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高性能计算引擎面临带宽和信号传输问题，若要实现数据的高速输入输出，确保引擎中成千上万的核心持续高效运作，就必须尽可能紧密地布置铜线连接。
无论是堆叠内存的插入器走线，还是连接计算引擎以实现并行操作的SerDes电线，都需如此。
然而，电线长度过长成为了一个难题。每当带宽需求翻倍时，由于信号失真，电线长度必须减半，这是物理和材料科学的限制。
鉴于传统铜线互连在数据传输速度和能效方面的局限性，特别是在应对日益增长的人工智能计算需求和大型封装复杂性时，光I/O技术正逐渐成为不可或缺的解决方案。
芯片巨头追逐光互连，投资Ayar Labs
Ayar Labs今日正式宣布，已成功完成由Advent Global Opportunities和Light Street Capital领投的1.55亿美元融资。
此举旨在借助其光学输入/输出（I/O）技术，解决人工智能数据传输的瓶颈问题。
此次融资使得Ayar Labs的累计融资额达到3.7亿美元，并将公司估值提升至逾10亿美元。
对整个产业而言，此次融资传递了一个明确的信号：传统的互连技术正在经历颠覆性的变革，而光学互连技术是满足未来计算需求的终极解决方案。
该公司透露，本轮融资的投资者阵容中包括了当前芯片行业的三大领军企业AMD、英特尔和英伟达，以及其他新战略和金融投资者，例如3M Ventures和Autopilot。
AMD、英特尔和英伟达的共同投资凸显了芯片行业巨头对硅光子技术的迫切需求。
这不仅是为了提升芯片的性能，更是为了在未来的AI生态系统中巩固其竞争优势。
Ayar Labs致力于打破传统数据传输模式的光技术参与者。
该公司的目标是将光通信直接集成到封装中，以摆脱IO密度限制、数据速率扩展和电子封装间互连的功率效率低下问题。
该企业通过其创新的TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源技术的融合，实现了以光信号替代传统铜线传输数据，从而显著提升了片外互连的速度与带宽，并有效减少了功耗与延迟。
这一技术突破为解决数据中心、人工智能训练集群等复杂计算环境中的数据传输瓶颈问题提供了新的解决途径，尤其在生成式人工智能和高性能计算（HPC）应用领域展现了巨大的潜力。
对于投资者而言，支持Ayar Labs不仅意味着投资于新一代技术，更是在数据中心基础设施升级的浪潮中占据先机。
Ayar Labs的联合创始人兼首席执行官Mark Wade透露，所获资金将为公司在2026年至2028年间的量产高峰提供坚实基础，并预计至2028年及以后，年出货量将突破1亿台。
技术之所以独特在于其整体封装设计
Ayar Labs，成立于2015年，总部设于美国加利福尼亚州圣何塞，致力于开发下一代人工智能基础设施建设的核心技术。
该公司专注于利用光互连技术提升数据中心的通信速率，从而解决数据传输过程中的瓶颈问题。
Ayar Labs的技术专注于应对人工智能基础设施领域所面临的硬件升级难题。
随着人工智能数据中心的迅猛发展，硬件的更新换代速度已无法与软件及人工智能模型的快速进步相匹配。
为此，Ayar Labs提出了一项创新性解决方案：利用光通信技术，大幅提高服务器间的通信速率，从而加快人工智能系统的整体运行效率。
Ayar Labs的团队汇聚了来自美光、IBM、英特尔、Penguin Computing、麻省理工学院、加州大学伯克利分校和斯坦福大学等机构的众多技术领域精英。
Ayar Labs所采取的技术路径和发展策略为硅光子技术的发展提供了宝贵的参考。
Ayar Labs公司成功地将这一技术应用于芯片封装之中。
该公司推出了业界首款针对大规模人工智能工作负载优化的封装内光学输入输出解决方案。
