作者 | ZeR0
編輯 | 漠影
什麼樣的初創公司，能同時拿到英偉達、AMD、英特爾三大晶片巨頭的投資？
答案是Ayar Labs。
芯東西12月12日報道，矽谷光互連晶片設計公司Ayar Labs昨日宣佈完成英偉達、AMD、英特爾、格芯等參投的1.55億美元融資。
與臺積電有戰略合作關係的VentureTech Alliance、美國機器製造巨頭3M也參與了此輪融資。
目前其累計融資達3.7億美元，估值已超過10億美元，成為新晉晶片獨角獸。
Ayar Labs聯合創始人兼CEO馬克·韋德（Mark Wade）說：“領先的GPU提供商AMD和英偉達以及半導體代工廠格芯、英特爾代工、臺積電，再加上Advent、Light Street和我們其他投資者的支援，凸顯了我們的光學I/O技術重新定義AI基礎設施未來的潛力。”
獲得如此多晶片巨頭的青睞，Ayar Labs憑什麼？
01.
AI的下一個百萬倍加速，
需要光互連等先進技術
Ayar Labs成立於2015年，總部位於加州聖何塞，專門為大規模AI工作負載提供光互連解決方案。其瞄準的賽道，如今正是下一代AI基礎設施建設的關鍵技術之一。
高盛近日釋出的一份報告預測，未來十年，AI基礎設施支出預計將超過1萬億美元。這凸顯了對消除傳統銅互連、可插拔光學器件造成的瓶頸的解決方案的迫切需求。
當前大多數資料中心的運營依賴於傳統的電互連，銅線是資料中心短距離資訊傳輸的標準。AI伺服器系統在持續傳輸資料過程中會消耗大量電力，打破現有AI基礎設施瓶頸的有效解法之一，便是採用光互連技術來加速通訊。
採用傳統互連時，隨著AI模型複雜性增加，系統效率會降低。據Ayar Labs官網分享，一顆GPU的執行效率為80%，64顆GPU的執行效率可能是50%，256顆GPU的執行效率可能只有30%了。光學I/O則能夠針對提高AI基礎設施的效能和能效。
英偉達資料中心產品首席平臺架構師羅伯·奧伯（Rob Ober）認為，過去十年，英偉達加速計算已經為AI帶來百萬倍的加速，而下一個百萬倍的加速將需要光學I/O等全新技術，來支援未來AI/ML工作負載和系統架構的頻寬、功率和規模要求。
OpenAI計算主管克里斯托弗·伯納（Christopher Berner）也強調道，橫向擴充套件期間的互連頻寬對於防止加速器在等待網路傳輸或梯度時停轉至關重要。
02.
突破資料移動瓶頸，
用光互連加快AI系統通訊速度
此前光一直被用於資料傳輸，只不過主要用於電信網路的長距離通訊中。
Ayar Labs則將這項技術塞進了晶片封裝裡。
該公司開發了業界首款針對大規模AI工作負載最佳化的封裝內光學I/O解決方案。相比採用可插拔光學器件+電氣SerDes的傳統互連，Ayar Labs的方案可實現5~10倍的更高頻寬、4~8倍的能效，並將延遲降低至1/10。
其方案結合了兩項行業首創技術——TeraPHY光學I/O Chiplet和SuperNova多波長光源。
TeraPHY可整合到客戶的SoC封裝中，利用其SuperNova遠端光技術實現更快的晶片間通訊，從而幫助客戶最大限度地提高AI基礎設施的計算效率和效能，還能提高“AI應用的盈利能力指標”。
TeraPHY光學I/O Chiplet是一款體積小、功耗低、吞吐量高的銅背板和可插拔光學通訊替代方案，其模組化多埠設計科承載8個光通道（相當於x8 PCIe Gen5鏈路）。
它將矽光子學與標準CMOS製造工藝結合，使專用積體電路（ASIC）能跨越從毫米到千米的距離進行通訊，相當於形成一個巨型GPU。每個埠有256Gbps，每個Chiplet有2Tbps。
