已融资近60亿，麻省理工三位校友联手打造超300亿独角兽
作为人工智能的基础设备，现在算力仍旧处于供小于求的地步，算力缺口还在继续加大。除了GPU之外，职业也在火急寻觅其他的算力代替计划。
光芯片便是其间一项。
日前，由三位麻省理工学院（MIT）校友创建的AI算力独角兽Lightmatter宣告取得新一轮4亿美元（约合28.5亿元人民币）D轮融资。本轮由普徕仕（T. Rowe Price）领投，老股东GV、富达等跟投。
此次融资后，Lightmatter累计融资现已到达8.22亿美元（约合58.6亿元人民币），估值到达44亿美元（约合313.7亿元人民币），相比上一轮融资，估值直接翻了约3.7倍，这也使其成为现在估值最高的光芯片创业公司之一。
据悉，Lightmatter经过其研制的光学互连层技能，能够使数百个GPU协同作业，极大地简化了AI模型练习的杂乱流程，并大大下降了本钱。
麻省理工三位校友组团夺冠
敞开创业被谷歌连投五轮
这是一个三位MIT校友联手创业的故事。
Nicholas Harris具有MIT电气工程和核算机科学的博士学位。后来，他成为了MIT的博士后研讨员，研讨光学量子核算和人工智能，在《天然》、《天然·光子》和《天然·物理》等期刊上发布过超越30项专利和70篇论文。
值得一提的是，他还曾当选2021年《麻省理工科技谈论》“35岁以下科技立异35人”，要知道取得过这个奖项的但是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林、Facebook创始人马克·扎克伯格、苹果公司前首席规划官乔尼·艾夫等重量级人物。
实际上，他还曾在半导体贮存巨子美光科技干过两年的研制工程师。也是这一阅历使他认识到，前进核算功用的传统办法即在每个芯片上塞满更多晶体管，现已到达了极限。
Nicholas Harris说：“我看到算力的开展路线图正在放缓，我想弄清楚经过什么办法才干继续前进算力。量子核算和光子学便是其间的两条途径。”
这时，他找到了MIT的物理学博士Darius Bunandar。
Darius Bunandar的研讨方向是用纳米光子电路进行量子核算和通讯。在德克萨斯大学奥斯汀分校读本科时，他还参加了加州理工学院-康奈尔大学的模仿极限时空（SXS）协作项目，开发了一种能够可视化双黑洞的软件。在美国大片《星际穿越》中，就运用了他创建的黑洞图画。
能够说，Nicholas Harris和Darius Bunandar两人都是技能宅，对怎样创业以及商业化运作都知之甚少。因而，他俩决议去MIT的斯隆管理学院上一门创业课程，来好好恶补一下。
不巧不成书，在那里，他俩遇见了深谙商业运作的Thomas Graham。彼时，Thomas Graham正在攻读MIT斯隆管理学院的MBA学位。
Thomas Graham不仅在摩根士丹利做过公司并购和融资方面的咨询，还在谷歌做过产品司理、运营和商务方面的作业，可谓商业运营的全才。
在商学院，Thomas Graham看到了他们运用光子来加快AI的视频。他们开宣告一种新的光子芯片架构，彻底依托光而不是电子作为核算中带着信息的前言，这意味着芯片的作业速度比传统的电子芯片要快得多，并且耗费更少的动力。
“这个项目十分棒”，Thomas Graham说道。
所以，他们决议组队参加MIT $ 100K创业大赛。这个大赛被誉为国际范围内顶尖商学院的盛事，现已继续了30 多年，孵化出的公司市值超越100亿美元。
终究，他们赢得了2017年竞赛的冠军，打败了其他数十支部队，取得了10万美元的奖金。
2017年9月，三位MIT校友一同创建了Lightmatter。Nicholas Harris成为了公司CEO，Darius Bunandar担任首席科学家，Thomas Graham则发挥其运营才干，担任COO。
次年2月，他们就取得了来自星火本钱（Spark Capital）和经纬创投（Matrix Patners）的1100万美元A轮融资。
