La empresa emergente Q.ANT, con sede en Stuttgart, Alemania, está revolucionando el mundo de la inteligencia artificial con sus procesadores que, en lugar de usar electricidad, emplean luz para realizar cálculos matemáticos clave. Esta tecnología fotónica promete ejecutar modelos de IA consumiendo una fracción de la energía que requieren los chips convencionales.
En un gesto que recuerda la estrategia de Nvidia con CUDA, Q.ANT acaba de lanzar un kit de desarrollo de software gratuito y de código abierto en GitHub, que permite a programadores crear y probar aplicaciones para estos revolucionarios chips sin necesidad de poseer el hardware físico. De esta forma, los desarrolladores pueden trabajar en sus ordenadores habituales y luego desplegar sus códigos cuando tengan acceso a los procesadores reales.
La compañía alemana ha bautizado esta herramienta como Q.ANT Native Computing Toolkit, la cual está disponible bajo una licencia que permite también su uso comercial. Los programadores pueden usar lenguajes como Python o C para desarrollar sus proyectos. La gran ventaja del kit es su simulador, que emula el funcionamiento del chip fotónico en un ordenador tradicional sin requerir drivers específicos de Q.ANT. 
Actualmente, esta primera versión de software está orientada a ejecutar modelos de IA ya entrenados. Entre las aplicaciones de ejemplo se incluyen tareas como el reconocimiento de números escritos a mano, la identificación de objetos en fotografías y el contorno de formas dentro de imágenes. El entrenamiento de los modelos continúa llevándose a cabo en CPUs y GPUs estándar, pero la ejecución práctica en chips fotónicos es la gran novedad.
La propuesta de valor principal de la computación fotónica de Q.ANT reside en su eficiencia energética. Los chips de IA tradicionales consumen mucha energía debido al constante intercambio de datos entre memoria y procesador. En cambio, los procesadores de Q.ANT realizan parte de esos cálculos utilizando luz, específicamente funciones en forma de onda similares a cosenos, que en los procesadores convencionales se calculan digitalmente. Según la empresa, los modelos de IA optimizados para este tipo de funciones obtienen mejores resultados con un menor número de parámetros, lo que conlleva modelos más compactos que requieren mover menos datos y, por tanto, consumen menos energía. El kit incluye ejemplos comparativos entre un modelo estándar y otro adaptado al enfoque fotónico, mostrando las ventajas desde su propia perspectiva.
Michael Förtsch, fundador y CEO de Q.ANT, destaca que «un ecosistema no se construye solo con hardware, sino que surge cuando la capa de software es abierta y permite que otros construyan sobre ella». Este paso supone, según sus palabras, el «momento Linux» para la computación fotónica, haciendo referencia a un hito fundamental en la historia del software libre.
Q.ANT apuesta por la capacidad de la luz para realizar operaciones matemáticas por sí misma, una visión en la que también trabajan otras firmas reconocidas como Lightmatter, que centra sus esfuerzos en usar la luz para transferir datos entre chips. La idea de utilizar la luz en procesos de inteligencia artificial no es novedosa; ya en 2017 el MIT desarrolló un procesador fotónico para redes neuronales ópticas.
En julio de 2025, Q.ANT logró recaudar 62 millones de euros en una ronda liderada por Cherry Ventures, UVC Partners e imec.xpand. En marzo de ese mismo año, anunció que sus chips de segunda generación estaban operando en el Centro de Supercomputación Leibniz cerca de Múnich. Los resultados publicados revelan que estos nuevos procesadores son más de 50 veces más rápidos que la generación anterior en las operaciones matemáticas predominantes en modelos de IA, consumiendo seis veces menos energía en tareas habituales, según datos internos de la empresa. No obstante, algunas de sus afirmaciones más ambiciosas, como una mejora de hasta 30 veces en eficiencia energética, no especifican con qué tecnología se comparan.
Es importante señalar que un buen software no es suficiente para asegurar el éxito de un nuevo chip. Nvidia ha invertido casi dos décadas en el desarrollo y mejora constante de CUDA, incorporando el pasado año soporte nativo avanzado para Python. Por otro lado, Graphcore, otra startup británica de chips para IA, desarrolló su propio kit de software, pero terminó siendo adquirida por SoftBank en 2024.
Desde Q.ANT sostienen que este es el primer kit de software disponible públicamente para programar un procesador fotónico. Esta afirmación puede ser relativa, ya que Xanadu, otra compañía del sector, ofrece software libre para sus ordenadores cuánticos basados en luz desde 2018. Actualmente, los desarrolladores solo pueden interactuar con el simulador de Q.ANT; para comprobar directamente el potencial ahorro energético en sus propios modelos tendrán que esperar a que el acceso al hardware real se habilite, ya sea a través del proveedor alemán de servicios en la nube IONOS o mediante servidores instalados en sus propias instalaciones.
