英伟达、英特尔和 AMD， 联手投出一家「芯片独角兽」

两天前，英伟达创始人黄仁勋在 CES 上发布了公司一系列 AI 新产品和解决方案，为人工智能的算力和应用落地提供更多「弹药」。在抓紧生产现有架构的 AI 基建硬件时，这家巨头早已经瞄准了下一代技术。

 

不久前，英伟达联手老对手英特尔，投资了一家初创公司 Ayar Labs。新一轮 1.55 亿美元的融资，也让 Ayar Labs 成为芯片领域的新一家独角兽公司。

这家公司是什么来头？为什么能让芯片三巨头打破障碍联合投资 ？

Ayar Labs 主攻光学互连解决方案，其解决方案能以 AI 运作的速度移动数据，以满足客户对可扩展、经济高效的 AI 基础设施的迫切需求。

对此，Ayar Labs 联合创始人兼 CEO 马克·韦德表示，「领先的 GPU 提供商 AMD 和英伟达以及半导体代工厂格芯、英特尔代工、台积电，再加上 Advent、Light Street 和我们其他投资者的支持，凸显了我们的光学 I/O 技术重新定义 AI 基础设施未来的潜力。」

「光学 I/O」是什么东西？Ayar Labs 又能解决快速发展的 AI 领域的什么问题 ？

 

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精英团队

 

Ayar Labs 在 2015 年成立，总部位于加州圣何塞。

起初公司由四位 MIT 学生在 2015 年共同创立，其中 Mark Wade、Chen Sun 和 Vladimir Stojanovic，当时分别是 MIT 电子工程专业的博士生和访问学者，目前分别担任公司的 CTO、首席科学家和首席架构师。随后，他们邀请了当时正在攻读 MIT MBA 的 Alex Wright Gladstein 加入团队，担任 CEO。

现在，团队由来自英特尔、IBM、美光、Penguin、麻省理工学院、伯克利和斯坦福的许多顶尖技术专家组成。

成立以来，Ayar Labs 一直深耕于光学互联解决方案领域，市场战略重点是解决光电子领域的大批量、高质量制造问题。

公司成立次年获得了 2 百万美元的种子轮融资，而最新一轮顶级芯片制造商的投资正是该公司技术走向成熟的标志。新的资金将用于扩大芯片生产规模，促进生成式 AI、分解数据中心等的发展。

Ayar Labs 的发展历程 | 图片来源：Ayar Labs 官网

正如，Ayar Labs 首席执行官兼联合创始人马克·韦德，今年 10 月在采访中表示「客户已经在试用 Ayar Labs 的芯片，在过去的 18 个月里，出货超过 15,000 台，这为我们在 2026 年年中至 2028 年年中的两年重点窗口期实现批量生产奠定了基础。」「我们预计月产量将达到数十万到数百万个，到 2028 年及以后，年产量有可能超过 1 亿个。」

目前，Ayar Labs 的芯片由 GlobalFoundries（起初为 AMD 公司的制造部门，后来成为独立公司）制造，并且已经与所有一级 CMOS 制造商建立了合作关系，与 GlobalFoundries、Applied Materials、台积电、英特尔和英伟达等主要厂商建立了战略合作关系，将光 I/O 解决方案整合到其制造产品中。

对此，Ayar Labs 曾官方宣布，「我们正在建立一个强大的生态系统，其中包括重要的战略技术和供应链合作伙伴。我们还积极参与多个行业和标准组织的活动，推动光学 I/O 芯片生态系统的发展。」

Ayar Labs 强大的生态系统 | 图片来源：Ayar Labs 官网

 

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解决 AI 数据瓶颈

 

随着生成式 AI 模型的复杂性和规模指数级增长，对大型计算集群的需求日益增加，这些算力设施通常需要连接数百甚至数万个 GPU 及其他加速器，以提供 AI 所需的内存和计算资源。

然而，AI 基础设施的扩展正面临带宽、延迟和功耗的挑战，这些挑战主要是由传统基于铜的互连技术造成的瓶颈。在连接超过 1.5 米距离和 72 个 GPU 的机架时，传统电互连技术尤其会遇到性能瓶颈和限制。