尔后便一发不可收拾，睿兽剖析显现，Lightmatter共完结6轮融资，其间谷歌风投（Google Ventures，GV）现已从A+轮连投五轮，星火本钱（Spark Capital）和经纬创投（Matrix Patners）也都连投了三轮。
值得注意的是，2023年12月，Lightmatter宣告完结1.55亿美元（约合28.5亿元人民币）C+轮融资，公司估值超越12亿美元（约合85.6亿元人民币），正式跻身独角兽。近来，公司更是取得了4亿美元（约合28.5亿元人民币）D轮融资，成为其有史以来最大一轮融资，估值到达44亿美元（约合313.7亿元人民币），累计融资8.22亿美元（约合58.6亿元人民币）。
“把电换成光”正成为一场算力革新
实际上，在AI革新背面，“把电换成光”正在成为一场芯片职业的潜在算力革新。
AI带来的巨大核算需求正在推进数据中心的开展，不过并不是直接插入一千个GPU那么简略就能处理。
这其间，互连层是将 CPU 和 GPU 机架变成一台巨型机器的要害。因而，互连速度越快，数据中心的速度就越快。
跟着摩尔定律挨近极限，未来算力前进的空间很有或许在光子核算芯片技能上。数字芯片受限于底层元器材：CMOS晶体管，而光学信号和光学器材遵从不同的物理原理。
和传统芯片不同，光芯片是经过光学技能而非电信号完结信息处理。而依托光作为传递载体，让光芯片具有了更高的传输速度、更低的功耗、更大的带宽。
经过测算，抱负状态下，光芯片的端到端功耗仅仅为电子芯片的10%，推迟只要其1%，而平等条件下的算力却能到达电芯片的100倍以上。
从下流趋势而言，跟着生成式AI将海量的高质量数据、大规模参数的模型推向商场，针关于大模型算力芯片的需求已到达十分高的水平，并仍在快速增长。这对未来的AI算力芯片提出了大算力、低功耗且本钱可控的需求，而这些需求也恰好是光芯片的优势地点。
Lightmatter想要做的正是前进GPU或CPU芯片互联层的功率，然后打破现代数据中心的瓶颈。经过光子技能，能够让数百个GPU同步作业，然后简化杂乱又极端烧钱的AI模型练习。
Lightmatter一直在开发的光子芯片，构建了速度最快的互连层。
Nicholas Harris指出，“针对超大规模的数据中心，假如他们想要一台具有一百万个节点的核算机，无法运用思科传统交换机来完结。一旦脱离机架，高密度互连就变成了一根绳子上的杯子。”
因而，关于一百万个 GPU，你需求多层交换机，这会添加巨大的推迟担负，Nicholas Harris说。
“你有必要从电到光再到电再到光……你运用的电量和等候的时刻都是巨大的。并且在更大的集群中，状况会变得更糟。”
那么，Lightmatter又是怎样做的呢？
其首款产品Envise是一款专门用于人工智能操作的芯片，另一款产品Passage则促进芯片之间数据传输的互连，它们使用光子和电子来前进操作功率。
此外，Lightmatter还研制了国际上第一个3D堆叠光子引擎Passage，能够在超大规模数据中心以光速衔接数千到数百万个处理器，用于最先进的人工智能和高功用核算作业负载。
详细来说，Passage供给了一个功用类似于OCS（光路交换机）的通讯层，该层坐落根本和ASIC之间，简直能够完结全方位通讯，这个通讯层能够进行动态的装备。经过选用硅内置光学（或光子）互连的方式，使其硬件能够直接与GPU等硅芯片上的晶体管衔接，这使得在芯片之间传输数据的带宽是一般带宽的100倍。
Passage是晶圆级可编程光子互连，使异构芯片阵列能够进行通讯，图源：Lightmatter
“AI关于动力耗费方面的应战是史无前例的，数据中心发生的动力耗费会越来越多。据统计，练习一个大型言语模型所耗费的能量大约比100个美国家庭一年的耗费总量还要多，除非改动现有的核算范式，不然到本世纪末，AI模型将耗费国际总电力的10%-20%。这也迫使咱们改善现有的核算基础设备。”
Nicholas Harris信任，未来几年，光子技能将改动生成式AI和超级核算。
又能前进运算功率，又能节能降本，这也恰恰是科技巨子所需求的。
Nicholas Harris指出，“这个商场十分巨大，从微软到亚马逊，再到xAI和OpenAI等新进入者，每家具有大型数据中心的科技公司都对光子核算体现出了极大的爱好。”