萬億引數AI模型和高效能計算（HPC）設計需要不斷增加的頻寬。Ayar Labs光學I/O提供4Tbps的總雙向頻寬，為生成式AI架構開闢了新的可能性。
高效能計算（HPC）和AI的分散式計算系統無法容忍傳統電氣I/O前向糾錯帶來的數十納秒額外延遲。而Ayar Labs光學I/O的延遲為每Chiplet + TOF 5納秒，無需前向糾錯。
為了使電氣I/O和可插拔光學器件能夠穿越系統、機架和資料中心，112 Gbps長距離電氣I/O會消耗6-10pJ/b的能量。Ayar Labs光學I/O消耗的能量則不到5pJ/b（10W）。
SuperNova是首款符合CW-WDM MSA標準的多波長、多埠光源，最多支援將16種波長的光傳輸至16根光纖。
與CWDM4多波長可插拔光學器件相比，其波長增加了64倍。該光源可驅動256個光學載波，實現16Tbps的雙向頻寬。
Ayar Labs基於開放標準（UCIe、CXL、CW-WDM MSA），使其能順利大規模整合到AI系統中。
這些晶片由格芯生產。Ayar Labs還與英特爾合作，將其技術整合到英特爾的製造產品中。該公司也在與臺積電洽談。
HPE、英特爾、洛克希德·馬丁、英偉達都是Ayar Labs的技術合作夥伴。其供應鏈合作伙伴包括格芯、MACOM、Sivers Semiconductors等。
03.
瞄準AI資料中心挑戰的
矽光子學競爭者們
幾個月前，Ayar Labs開始向部分客戶出貨了約15000臺裝置。馬克·韋德希望到2026年中期，其晶片能實現大批次生產；到2028年及以後，每年出貨量可達到1億臺以上。
Advent Global Opportunities和Light Street Capital是Ayar Labs最新融資的領投方。
Advent Global Opportunities合夥人喬丹·卡茨（Jordan Katz）將加入Ayar Labs董事會。他相信光互連技術將徹底改變AI基礎設施的未來，而他認為Ayar Labs是引領這場革命的最佳初創公司。
其他投資方中，英偉達正在基板層實現光學互連，英特爾也在今年早些時候展示了晶片間光通訊。
不過，Ayar Labs並非光互連領域的獨孤求敗。
今年9月，瑞士光互連創企Lightium AG完成700萬美元種子輪融資，投資方包括谷歌等；10月，美國光子計算及網路創企Lightmatter完成4億美元D輪融資，總融資額達到8.5億美元，估值超過44億美元；同樣在10月，另一家美國光子技術創企Xscape Photonics完成4400萬美元A輪融資，由思科、英偉達等參投。
在國內，上海曦智科技是全球首家以光計算和光互連為核心的AI晶片公司，已經構建光子計算和光子網路兩大產品線，其Photowave系列是業界首款相容PCIe 5.0和CXL 2.0協議的光互連硬體產品，資料傳輸延遲可以達到20納秒（+TOF*）以內，其中有源光纜延遲可低至1納秒以下。曦智科技的首個CPO共封裝光學專案也正在落地中。
04.
結語：重新思考AI系統架構
大模型推動計算資源需求激增，需要數百乃至數千個互連的GPU和其他加速器，這意味著資料要以閃電般的速度在晶片與儲存裝置之間流轉。
硬體利用率低、功耗飆升、成本增加等重壓之下，傳統互連方案越來越難以承擔多模態AI系統所需的成本和吞吐量。從雲計算大廠到智算基建商，都在探索新的資料中心架構設計，升級硬體和軟體基礎設施。
晶片巨頭們已經盯上了光互連技術，以期利用光學特性突破固有瓶頸，提高AI基礎設施的效能和計算效率，同時降低成本和功耗。隨著更多資本湧向這一賽道，光互連商業化落地程序正在提速中。
來源：Ayar Labs，SiliconANGLE，彭博社，HPCwire