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注意：LightMatter的创始人（从左到右）：首席科学家Darius Bunandar，首席执行官Nicholas Harris，Coo Thomas Graham作者thomas Graham作者丨Bari Bari编辑丨Haiyao作为人工智能的基础架构，计算能力仍处于供应范围的情况下，计算功率仍然较小，计算功率差距仍在增加。除GPU外，该行业还渴望找到其他计算能力替代方案。光学芯片是其中之一。最近，由三个麻省理工学院校友创立的AI计算能力独角兽Lightmatter宣布已获得了4亿美元（约合28.5亿元）D融资的新一轮。这一轮由T. Rowe Price领导，其次是老股东GV，Fidelity等。经过这项融资后，LightMatter的累计融资已达到8.22亿美元（约合58.6亿卢比），其估值已达到44亿美元（约合313.7亿卢比）。与上一轮融资相比，估值增加了约3.7倍，这也使其成为目前估值最高的光学芯片初创公司之一。据报道，通过其光学互连层技术，LightMatter可以使数百个GPU一起工作，从而*简化了AI模型培训的复杂过程，并*降低了成本。三个麻省理工学院的校友联手赢得了冠军并开始了企业家精神。 Google连续五轮赢得了五轮比赛。这是三个麻省理工学院校友合作开展业务的故事。尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）拥有麻省理工学院的电气工程和计算机科学博士学位。后来，他成为麻省理工学院的博士后研究员，研究了光学量子计算和人工智能，并在《自然》、《自然·光子》和《自然·物理》等期刊上发表了30多份专利和70篇论文。值得一提的是，他还被选为2021 《麻省理工科技评论》“ 35岁以下的35岁”。您应该知道，赢得了这个奖项的人是Google创始人Larry Page和Sergey Brin，Facebook创始人Mark Zuckerberg以及前Apple首席设计官Joni Ive和其他重量级人物。实际上，他还曾在半导体存储巨头微米技术的研发工程师工作两年。正是这种经历使他意识到，提高计算性能的传统方式，也就是说，在每个芯片上塞满了更多的晶体管，已经达到了极限。 “我看到计算电源开发的路线图正在放慢速度，我想弄清楚我可以继续提高计算能力。量子计算和光子学是其中两个。” LightMatter的创始人兼首席执行官Nicholas Harris来源：LightMatter当时，他在麻省理工学院找到了Bundar，在MIT的Physics博士学位。达里乌斯·班丹达（Darius Bunandar）的研究方向是使用纳米光子电路进行量子计算和通信。在德克萨斯大学奥斯汀分校学*本科学位的同时，他还参加了Caltech-Cornell大学的模拟极端时空（SXS）合作，开发了一个可以可视化双黑洞的软件。在美国大片《星际穿越》中，使用了他创建的黑洞图像。可以说，尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）和达里乌斯·班丹（Darius Bunandar）都是技术青少年，对如何创业和商业经营一无所知。因此，他们决定在麻省理工学院的斯隆管理学校参加企业家课程，以弥补这一点。不幸的是，这本书还没有完成，在那里他们遇到了托马斯·格雷厄姆（Thomas Graham），后者精通商业业务。当时，托马斯·格雷厄姆（Thomas Graham）正在MIT Sloan管理学院攻读MBA。托马斯·格雷厄姆（Thomas Graham）不仅在摩根士丹利（Morgan Stanley）就公司合并和收购和融资进行了咨询，而且还曾在Google担任产品经理，运营和业务。他是商业业务中多才多艺的人才。在商学院，托马斯·格雷厄姆（Thomas Graham）看到了他们使用光子加快AI的视频。他们开发了一种新的光子芯片架构，该体系完全依赖于光而不是电子作为计算中信息的媒介，这意味着这些芯片的工作速度比传统的电子芯片快得多，并且消耗能量较少。