这其间，不少公司现已是Lightmatter的客户。现在，公司正在与芯片制作商和云服务供给商协作，以完结大规模布置。不过Nicholas Harris并没有泄漏详细的客户称号。
他还表明，因为Lightmatter的设备是在硅上运转的，因而能够由现有的半导体制作设备出产，无需大规模改动工艺。
一同，他还暗示到：“这很或许是公司最终一轮融资。”这也意味着，Lightmatter有或许正在预备冲刺IPO。
实际上，本年7月，Lightmatter录用了英伟达前高管Simona Jankowski为CFO，进一步表明晰其上市的决计。
简直一同，坐落纽约的Xscape Photonics也取得了4400万美元A轮融资，由IAG Capital Partners领投，思科出资和英伟达等组织跟投。其光子处理计划可优化AI数据中心的网络架构，将GPU的“逃逸带宽”前进10倍，能耗下降10倍。
华为入局、VC哄抢
国内光芯片赛道逐渐炽热
不仅是国外，国内光芯片也正在成为一条炽热的赛道。
2024年3月，坐落姑苏的光核算芯片公司光本位完结了近亿元人民币的天使+轮融资。这家建立于2022年的草创企业在半年内完结了天使和天使+轮融资。
其联合创始人&CEO程唐盛在牛津大学攻读博士期间，挑选与高中时期好朋友熊胤江一同回国创建了光本位，并敏捷取得了本钱和商场的必定。
“光芯片不像硅基电芯片（集成电路）一般有着对先进制程（光刻机在内）的强依靠。”熊胤江提到。
集成电路的功用前进契合摩尔定律，要前进功用有必要加大晶体管密度，而跟着摩尔定律堕入瓶颈，这一性价比变低。而光芯片却能够经过凭借多个波长、频段的光进行并行核算，且互相不会进行搅扰，更能够成倍前进算力，这使得光芯片能够不依靠于制程的前进完结迭代。
基于此，光核算芯片有极大或许成为我国在算力范畴换道超车的绝佳时机。
熊胤江表明，现在光芯片范畴的国产化代替率较高，国内现已具有了老练的芯片规划软件，以及老练的硅光工艺代工厂，国内外先进技能的差异不大。
80后MIT博士沈亦晨创建的曦智科技则现已取得三轮融资。其出资方包含真格基金、BV百度风投、经纬创投、祥峰出资、中科创星、招商局创投、中金本钱等闻名组织。
实际上，在MIT时期，沈亦晨与Lightmatter的三位创始人还有一段交集。
其时，沈亦晨也是Lightmatter小组的成员，一同在MIT $ 100K创业大赛中取得 10 万美元奖金。2017年，他们别离以一作、二作的身份，在尖端期刊 《天然·光子》宣布了将光核算应用于人工智能范畴的要害论文。该论文累积引证超1400次，为纳米光子范畴近5年引证数最高的论文。
不过，其时因为选用了不同的技能途径，在2017年9月一同诞生了两家公司——曦智科技和Lightmatter。
建立不到两年，曦智科技便发布了全球首款光子芯片原型板卡，成功将其时占有半个实验室的整个光子核算系统集成到了惯例巨细的板卡上，验证了以光子代替电子进行高功用核算的开创性主意，并处理了光子芯片处理精确性问题。
2021年，在此基础上，曦智科技发布了高功用光子核算处理器PACE(光子核算引擎)。PACE成功验证了光子核算的优越性，跨出了整个光子核算职业的一大步。2023年，其首款兼容PCIe和CXL（Compute Express Link）协议的数据中心核算光互连硬件产品Photowave露脸。
祥峰出资合伙人李伟指出，因为光芯片是一个全新革新性的技能，并不是做某个国产代替的芯片，有比较清晰的方针客户，因而会有一个商场开掘的进程。跟着产品的开展顺畅，曦智科技在开展进程中也逐渐找到了商业落地的场景，例如银行间的高频买卖、滴滴的途径导航规划。
现在，光芯片已是全球通讯厂商必争之地。
近两年，华为会集出资光电芯片，一度掀起国内光芯片出资热潮。据统计，仅华为哈勃就已出资10余家光芯片相关企业。
国内一众VC、PE简直无人不投光芯片，国内包含光本位、曦智科技在内的纵慧芯光、鲲游光电、长光华芯、芯耘光电、微源光子等公司纷繁遭到VC哄抢。
本文源自：创业邦
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