兩天前，英偉達創始人黃仁勛在 CES 上發布了公司一系列 AI 新產品和解決方案，為人工智能的算力和應用落地提供更多「彈藥」。在抓緊生產現有架構的 AI 基建硬件時，這家巨頭早已經瞄準了下一代技術。

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不久前，英偉達聯手老對手英特爾，投資了一家初創公司 Ayar Labs。新一輪 1.55 億美元的融資，也讓 Ayar Labs 成為芯片領域的新一家獨角獸公司。

這家公司是什么來頭？為什么能讓芯片三巨頭打破障礙聯合投資 ？

Ayar Labs 主攻光學互連解決方案，其解決方案能以 AI 運作的速度移動數據，以滿足客戶對可擴展、經濟高效的 AI 基礎設施的迫切需求。

對此，Ayar Labs 聯合創始人兼 CEO 馬克·韋德表示，「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持，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。」

「光學 I/O」是什么東西？Ayar Labs 又能解決快速發展的 AI 領域的什么問題 ？

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精英團隊

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Ayar Labs 在 2015 年成立，總部位于加州圣何塞。

起初公司由四位 MIT 學生在 2015 年共同創立，其中 Mark Wade、Chen Sun 和 Vladimir Stojanovic，當時分別是 MIT 電子工程專業的博士生和訪問學者，目前分別擔任公司的 CTO、首席科學家和首席架構師。隨后，他們邀請了當時正在攻讀 MIT MBA 的 Alex Wright Gladstein 加入團隊，擔任 CEO。

現在，團隊由來自英特爾、IBM、美光、Penguin、麻省理工學院、伯克利和斯坦福的許多頂尖技術專家組成。

成立以來，Ayar Labs 一直深耕于光學互聯解決方案領域，市場戰略重點是解決光電子領域的大批量、高質量制造問題。

公司成立次年獲得了 2 百萬美元的種子輪融資，而最新一輪頂級芯片制造商的投資正是該公司技術走向成熟的標志。新的資金將用于擴大芯片生產規模，促進生成式 AI、分解數據中心等的發展。

Ayar Labs 的發展歷程 | 圖片來源：Ayar Labs 官網

正如，Ayar Labs 首席執行官兼聯合創始人馬克·韋德，今年 10 月在采訪中表示「客戶已經在試用 Ayar Labs 的芯片，在過去的 18 個月里，出貨超過 15,000 臺，這為我們在 2026 年年中至 2028 年年中的兩年重點窗口期實現批量生產奠定了基礎。」「我們預計月產量將達到數十萬到數百萬個，到 2028 年及以后，年產量有可能超過 1 億個。」

目前，Ayar Labs 的芯片由 GlobalFoundries（起初為 AMD 公司的制造部門，后來成為獨立公司）制造，并且已經與所有一級 CMOS 制造商建立了合作關系，與 GlobalFoundries、Applied Materials、臺積電、英特爾和英偉達等主要廠商建立了戰略合作關系，將光 I/O 解決方案整合到其制造產品中。

對此，Ayar Labs 曾官方宣布，「我們正在建立一個強大的生態系統，其中包括重要的戰略技術和供應鏈合作伙伴。我們還積極參與多個行業和標準組織的活動，推動光學 I/O 芯片生態系統的發展。」

Ayar Labs 強大的生態系統 | 圖片來源：Ayar Labs 官網

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解決 AI 數據瓶頸

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隨著生成式 AI 模型的復雜性和規模指數級增長，對大型計算集群的需求日益增加，這些算力設施通常需要連接數百甚至數萬個 GPU 及其他加速器，以提供 AI 所需的內存和計算資源。

然而，AI 基礎設施的擴展正面臨帶寬、延遲和功耗的挑戰，這些挑戰主要是由傳統基于銅的互連技術造成的瓶頸。在連接超過 1.5 米距離和 72 個 GPU 的機架時，傳統電互連技術尤其會遇到性能瓶頸和限制。