相较于传统采用可插拔光学器件与电气SerDes的互连方式，Ayar Labs的创新方案能够实现高达5至10倍的带宽提升、4至8倍的能效优化，并将延迟降低至原来的十分之一。
该方案融合了两项行业领先技术——TeraPHY光学输入输出Chiplet和SuperNova多波长光源。
Ayar Labs的产品可细分为两个核心组件：TeraPHY，即光信号互联芯片，主要负责光电信号的处理，实现信号转换与收发功能；
以及SuperNova，即独立激光器，其作用是精确发射多种波长的光子。
在实际应用中，SuperNova与TeraPHY需协同工作以发挥其最佳性能。
为达成既定目标，Ayar Labs正积极推进其技术的商业化进程。
尽管直至数月前，公司仅向特定客户交付约1.5万台产品，但已拟定宏伟的量产计划。
采纳光互连技术以提升通信速度成为趋势
高盛近期发布的一份研究报告预测，在未来十年内，人工智能基础设施的支出有望突破万亿美元大关。
这一预测突显了迫切需求，即寻求解决传统铜互连和可插拔光学器件所造成的瓶颈问题。
目前，大多数数据中心的运作依然依赖于传统的电气互连技术，其中铜线作为数据中心短距离信息传输的主流选择。
在持续的数据传输过程中，AI服务器系统会消耗大量电力，而打破现有AI基础设施瓶颈的有效策略之一，便是采纳光互连技术以提升通信速度。
随着AI模型复杂性的提升，采用传统互连技术会导致系统效率下降。
光通信技术先前主要应用于数据传输领域，尤其在电信网络的长距离通信中占据重要地位。
巨头通过投资在技术部署上抢占先机
另一家光互连领域的独角兽企业Lightmatter在10月份完成了4亿美元的D轮融资。
至此，该公司在四轮融资中共计筹集了8.22亿美元，估值飙升至44亿美元。
此次D轮融资不仅使总融资额翻倍，更推动了其估值的四倍增长。
就在同一周，总部位于纽约的初创公司Xscape Photonics也凭借其光子学技术，在解决人工智能数据中心在能源效率、性能和可扩展性方面的挑战上取得进展，并成功获得了4400万美元的A轮融资。
该轮融资由IAG Capital Partners领投，同时吸引了思科投资和英伟达等科技巨头的参与。
英伟达、AMD和英特尔等公司的投资行为，或许让人推测它们正计划在自身的计算引擎中部署类似TeraPHY光学传输及其SuperNova激光源的技术。
这种推测并非无据，但更重要的是，通过这些投资，这些公司能够深入了解Ayar Labs等企业的研发动态，从而在技术部署上抢占先机。
事实上，早在2022年2月，惠普就已与Ayar Labs达成战略投资和合作协议，计划将硅光子技术融入其[Rosetta]互连系统。
结尾：
铜线最终将被光纤所取代。鉴于人工智能工作负载对带宽的巨大需求，未来数年内这一趋势似乎将不可避免。
综上所述，Ayar Labs、Lightmatter、Celestial AI和Eliyan等公司在硅光子领域均展现出强劲的发展潜力，有望成为计算引擎与互连之间的桥梁。
尽管2025年的新一代计算引擎可能尚未完全采用硅光子学技术，但我们有充分理由相信，至2026年，这一技术将得到更广泛的应用；
而到了2027年，几乎可以肯定地说，硅光子学将成为计算引擎的重要组成部分。
部分资料参考：芝能智芯：《Ayar Labs完成1.55亿美元D轮融资》，半导体行业观察：《英伟达、AMD和Intel罕见联手，投资一家光芯片公司》，芯东西：《英伟达AMD英特尔联手，投出一家AI芯片独角兽》，问芯：《英伟达、英特尔和AMD都投了这家[光互连]芯片初创》，维科网传感器：《英伟达、英特尔、超威齐出手！这家芯片独角兽是何方神圣？》，半导体行业小报：《三大芯片巨头联手投资光芯片初创公司》
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