在评论这些论题时，笔者发现，许多人关于AI的认知就像一个“大明星”，能看到“他”做了什么，也知道“他”的评论热度很高。但正如人类需求大脑分配、心脏供血相同，行为和外表上的光鲜亮丽，往往会让人忽视了用于驱动的内涵中心终究是什么。
AI也是如此，假如你把ChatGPT、kimi甚至是Siri、小爱同学、Bixby、小艺这些AI使用解剖开来，你会看到什么呢？无非是一堆由处理器、电路板、闪存组成的核算单元以及数据层面的算法、语义材料等等。
归根结底，AI使用不是随便来的，就跟你在手机、电脑、电视上看到的图画、文字相同，都是由芯片核算而来，所以，“AI芯片”天然也就成了2024年的热词。现阶段，与AI结合最严密的产品无疑是电脑和手机，不过风趣的是，最早提出AI PC的英特尔现在却深陷泥沼，起步更晚的AMD反而春风得意，两家头部CPU厂商的命运，好像将从2024年头步，被逐渐改写。
敞开AI PC赛道后，英特尔连续失利
在AI PC之前，现已有不少产品、技能都与AI前缀完成了绑定，包含AI音箱（2017年）、AI印象（2018年）等等。而AI PC的特别之处有三点，首先是它由英特尔提出，作为上游厂商，为终端产品做出了界说；其二则是该品类的界定也来自于芯片层而非使用层；其三则是它是生成式人工智能引爆后第一个参加AI前缀的品类。
所以，与其说AI PC的诞生，倒不如说是个人电脑上呈现了AI芯片的使用。进入2024年，AI芯片在PC端的使用有成为“标配”的趋势。英特尔自不必说，从2023年年末发布的英特尔酷睿Ultra系列处理器初步，就着重新架构中NPU的效果，但AI成果了英伟达、激活了AMD、却成为英特尔遭受滑铁卢的初步。
不久前，英伟达联手老对手英特尔，出资了一家草创公司 Ayar Labs。新一轮 1.55 亿美元的融资，也让 Ayar Labs 成为芯片范畴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子打破妨碍联合出资？
Ayar Labs 主攻光学互连处理方案，其处理方案能以 AI 运作的速度移动数据，以满意客户对可扩展、经济高效的 AI 根底设备的火急需求。
对此，Ayar Labs 联合创始人兼 CEO 马克·韦德表明，「抢先的 GPU 供给商 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 和咱们其他出资者的支撑，凸显了咱们的光学 I/O 技能从头界说 AI 根底设备未来的潜力。」
「光学 I/O」是什么东西？Ayar Labs 又能处理快速开展的 AI 范畴的什么问题？
01
精英团队
Ayar Labs 在 2015 年树立，总部坐落加州圣何塞。
起先公司由四位 MIT 学生在 2015 年一起创建，其间 Mark Wade、Chen Sun 和 Vladimir Stojanovic，其时别离是 MIT 电子工程专业的博士生和访问学者，现在别离担任公司的 CTO、首席科学家和首席架构师。随后，他们约请了其时正在攻读 MIT MBA 的 Alex Wright Gladstein 参加团队，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能专家组成。
树立以来，Ayar Labs 一向深耕于光学互联处理方案范畴，商场战略要点是处理光电子范畴的大批量、高质量制作问题。
公司树立次年获得了 2 百万美元的种子轮融资，而最新一轮尖端芯片制作商的出资正是该公司技能走向老练的标志。新的资金将用于扩展芯片出产规划，促进生成式 AI、分化数据中心等的开展。
正如，Ayar Labs 首席执行官兼联合创始人马克·韦德，本年 10 月在采访中表明「客户现已在试用 Ayar Labs 的芯片，在曩昔的 18 个月里，出货超越 15,000 台，这为咱们在 2026 年年中至 2028 年年中的两年要点窗口期完成批量出产奠定了根底。」「咱们估计月产量将到达数十万到数百万个，到 2028 年及今后，年产量有或许超越 1 亿个。」
现在，Ayar Labs 的芯片由 GlobalFoundries（起先为 AMD 公司的制作部分，后来成为独立公司）制作，并且现已与一切一级 CMOS 制作商树立了协作关系，与 GlobalFoundries、Applied Materials、台积电、英特尔和英伟达等首要厂商树立了战略协作关系，将光 I/O 处理方案整合到其制作产品中。
对此，Ayar Labs 曾官方宣告，「咱们正在树立一个强壮的生态体系，其间包含重要的战略技能和供应链协作伙伴。咱们还积极参加多个职业和规范安排的活动，推进光学 I/O 芯片生态体系的开展。」
02
处理 AI 数据瓶颈
跟着生成式 AI 模型的复杂性和规划指数级添加，对大型核算集群的需求日益添加，这些算力设备一般需求衔接数百乃至数万个 GPU 及其他加快器，以供给 AI 所需的内存和核算资源。