“这个项目很棒，”托马斯·格雷厄姆（Thomas Graham）说。因此，他们决定组建一支团队参加MIT $ 10万美元的企业家竞赛。这项比赛被誉为全球顶尖商学院的盛大活动。它持续了30多年，孵化的公司的市场价值超过100亿美元。最终，他们赢得了2017年锦标赛，击败了数十支球队，并获得了100,000美元的奖金。 LightMatter Group赢得奖项时的照片，资料来源：MIT100K 2017年9月，三名MIT校友共同创立了LightMatter。尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）成为首席执行官，达里乌斯·布纳南达尔（Darius Bunanandar）担任首席科学家，托马斯·格雷厄姆（Thomas Graham）利用他的运营才能担任首席运营官。次年2月，他们从Spark Capital和Matrix Patners获得了1100万美元的A系列融资。从那以后，它已经失控了。 Ruizun分析表明，LightMatter已经完成了6轮融资，其中Google Ventures（GV）已从A+连续进行了5轮投资，Spark Capital和Matrix Patners也连续进行了3轮投资。值得注意的是，2023年12月，LightMatter宣布已完成C+一轮融资，为1.55亿美元（约28.5亿卢比），该公司的估值超过12亿美元（约85.6亿卢比），正式成为一名无人那么。最近，该公司已获得D融资4亿美元（约合28.5亿卢比）的D融资，成为其历史上最大的一轮融资，估值为44亿美元（约313.7亿元），总计8.22亿美元，总计8.22亿美元（约合58.6亿卢比）。实际上，“将电力交换为光”正在成为一场计算能力革命，“将电力交换为光线”正在成为芯片行业的潜在计算能力革命。 AI带来的巨大计算需求正在推动数据中心的开发，但并不像插入一千个GPU那样简单。其中，互连层是将CPU和GPU机架变成巨型机器的关键。因此，互连的速度越快，数据中心的速度越快。随着摩尔定律的限制，未来计算功率提高的空间可能在于光子计算芯片技术。数字芯片受到基本组件的限制：CMOS晶体管，而光信号和光学遵循不同的物理原理。与传统芯片不同，光芯片通过光学技术而不是电信号实现信息处理。依靠光作为传输载体允许光芯片具有更高的传输速度，较低的功耗和更大的带宽。计算后，在理想条件下，光学芯片的端到端功耗仅为电子芯片的末端功率，延迟仅为1，而相同条件下的计算能力可以达到100倍以上的电子芯片。从下游趋势开始，随着生成AI将大量的高质量数据和大规模参数模型带入市场，对大规模计算功率芯片的需求已达到很高的水平，并且仍在迅速增长。这提出了对未来AI计算功率芯片的高计算能力，低功耗和可控成本的需求，这些要求也恰好是光学芯片的优势。 LightMatter想要做的是提高GPU或CPU芯片互连层的效率，从而突破现代数据中心的瓶颈。光子技术可以使数百个GPU同时工作，从而简化了复杂且极为昂贵的AI模型的培训。 LightMatter一直在开发光子芯片以构建最快的互连层。 “对于高度大规模数据中心，如果他们想要一百万个节点的计算机，他们将无法使用思科的传统开关。一旦离开机架，高密度的互连将成为绳索上的杯子。”因此，对于一百万个GPU，您需要多层开关，这增加了巨大的延迟负担。”尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）说。

“您必须从电力到光到电力再到电……您使用的电量和等待时间很大。在更大的集群中，情况会变得更糟。”那么，LightMatter是如何做到的？它的第一个产品Engise是为人工智能操作设计的芯片，而另一种产品则促进了芯片之间数据传输的互连，该芯片利用光子和电子来提高操作效率。 Excise是一种通用机器学*加速器，结合了光子学和基于晶体管的系统。资料来源：LightMatter此外，LightMatter开发了世界上第一个3D堆叠光子发动机通道，该通道可以以超大型数据中心的光速连接数千个处理器，用于最先进的人工智能和高性能计算工作负载。具体而言，段落提供了一个与OCS（光学开关）相似的函数（位于基本和ASIC之间）的函数，并且可以实现几乎全方位的通信，可以动态配置。通过在硅中采用内置光学（或光子）互连的形式，其硬件可以直接连接到硅芯片上的晶体管，例如GPU，这使得芯片之间的数据带宽是平均带宽的100倍。段落是一种晶圆级可编程的光子互连，可实现异质芯片阵列进行通信。资料来源：LightMatter“ AI在能源消耗中面临前所未有的挑战，数据中心将消耗越来越多的能源。根据统计数据，培训大型语言模型在一年中消耗的能源比一年中的100个家庭消耗更多。除非现有的计算范式更改了现有的计算范式，否则AI模型将在本世纪消耗全球的总电力，而本世纪将占据现有的现有电力。该公司也将其改善。尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）认为，光子技术将在未来几年内改变生成性AI和超级计算。它可以提高计算效率并节省能源并降低成本，这正是技术巨头所需的。 “从微软到亚马逊再到Xai和OpenAI等新进入者，这个市场都是巨大的，每个具有大型数据中心的技术公司对光子计算都非常感兴趣。”其中，其中许多已经是LightMatter的客户。目前，该公司正在与芯片制造商和云服务提供商合作，以实现大规模部署。但是，尼古拉斯·哈里斯（Nicholas Harris）没有透露特定的客户名称。