数据传输瓶颈限制了 GPU 的效能，导致投资收益递减。具体来说， 单个 GPU 的运行效率可达 80%，但扩展至 64 个 GPU 时可能降至 50%，进一步扩展至 256 个 GPU 时可能只有 30% 。

这不仅降低了整体系统效率，而且严重阻碍了数据中心性能的全面提升，限制了 AI 技术的进步。

根据高盛最近发布的报告预测，未来十年，AI 基础设施支出预计将超过 1 万亿美元。这凸显了对消除传统互联造成瓶颈的解决方案的迫切需求。

为了应对这一挑战，Ayar Labs 推出了业界首个封装内光 I/O 解决方案。

Ayar Labs 光 I/O 解决方案的创新之处在于其整体封装设计。 该设计允许光学模块直接与芯片集成，实现节点的大规模直连，有效克服了 I/O 密度、数据速率扩展和互联功率效率的限制 。

与传统的可插拔光学器件和电气 SerDes 互连方式相比，Ayar Labs 的光 I/O 解决方案可实现 5~10 倍的更高带宽、4~8 倍的能效，并将延迟降低至 1/10，最大限度地提高 AI 基础设施的计算效率和性能，同时降低成本、延迟和功耗，显著提升 AI 应用的盈利指标。

对比传统互连，Ayar Labs 的光 I/O 解决方案的优势 | 图片来源：Ayar Labs 官网

不仅如此，光 I/O 解决方案遵循 UCIe、CXL、CW-WDM MSA 等开放标准，并针对 AI 训练和推理进行了优化，其强大的生态系统使其能够顺利地大规模集成到 AI 系统中，进而提升生成式 AI 应用的性能和效率。

Ayar Labs 的光 I/O 解决方案特别适用于下一代 AI 扩展架构，这种架构需要超高的带宽和跨数百甚至数万个 GPU 的连接 | 图片来源：Ayar Labs 官网

 

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「光 I/O」初探

 

Ayar Labs 的光 I/O 解决方案结合了两项行业首创技术——TeraPHY 光学 I/O Chiplet 和 SuperNova 多波长光源。

TeraPHY 光学 I/O Chiple 是业界首款封装内单片式光学 I/O 芯片。

它主要负责光电信号之间的转换和收发，是一种用于替代传统的铜背板和可插拔光学通信的小型化、低功耗、高吞吐量的解决方案。

它首次将硅光子技术与标准的 CMOS 制造工艺结合起来，将光学互联与与电子 GPU 或 CPU 集成在同一封装内，可以无缝集成到客户的系统级封装 (SiP) 架构中，使专用集成电路（ASICs）能跨越从毫米到千米的距离进行无缝通信 ，最大限度地减少信号损失和延迟，这对于分布式 AI 系统和云计算环境格外有用。

这一创新组件包含了约 7000 万个晶体管和 10,000 多个光学器件，主要包含了以下几个模块：

Grating Coupler Fiber Coupling Array：负责光信号的输入输出。

Optical Transceiver：主要负责进行光电信号的调制转换，主要由微环调制器（Micro-ring Modulators）和微环滤波器（Micro-ring Filter）组成，前者负责调制出所需的光信号，后者负责处理接受的光信号。值得一提的是，微环调制器正是 TeraPHY 的核心优势，鉴于它成功解决了成功解决了温度敏感性和信号稳定性问题，实现了在 15-100°C 温度范围内准确输出特定波长的光信号；

AIB：负责和芯片之间的电信号互联；

Glue/Crossbar：是 Optical Transceiver 和 AIB 之间的连接桥梁。

TeraPHY 光学 I/O Chiplet 凭借其模块化多端口设计，能够支持 8 个光通道，等同于一个 x8 PCIe Gen5 链路，满足生成式 AI 模型对大规模并行处理的需求。

