光芯片，被引爆

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来 源 ： 内容 编译自 techbuzz 。

人工智能的蓬勃发展遭遇了网络瓶颈，迫使芯片间的通信方式发生根本性转变。传统的电气连接无法满足人工智能爆炸式增长的数据需求，这促使数十亿美元的风险投资涌入光子学初创公司，这些公司使用光而非电来连接处理器。在人工智能扩展达到瓶颈之前，一场旨在取代沿用数十年的网络技术的竞赛已经展开。

新硅谷的运作依赖于一种截然不同的网络——而且并非LinkedIn那种。随着英伟达及其竞争对手向人工智能数据中心投入数十亿美元，一场悄然发生的变革正在支撑现代计算的线路和连接中悄然进行。

问题在于速度。人工智能工作负载增长如此之快，以至于传统网络技术已经不堪重负。“人工智能所需的计算能力现在每三个月就会翻一番，” Lightmatter首席执行官 Nick Harris 最近指出。这远远超过了摩尔定律的预测速度。

这一瓶颈为押注光子学的初创公司创造了巨大的机遇——这些公司利用光而非电在芯片间传输数据。成果显而易见：Lightmatter 在从 GV 和 T. Rowe Price 等投资者那里筹集了超过 5 亿美元的资金后，估值达到了 44 亿美元。PsiQuantum 的估值更高，达到了 70 亿美元，并从贝莱德和英伟达的风险投资部门获得了 10 亿美元的融资。

“在人工智能热潮重新燃起人们对光学技术的兴趣之前，这项技术曾被认为落后、昂贵且用途有限长达25年之久，”PsiQuantum联合创始人皮特·沙德博尔特在最近一次《连线》杂志的座谈会上表示。如今，它正迎来属于自己的黄金时代。

从数据上看，这种转变就合情合理了。正如Creative Strategies首席执行官Ben Bajarin所说，传统网络在“交换比特数据包”时运行良好。“但现在，由于人工智能的出现，它必须处理相当庞大的工作负载，这就是为什么你会看到速度方面的创新。”

英伟达早就预料到了这一点。该公司在2020年斥资70亿美元收购以色列网络公司Mellanox Technologies，如今看来极具远见。随后，他们又收购了Cumulus Networks，为其基于Linux的网络系统提供动力。这些收购并非偶然——英伟达押注GPU只有在大型数据中心集群中才能发挥其全部潜力。

但英伟达并非唯一一家采取行动的公司。市值1.7万亿美元的博通公司已成为谷歌、Meta和OpenAI等公司定制数据中心芯片的首选合作伙伴。上个月，路透社报道称，他们正在准备推出一款名为Thor Ultra的新型网络芯片，该芯片旨在成为“人工智能系统与数据中心其他部分之间的关键连接”。

收购狂潮仍在继续。ARM刚刚宣布计划以2.65亿美元收购网络公司DreamBig。DreamBig与三星合作生产AI芯片——一种小型模块化电路，可封装成更大的系统。ARM首席执行官Rene Haas称他们的知识产权“对纵向扩展和横向扩展网络至关重要”。

初创公司正竞相抓住这一机遇。Celestial AI 今年早些时候从富达、贝莱德和老虎环球基金筹集了 2.5 亿美元。英特尔首席执行官甚至加入了该公司的董事会。该公司专注于光互连技术，有望解决困扰当前系统的速度问题。

Lightmatter 的方法尤其雄心勃勃。他们制造的硅光子器件利用光连接而非传统的电线来连接芯片。Harris 声称他们已经创造了“世界上速度最快的 AI 芯片光子引擎”——本质上是一个完全由光连接的三维硅堆叠结构。

“计算机的未来实际上与光有关，”哈里斯解释说。“电子元件当然必不可少，软件也至关重要，但在这个级别的计算机计算中，你需要新的理念。”

但光子学面临着诸多挑战。这项技术造价昂贵，需要高度专业化的设备。它还必须与现有的电力系统集成——这绝非易事。

巴贾林指出，像博通和Marvell这样的老牌企业除了技术优势外，还有其他优势。“像博通这样的公司拥有与超大规模数据中心运营商合作的专业知识和资源，能够满足他们在人工智能数据中心芯片和网络方面的特定需求，”他指出，“这些公司知道如何扩展规模。”

行业正朝着高度定制化的方向发展，这可能更有利于大型企业而非初创公司。“网络是计算机运行的基础，但感觉整个行业正在朝着高度定制化的方向发展，这对小型企业来说可能更难，”巴贾林说道。

尽管如此，这些新兴公司拥有宝贵的知识产权。对更快数据传输速度的需求不仅没有消失，反而还在加速增长。每一个新的人工智能模型都需要更强大的计算能力，而且这种能力需要以前所未有的速度在更多的芯片之间传输。

问题不在于光子学是否会在未来的计算领域发挥作用，而在于哪些公司能够从这一转型中获利，以及初创公司能否以足够快的速度行动，与那些财力雄厚、拥有现有客户关系的科技巨头竞争。

人工智能的蓬勃发展暴露了计算机间通信方式的一个根本性局限，而解决这一局限的竞赛正在重塑整个半导体行业。尽管光子学初创公司吸引了大量投资并承诺带来革命性的改进，但老牌芯片巨头们也并未止步不前。赢得这场网络军备竞赛的公司将掌控驱动下一代人工智能的基础设施——这使得它成为当前最重要的技术战役之一。对于投资者和技术人员而言，信息很明确：在人工智能时代，连接芯片的公司可能与芯片本身一样重要。

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https://www.techbuzz.ai/articles/ai-s-speed-problem-sparks-light-based-chip-revolution

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