數據傳輸瓶頸限制了 GPU 的效能，導致投資收益遞減。具體來說， 單個 GPU 的運行效率可達 80%，但擴展至 64 個 GPU 時可能降至 50%，進一步擴展至 256 個 GPU 時可能只有 30% 。

這不僅降低了整體系統效率，而且嚴重阻礙了數據中心性能的全面提升，限制了 AI 技術的進步。

根據高盛最近發布的報告預測，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互聯造成瓶頸的解決方案的迫切需求。

為了應對這一挑戰，Ayar Labs 推出了業界首個封裝內光 I/O 解決方案。

Ayar Labs 光 I/O 解決方案的創新之處在于其整體封裝設計。 該設計允許光學模塊直接與芯片集成，實現節點的大規模直連，有效克服了 I/O 密度、數據速率擴展和互聯功率效率的限制 。

與傳統的可插拔光學器件和電氣 SerDes 互連方式相比，Ayar Labs 的光 I/O 解決方案可實現 5~10 倍的更高帶寬、4~8 倍的能效，并將延遲降低至 1/10，最大限度地提高 AI 基礎設施的計算效率和性能，同時降低成本、延遲和功耗，顯著提升 AI 應用的盈利指標。

對比傳統互連，Ayar Labs 的光 I/O 解決方案的優勢 | 圖片來源：Ayar Labs 官網

不僅如此，光 I/O 解決方案遵循 UCIe、CXL、CW-WDM MSA 等開放標準，并針對 AI 訓練和推理進行了優化，其強大的生態系統使其能夠順利地大規模集成到 AI 系統中，進而提升生成式 AI 應用的性能和效率。

Ayar Labs 的光 I/O 解決方案特別適用于下一代 AI 擴展架構，這種架構需要超高的帶寬和跨數百甚至數萬個 GPU 的連接 | 圖片來源：Ayar Labs 官網

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「光 I/O」初探

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Ayar Labs 的光 I/O 解決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 光學 I/O Chiple 是業界首款封裝內單片式光學 I/O 芯片。

它主要負責光電信號之間的轉換和收發，是一種用于替代傳統的銅背板和可插拔光學通信的小型化、低功耗、高吞吐量的解決方案。

它首次將硅光子技術與標準的 CMOS 制造工藝結合起來，將光學互聯與與電子 GPU 或 CPU 集成在同一封裝內，可以無縫集成到客戶的系統級封裝 (SiP) 架構中，使專用集成電路（ASICs）能跨越從毫米到千米的距離進行無縫通信 ，最大限度地減少信號損失和延遲，這對于分布式 AI 系統和云計算環境格外有用。

這一創新組件包含了約 7000 萬個晶體管和 10,000 多個光學器件，主要包含了以下幾個模塊：

Grating Coupler Fiber Coupling Array：負責光信號的輸入輸出。

Optical Transceiver：主要負責進行光電信號的調制轉換，主要由微環調制器（Micro-ring Modulators）和微環濾波器（Micro-ring Filter）組成，前者負責調制出所需的光信號，后者負責處理接受的光信號。值得一提的是，微環調制器正是 TeraPHY 的核心優勢，鑒于它成功解決了成功解決了溫度敏感性和信號穩定性問題，實現了在 15-100°C 溫度范圍內準確輸出特定波長的光信號；

AIB：負責和芯片之間的電信號互聯；

Glue/Crossbar：是 Optical Transceiver 和 AIB 之間的連接橋梁。

TeraPHY 光學 I/O Chiplet 憑借其模塊化多端口設計，能夠支持 8 個光通道，等同于一個 x8 PCIe Gen5 鏈路，滿足生成式 AI 模型對大規模并行處理的需求。

其 4Tbps 的總雙向帶寬和每個端口 256Gbps 的高速傳輸能力，能夠迅速移動數據，加快 AI 模型的訓練和推理過程。而且，每隔幾年這一芯片帶寬或將翻倍。

5ns 的低延遲性能有助于提升數據處理速度，優化 AI 生成式體驗。此外，其低功耗特性（每比特不到 5pJ/b）有助于降低能源消耗，減少 AI 運營成本，同時減輕對環境的影響。