但是，AI 根底设备的扩展正面对带宽、推迟和功耗的应战，这些应战首要是由传统依据铜的互连技能形成的瓶颈。在衔接超越 1.5 米间隔和 72 个 GPU 的机架时，传统电互连技能尤其会遇到功能瓶颈和约束。
数据传输瓶颈约束了 GPU 的效能，导致出资收益递减。具体来说，单个 GPU 的运转功率可达 80%，但扩展至 64 个 GPU 时或许降至 50%，进一步扩展至 256 个 GPU 时或许只要 30%。
这不只下降了全体体系功率，并且严峻阻止了数据中心功能的全面进步，约束了 AI 技能的前进。
依据高盛最近发布的陈述猜测，未来十年，AI 根底设备开销估计将超越 1 万亿美元。这凸显了对消除传统互联形成瓶颈的处理方案的火急需求。
为了应对这一应战，Ayar Labs 推出了业界首个封装内光 I/O 处理方案。
Ayar Labs 光 I/O 处理方案的立异之处在于其全体封装规划。该规划答应光学模块直接与芯片集成，完成节点的大规划直连，有用克服了 I/O 密度、数据速率扩展和互联功率功率的约束。
与传统的可插拔光学器材和电气 SerDes 互连方法比较，Ayar Labs 的光 I/O 处理方案可完成 5~10 倍的更高带宽、4~8 倍的能效，并将推迟下降至 1/10，最大极限地进步 AI 根底设备的核算功率和功能，一起下降本钱、推迟和功耗，明显进步 AI 使用的盈余目标。
不只如此，光 I/O 处理方案遵从 UCIe、CXL、CW-WDM MSA 等敞开规范，并针对 AI 练习和推理进行了优化，其强壮的生态体系使其可以顺畅地大规划集成到 AI 体系中，从而进步生成式 AI 使用的功能和功率。
Ayar Labs 的光 I/O 处理方案特别适用于下一代 AI 扩展架构，这种架构需求超高的带宽和跨数百乃至数万个 GPU 的衔接 | 图片来历：Ayar Labs 官网
03
「光 I/O」初探
Ayar Labs 的光 I/O 处理方案结合了两项职业创始技能——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。
它首要担任光电信号之间的转化和收发，是一种用于代替传统的铜背板和可插拔光学通讯的小型化、低功耗、高吞吐量的处理方案。
它初次将硅光子技能与规范的 CMOS 制作工艺结合起来，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体系级封装 (SiP) 架构中，使专用集成电路（ASICs）能跨过从毫米到千米的间隔进行无缝通讯，最大极限地削减信号损失和推迟，这关于分布式 AI 体系和云核算环境分外有用。
这一立异组件包含了约 7000 万个晶体管和 10,000 多个光学器材，首要包含了以下几个模块：
Grating Coupler Fiber Coupling Array：担任光信号的输入输出。
Optical Transceiver：首要担任进行光电信号的调制转化，首要由微环调制器（Micro-ring Modulators）和微环滤波器（Micro-ring Filter）组成，前者担任调制出所需的光信号，后者担任处理承受的光信号。值得一提的是，微环调制器正是 TeraPHY 的中心优势，鉴于它成功处理了成功处理了温度敏感性和信号安稳性问题，完成了在 15-100°C 温度规模内精确输出特定波长的光信号；
AIB：担任和芯片之间的电信号互联；
Glue/Crossbar：是 Optical Transceiver 和 AIB 之间的衔接桥梁。
TeraPHY 光学 I/O Chiplet 凭仗其模块化多端口规划，可以支撑 8 个光通道，等同于一个 x8 PCIe Gen5 链路，满意生成式 AI 模型对大规划并行处理的需求。
其 4Tbps 的总双向带宽和每个端口 256Gbps 的高速传输才能，可以敏捷移动数据，加快 AI 模型的练习和推理进程。并且，每隔几年这一芯片带宽或将翻倍。
5ns 的低推迟功能有助于进步数据处理速度，优化 AI 生成式体会。此外，其低功耗特性（每比特不到 5pJ/b）有助于下降动力消耗，削减 AI 运营本钱，一起减轻对环境的影响。
Ayar Labs 致力于经过技能立异，协助客户应对未来的应战。
举例来说，为了应对移动网络边际的快速转型需求，以及 AI 驱动服务的指数级添加，Ayar Labs 将 TeraPHY 光学 I/O 芯片和康宁一起的内置光衔接的玻璃波导模块结合在一起，开发了新一代 AI 光学处理方案。爱立信也参加了该协作，以开发其电信未来无线电。
这种全新的集成光学处理方案将为 AI 架构、6G、数据中心和其他核算密集型使用供给高密度、高性价比、低推迟、高能效的衔接。
SuperNova 则是长途光源独立的激光器，担任精确地宣布多个波长的光子。
它可以被视为坐落 ASIC 封装外部某处的光电源，在实践布置中，SuperNova 与 TeraPHY 协同作业，一起发挥作用。