其 4Tbps 的总双向带宽和每个端口 256Gbps 的高速传输能力，能够迅速移动数据，加快 AI 模型的训练和推理过程。而且，每隔几年这一芯片带宽或将翻倍。

5ns 的低延迟性能有助于提升数据处理速度，优化 AI 生成式体验。此外，其低功耗特性（每比特不到 5pJ/b）有助于降低能源消耗，减少 AI 运营成本，同时减轻对环境的影响。

TeraPHY 光学 I/O Chiple 的核心特征 | 图片来源：Ayar Labs 官网

Ayar Labs 致力于通过技术创新，帮助客户应对未来的挑战。

举例来说，为了应对移动网络边缘的快速转型需求，以及 AI 驱动服务的指数级增长，Ayar Labs 将 TeraPHY 光学 I/O 芯片和康宁独特的内置光连接的玻璃波导模块结合在一起，开发了新一代 AI 光学解决方案。爱立信也加入了该合作，以开发其电信未来无线电。

这种全新的 集成光学解决方案将为 AI 架构、6G、数据中心和其他计算密集型应用提供高密度、高性价比、低延迟、高能效的连接 。

SuperNova 则是远程光源独立的激光器，负责准确地发出多个波长的光子。

它可以被视为位于 ASIC 封装外部某处的光电源，在实际部署中，SuperNova 与 TeraPHY 协同工作，共同发挥作用。

SuperNova 与 TeraPHY 协同工作 | 图片来源：Ayar Labs 官网

SuperNova 由 Ayar Labs 和 MACOM（DFB 的顶尖设计商之一）联合设计，交由 UK 知名激光制造商 Sivers Photonics 制造。

它是首款符合 CW-WDM MSA（粗波分复用多源协议）标准的多波长、多端口光源，最多支持将 16 种波长的光传输至 16 根光纤，实现了光 I/O 技术的又一次重大飞跃。

每根光纤最多可传输 16 个波长，因此可驱动 256 个光载波，提供 16 Tbps 的双向带宽，满足 AI 工作负载所需的带宽水平。

16 波长 SuperNova 光源封装紧凑，工作温度范围广，可为 256 个数据通道提供光源，能够处理 AI 应用大规模增长所需的更高吞吐量，为未来可能的扩展提供了充足的空间。

波长数量是 CWDM4 多波长可插拔光学器件的 64 倍，且多个波长在一个单一的阵列中简化了包装，降低了封装成本，这对于大规模部署 AI 系统来说是一个重要的优势。

不仅如此，SuperNova 符合 CW-WDM MSA 规范，满足 GR-468 对于光电设备和可插拔光学的可靠性要求，可广泛应用于 AI 架构、高速 I/O、光计算和高密度协同封装光学器件等领域。

可见，Ayar Labs 的光 I/O 解决方案基于标准、面向未来、可扩展，旨在优化 AI 性能。

随着 AI 基础设施需求的日益增长，集成光 I/O 已成为提升效率和效益的关键。

芯片行业的领军企业已经聚焦于光互连技术，旨在利用其光学特性来打破性能瓶颈，增强 AI 基础设施的性能和计算效率，同时减少成本和能耗。

英伟达首席科学家兼高级研究副总裁比尔·达利曾坦言，「光连接对于扩展加速计算集群以满足 AI 和高性能计算工作负载快速增长的需求非常重要。Ayar Labs 拥有独特的光 I/O 技术，能够满足扩展基于硅光子技术的下一代人 AI 架构的需求。」

事实上，Ayar Labs 在光互连领域还有不少同行。

今年 10 月，瑞士光互连初创公司 Lightmatter 完成了 4 亿美元的 D 轮融资，由新投资者 T. Rowe Price 领投，公司估值达到 44 亿美元，较之前 12 月 GV 领投的 1.55 亿美元融资后的 12 亿美元估值增长了近四倍。

在同一时期，纽约的 Xscape Photonics 也通过光子技术解决了 AI 数据中心在能源、性能和可扩展性方面的挑战，并获得了 4400 万美元的 A 轮融资，由 IAG Capital Partners 领投，思科投资公司和英伟达等也参与了投资。

随着巨头的密切关注、大量资金持续流入这一行业，光互连技术作为取代「线缆」的下一代连接技术，成为又一个迎来变革的行业。