TeraPHY 光學 I/O Chiple 的核心特征 | 圖片來源：Ayar Labs 官網

Ayar Labs 致力于通過技術創新，幫助客戶應對未來的挑戰。

舉例來說，為了應對移動網絡邊緣的快速轉型需求，以及 AI 驅動服務的指數級增長，Ayar Labs 將 TeraPHY 光學 I/O 芯片和康寧獨特的內置光連接的玻璃波導模塊結合在一起，開發了新一代 AI 光學解決方案。愛立信也加入了該合作，以開發其電信未來無線電。

這種全新的 集成光學解決方案將為 AI 架構、6G、數據中心和其他計算密集型應用提供高密度、高性價比、低延遲、高能效的連接 。

SuperNova 則是遠程光源獨立的激光器，負責準確地發出多個波長的光子。

它可以被視為位于 ASIC 封裝外部某處的光電源，在實際部署中，SuperNova 與 TeraPHY 協同工作，共同發揮作用。

SuperNova 與 TeraPHY 協同工作 | 圖片來源：Ayar Labs 官網

SuperNova 由 Ayar Labs 和 MACOM（DFB 的頂尖設計商之一）聯合設計，交由 UK 知名激光制造商 Sivers Photonics 制造。

它是首款符合 CW-WDM MSA（粗波分復用多源協議）標準的多波長、多端口光源，最多支持將 16 種波長的光傳輸至 16 根光纖，實現了光 I/O 技術的又一次重大飛躍。

每根光纖最多可傳輸 16 個波長，因此可驅動 256 個光載波，提供 16 Tbps 的雙向帶寬，滿足 AI 工作負載所需的帶寬水平。

16 波長 SuperNova 光源封裝緊湊，工作溫度范圍廣，可為 256 個數據通道提供光源，能夠處理 AI 應用大規模增長所需的更高吞吐量，為未來可能的擴展提供了充足的空間。

波長數量是 CWDM4 多波長可插拔光學器件的 64 倍，且多個波長在一個單一的陣列中簡化了包裝，降低了封裝成本，這對于大規模部署 AI 系統來說是一個重要的優勢。

不僅如此，SuperNova 符合 CW-WDM MSA 規范，滿足 GR-468 對于光電設備和可插拔光學的可靠性要求，可廣泛應用于 AI 架構、高速 I/O、光計算和高密度協同封裝光學器件等領域。

可見，Ayar Labs 的光 I/O 解決方案基于標準、面向未來、可擴展，旨在優化 AI 性能。

隨著 AI 基礎設施需求的日益增長，集成光 I/O 已成為提升效率和效益的關鍵。

芯片行業的領軍企業已經聚焦于光互連技術，旨在利用其光學特性來打破性能瓶頸，增強 AI 基礎設施的性能和計算效率，同時減少成本和能耗。

英偉達首席科學家兼高級研究副總裁比爾·達利曾坦言，「光連接對于擴展加速計算集群以滿足 AI 和高性能計算工作負載快速增長的需求非常重要。Ayar Labs 擁有獨特的光 I/O 技術，能夠滿足擴展基于硅光子技術的下一代人 AI 架構的需求。」

事實上，Ayar Labs 在光互連領域還有不少同行。

今年 10 月，瑞士光互連初創公司 Lightmatter 完成了 4 億美元的 D 輪融資，由新投資者 T. Rowe Price 領投，公司估值達到 44 億美元，較之前 12 月 GV 領投的 1.55 億美元融資后的 12 億美元估值增長了近四倍。

在同一時期，紐約的 Xscape Photonics 也通過光子技術解決了 AI 數據中心在能源、性能和可擴展性方面的挑戰，并獲得了 4400 萬美元的 A 輪融資，由 IAG Capital Partners 領投，思科投資公司和英偉達等也參與了投資。

隨著巨頭的密切關注、大量資金持續流入這一行業，光互連技術作為取代「線纜」的下一代連接技術，成為又一個迎來變革的行業。