Hukum Moore secara resmi telah menabrak tembok fisika. Pengecilan transistor silikon berbasis elektron semakin sulit dilakukan tanpa menimbulkan panas ekstrem. Solusi untuk kebutuhan komputasi AI yang rakus daya di tahun 2026 ini bukan lagi elektron, tapi foton (partikel cahaya). Inilah ranah Photonic Computing. Perusahaan seperti Lightmatter dan Ayar Labs telah membuktikan bahwa kita bisa melakukan operasi matematika—khususnya perkalian matriks yang menjadi dasar Neural Networks—menggunakan interferensi cahaya, bukan switching transistor.
Analisa Fisika: Bandwidth & Latensi
Mengapa cahaya? Pertama, cahaya tidak menghasilkan panas resistif (Hukum Joule) seperti arus listrik yang mengalir di kabel tembaga. Kedua, cahaya bisa memiliki banyak panjang gelombang (warna) yang berbeda dalam satu serat optik (Wavelength Division Multiplexing), memungkinkan bandwidth data yang ribuan kali lebih besar per milimeter persegi dibandingkan jalur tembaga. Kajian teknis menunjukkan chip fotonik dapat menjalankan inferensi LLM (Large Language Model) dengan konsumsi energi 90% lebih rendah.
Hybrid Architecture adalah Kunci
Namun, kita belum akan membuang CPU silikon sepenuhnya. Tantangan fotonik adalah sulitnya melakukan operasi logika non-linear dan penyimpanan memori (RAM). Oleh karena itu, arsitektur masa depan adalah hibrida: Chip Fotonik menangani aliran data masif dan kalkulasi matriks AI, sementara Chip Elektronik (Silikon) menangani logika kontrol dan OS.
Bagi infrastruktur CybermaXia, ini berarti kita harus mulai melirik server dengan interkoneksi optik (optical interconnects). Bottleneck terbesar kita saat ini bukan kecepatan prosesor, tapi kecepatan data berpindah antar-chip. Dengan fotonik, 'tembok memori' itu runtuh, memungkinkan pelatihan model AI yang jauh lebih besar dalam waktu singkat.