resuelve con luz parte de las funciones de onda, del estilo de un coseno, que los chips digitales calculan bit a bit. La empresa sostiene que un modelo construido sobre esas funciones rinde mejor con menos parámetros, y menos parámetros significa menos dato que mover y menos vatios. Las comparaciones que acompañan al kit las ha hecho la propia compañía.

Números de la casa

En marzo dijo que sus chips de segunda generación estaban funcionando en el Leibniz Supercomputing Centre, cerca de Múnich, según su nota de entonces. Los resultados publicados allí comparan el chip nuevo con el anterior: más de 50 veces más rápido en el tipo de cálculo que se lleva la mayor parte del trabajo en un modelo de IA, y seis veces menos energía en tareas típicas. Son cifras suyas, no de un tercero. Las afirmaciones más grandes, como llegar a 30 veces mejor eficiencia energética, no detallan contra qué se miden.

"Un ecosistema no lo crea el hardware por sí solo. Surge cuando la capa de software es abierta y otros pueden construir encima", dice Michael Förtsch, fundador y consejero delegado, que llama a este lanzamiento el "momento Linux" de la computación fotónica.

El software por sí solo no sostiene un chip. Nvidia lleva casi veinte años construyendo CUDA y sigue añadiéndole piezas, como el soporte nativo de Python del año pasado. Graphcore tenía su propio kit y acabó vendida a SoftBank en 2024. Y el software libre para computadores cuánticos de luz ya existía: Xanadu lo ofrece desde 2018, así que lo de "primer kit abierto para un procesador fotónico" depende de cómo se cuente.

La ronda que financia todo esto llegó en julio de 2025: 62 millones de euros liderados por Cherry Ventures, UVC Partners y imec.xpand. En el campo, Lightmatter ha girado hacia Passage, que usa luz para mover datos entre chips en lugar de para calcular.

Por ahora, lo único que un desarrollador puede tocar de verdad es el simulador. La prueba de si el consumo baja de verdad, con sus modelos y no con los ejemplos de la casa, sigue bloqueada hasta que los chips se abran.