SuperNova 由 Ayar Labs 和 MACOM（DFB 的顶尖规划商之一）联合规划，交由 UK 闻名激光制作商 Sivers Photonics 制作。
它是首款契合 CW-WDM MSA（粗波分复用多源协议）规范的多波长、多端口光源，最多支撑将 16 种波长的光传输至 16 根光纤，完成了光 I/O 技能的又一次严重腾跃。
每根光纤最多可传输 16 个波长，因而可驱动 256 个光载波，供给 16 Tbps 的双向带宽，满意 AI 作业负载所需的带宽水平。
16 波长 SuperNova 光源封装紧凑，作业温度规模广，可为 256 个数据通道供给光源，可以处理 AI 使用大规划添加所需的更高吞吐量，为未来或许的扩展供给了足够的空间。
波长数量是 CWDM4 多波长可插拔光学器材的 64 倍，且多个波长在一个单一的阵列中简化了包装，下降了封装本钱，这关于大规划布置 AI 体系来说是一个重要的优势。
不只如此，SuperNova 契合 CW-WDM MSA 规范，满意 GR-468 关于光电设备和可插拔光学的牢靠性要求，可广泛使用于 AI 架构、高速 I/O、光核算和高密度协同封装光学器材等范畴。
可见，Ayar Labs 的光 I/O 处理方案依据规范、面向未来、可扩展，旨在优化 AI 功能。
跟着 AI 根底设备需求的日益添加，集成光 I/O 已成为进步功率和效益的要害。
芯片职业的领军企业现已聚集于光互连技能，旨在使用其光学特性来打破功能瓶颈，增强 AI 根底设备的功能和核算功率，一起削减本钱和能耗。
英伟达首席科学家兼高档研讨副总裁比尔·达利曾坦言，「光衔接关于扩展加快核算集群以满意 AI 和高功能核算作业负载快速添加的需求非常重要。Ayar Labs 具有一起的光 I/O 技能，可以满意扩展依据硅光子技能的下一代人 AI 架构的需求。」
事实上，Ayar Labs 在光互连范畴还有不少同行。
本年 10 月，瑞士光互连草创公司 Lightmatter 完成了 4 亿美元的 D 轮融资，由新出资者 T. Rowe Price 领投，公司估值到达 44 亿美元，较之前 12 月 GV 领投的 1.55 亿美元融资后的 12 亿美元估值添加了近四倍。
在同一时期，纽约的 Xscape Photonics 也经过光子技能处理了 AI 数据中心在动力、功能和可扩展性方面的应战，并获得了 4400 万美元的 A 轮融资，由 IAG Capital Partners 领投，思科出资公司和英伟达等也参加了出资。
跟着巨子的亲近重视、很多资金继续流入这一职业，光互连技能作为替代「线缆」的下一代衔接技能，成为又一个迎来革新的职业。
本文源自：极客公园
不过，跟着局势的改变，也呈现了好消息。科技股在今天纷繁反弹，到截稿时，Intel大涨18.75％，来到21.53美元，AMD的体现更为微弱，大涨23.82％，攀升至96.84美元。
关于Intel而言，接下来行将量产发布的18A工艺和Panther Lake处理器，很可能成为公司开展进程中的一道分水岭，其未来走向备受重视。
近来，光学互连草创公司Ayar Labs完成了1.55亿美元的D轮融资，估值打破10亿美元。据报道，英伟达、AMD、英特尔等闻名科技公司均参加了这场融资。公司表明，最新融资将用于扩展生产能力并加强客户协作。
跟着人工智能的快速开展，传统铜线互连技能现已难以满意日益杂乱的AI模型对数据传输的需求，专家指出，这一瓶颈严峻约束了AI模型的核算功能、能耗功率和全体可扩展性——寻觅更高效的数据传输解决方案变得尤为火急。
Ayar Labs正专心于此。
成立于2015年的Ayar Labs致力于开发光学互连技能，旨在替代传统的电气I/O，打破铜线和可插拔光学元件的约束。分析师表明，Ayar Labs的光学I/O技能可以进步数据传输速度，消除了传统互连瓶颈，而且，这项技能不只能下降推迟和功耗，还可以优化AI基础设施，进步功率和本钱效益。
无疑，Ayar Labs的这一技能招引了很多职业巨子的重视。公司CEO Mark Wade表明，抢先的GPU提供商AMD、英伟达，以及半导体代工厂GlobalFoundries、英特尔、台积电等的支撑，凸显了其光学I/O技能在未来重塑AI基础设施的潜力。
现在，Ayar Labs已向部分客户交付了约1.5万套TeraPHY光学传输和SuperNova激光源产品。公司估计，到2028年，这一产品的年产量将飙升至1亿多套。
不过，也有分析师正告称，尽管Ayar Labs的开展前景尽管看起来很光亮，但不该过早下结论。TheNextPlatform指出，英伟达、AMD、英特尔的出资或许意味着这些公司有意在其核算引擎中布置Ayar Labs的技能，但也或许只是是为了获取内部信息并在未来布置时占有先机。
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本文源自：金融界
作者：公告君