他还说，由于LightMatter的设备在硅上运行，因此可以由现有的半导体制造设施生产，而无需大规模的工艺更改。同时，他还暗示：“这很可能是公司的最后一轮融资。”这也意味着LightMatter可能准备为IPO冲刺。实际上，今年7月，LightMatter任命了前NVIDIA执行官Simona Jankowski为CFO，进一步证明了他决心公开。几乎同时，总部位于纽约的Xscape Photonics还获得了由IAG Capital Partners领导的4400万美元系列A融资，其次是Cisco Investment和Nvidia等机构。它的光子解决方案可以优化AI数据中心的网络体系结构，将GPU的“逃逸带宽”增加10次，并将能源消耗降低10倍。华为的参赛作品和风险投资人的抢夺国内光学芯片轨道不仅逐渐流行，而且国内光学芯片也正在成为一条热道。 2024年3月，苏州的光学计算芯片公司完成了近1亿元的天使+一轮融资。该初创公司成立于2022年，在半年内完成了Angel and Angel +融资。在为牛津大学学*博士学位时，其联合创始人兼首席执行官Cheng Tangsheng选择与他的好朋友Xiong Yinjiang在高中返回中国，以创建一个轻标准，并迅速获得了资本和市场的认可。

“光学芯片通常对高级过程（光刻机器）等诸如硅基芯片（集成电路）等高级过程（光刻计算机）的依赖性不大。” Xiong Yinjiang说。综合电路的性能提高与摩尔定律一致。为了提高性能，必须提高晶体管密度。随着摩尔的法律陷入瓶颈，这种成本效益变得较低。但是，光芯片可以通过利用多个波长和频带的光执行并行计算，并且不会彼此干扰，并且可以呈指数级增加计算能力，这使光学芯片迭代而不依赖过程进度。基于此，光学计算芯片极有可能成为中国在计算能力领域中超越的绝佳机会。 Xiong Yinjiang说，光学芯片领域的国内替代率目前很高，中国已经拥有成熟的芯片设计软件和成熟的硅光学工艺铸造厂，而且国内外的高级技术几乎没有差异。 Xizhi Technology由80年代后的MIT博士Shen Yichen创立，已获得三轮融资。它的投资者包括Zhen Fund，BV Baidu Venture Capital，Jingwei Venture Capital，Xiangfeng Investment，Zhongke Chuangxing，中国商人Venture Capital和CICC Capital。实际上，在麻省理工学院时期，沉·伊坎（Shen Yichen）与三位灯的创始人相交。当时，沉·Yichen（Shen Yichen）也是LightMatter集团的成员，并在MIT $ 10万美元的企业家比赛中获得了100,000美元的奖金。在2017年，他们分别以一个和第二个将光学计算应用于人工智能领域，以将光学计算应用于人工智能领域。该论文积累了1400多次引用，使其成为过去五年来纳米光子领域中最受欢迎的纸张。但是，由于采用了不同的技术途径，两家公司（—— Xizhi Technology and LightMatter）同时出生于2017年9月。 Xizhi Technology在成立后不到两年后发布了世界上第一个光子芯片原型板，成功地将当时占据一半实验室的整个光子计算系统整合到了传统尺寸的板上，验证了将电子替换光子与电子替换的先锋构想，以使电子计算的高效计算和求解精确处理的问题。在2021年，在此基础上，Xizhi Technology发布了高性能光子计算处理器速度（光子计算引擎）。 PACE成功验证了光子计算的优势，并在整个光子计算行业中迈出了重要一步。在2023年，PhotoWave是其第一个数据中心计算的光学互连硬件产品（与PCIE和CXL（Compute Express Link）协议兼容）。 Xiangfeng Investment的合伙人Li Wei指出，由于光学芯片是一种新的革命性技术，因此它们不是国内生产的替代芯片，并且具有相对清晰的目标客户，因此将会有一个市场勘探过程。随着产品的顺利进行，Xizhi技术在开发过程中逐渐发现了商业实施方案，例如高频交易和DIDI的路径导航计划。如今，光学芯片已成为全球通信制造商的必不可少的地方。在过去的两年中，华为专注于投资于光电芯片，该芯片曾经引发了国内光芯片投资繁荣。根据统计数据，仅华为和哈勃仅投资了10多家与芯片相关的公司。几乎所有的国内风险投资人和PE都被投影到轻芯片中。 Zonghui Xinguang，Kunyou Optoelectronics，Changguang Huaxin，Xinyun optoelectronics和Weiyuan Photonics（包括Lightbin和Xizhi Technology）等国内公司已被VC抢劫。