隨著如今 AI 技術(shù)與需求的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)中心承載的計(jì)算負(fù)載已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)前所未有的水平，這對(duì)其內(nèi)部數(shù)據(jù)傳輸能力和能源效率都提出了相當(dāng)高的要求。但是，傳統(tǒng)的基于電信號(hào)的互連技術(shù)在處理大規(guī)模 AI 集群所需的高帶寬、低延遲通信時(shí)，具有較多不足。因此，利用光信號(hào)替代電信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓韫庾訉W(xué)技術(shù)，正成為業(yè)界探索數(shù)據(jù)中心互連技術(shù)演進(jìn)的一個(gè)重要方向。

近日，位于美國(guó)加州埃默里維爾的硅光子學(xué)初創(chuàng)企業(yè) nEye Systems Inc.（簡(jiǎn)稱 nEye）宣布，完成 5,800 萬(wàn)美元的 B 輪融資。此輪融資由 Alphabet Inc. 旗下的成長(zhǎng)階段投資基金 CapitalG 領(lǐng)投，微軟的 M12 基金、美光科技、英偉達(dá)以及 Socratic Partners 等機(jī)構(gòu)參與投資。此次融資后，nEye 的累計(jì)融資總額超過(guò) 7,200 萬(wàn)美元，這筆資金將用于支持公司繼續(xù)研發(fā)和推進(jìn)其光互連芯片技術(shù)的商業(yè)化進(jìn)程。公司目標(biāo)是為未來(lái)的 AI 數(shù)據(jù)中心提供高效的互連解決方案。

圖丨 nEye 團(tuán)隊(duì)（來(lái)源：LinkedIn）
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圖丨 nEye 團(tuán)隊(duì)（來(lái)源：LinkedIn）

當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心，特別是用于支持大規(guī)模人工智能訓(xùn)練和推理的數(shù)據(jù)中心，通常部署了大量的高性能計(jì)算芯片。這些芯片之間需要進(jìn)行頻繁且高速的數(shù)據(jù)交換?，F(xiàn)有的主流互連方案多基于電信號(hào)交換機(jī)和網(wǎng)絡(luò)接口，但隨著 AI 模型復(fù)雜度和集群規(guī)模的增長(zhǎng)，這種電氣互連方式顯現(xiàn)出其局限性。

一個(gè)核心問(wèn)題是帶寬瓶頸。電信號(hào)在傳輸介質(zhì)中存在損耗和串?dāng)_，提升帶寬面臨物理限制和成本挑戰(zhàn)，在 AI 訓(xùn)練等數(shù)據(jù)密集型場(chǎng)景下，互連帶寬不足可能導(dǎo)致計(jì)算單元閑置，影響整體運(yùn)算效率。同時(shí)，電信號(hào)的傳輸和交換處理需要一定時(shí)間，在需要眾多節(jié)點(diǎn)緊密協(xié)作的大規(guī)模分布式計(jì)算中，累積的延遲也可能影響系統(tǒng)性能。

更為關(guān)鍵的是能源消耗問(wèn)題。電信號(hào)傳輸和處理過(guò)程伴隨能量消耗，尤其在高數(shù)據(jù)速率下功耗巨大，網(wǎng)絡(luò)互連系統(tǒng)的能耗已成為數(shù)據(jù)中心總體能耗的重要組成部分。業(yè)界預(yù)測(cè)，未來(lái)幾年 AI 相關(guān)的算力需求將持續(xù)推高數(shù)據(jù)中心的能源消耗，相關(guān)報(bào)告指出，到 2027 年人工智能基礎(chǔ)設(shè)施可能消耗高達(dá) 500 太瓦時(shí)的電力。

圖丨人工智能的電力消耗（來(lái)源：DeepX）
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針對(duì)電氣互連面臨的挑戰(zhàn)，nEye Systems 正在開(kāi)發(fā)一種基于硅光子技術(shù)的“晶圓級(jí)光路交換芯片”。該技術(shù)的核心是將光作為信息載體，在芯片間構(gòu)建直接的光學(xué)數(shù)據(jù)通路。硅光子學(xué)技術(shù)旨在將光學(xué)元件集成到硅基芯片上，利用成熟的半導(dǎo)體制造工藝生產(chǎn)光電集成器件。nEye 正是利用這一技術(shù)路徑，試圖制造出能夠高效處理和傳輸光信號(hào)的網(wǎng)絡(luò)芯片。

根據(jù) nEye 公司發(fā)布的信息，相較于現(xiàn)有技術(shù)，其光路交換芯片在多個(gè)方面具有潛在優(yōu)勢(shì)。例如，光信號(hào)的傳輸介質(zhì)理論上可支持極高帶寬，nEye 聲稱，其技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)高于當(dāng)前數(shù)據(jù)中心互連技術(shù)的傳輸速率。在能源效率方面，由于光信號(hào)傳輸?shù)哪芰繐p耗相對(duì)較低，nEye 表示其芯片設(shè)計(jì)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)比現(xiàn)有方案高出數(shù)個(gè)數(shù)量級(jí)的能源效率，有助于降低數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)的能耗，具體目標(biāo)是將能耗降低 100 至 1,000 倍。此外，基于硅光子工藝，光學(xué)器件可以實(shí)現(xiàn)小型化集成，nEye 稱其芯片尺寸將是現(xiàn)有方案的 1/100，并預(yù)期通過(guò)規(guī)?；a(chǎn)降低成本，使其達(dá)到當(dāng)前互連技術(shù)的成本的 1/10。

（來(lái)源：Optica）
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值得注意的是，nEye 的方案還包含開(kāi)發(fā)智能光路交換（intelligent optical circuit switch）功能。該功能旨在允許數(shù)據(jù)中心根據(jù)運(yùn)行的應(yīng)用軟件和數(shù)據(jù)流需求，動(dòng)態(tài)地調(diào)整芯片間的光連接路徑。理論上，這種靈活性可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌瑸椴煌?jì)算任務(wù)匹配最適合的數(shù)據(jù)通路，從而提升系統(tǒng)整體性能和資源利用率。

實(shí)際上，nEye 的智能光路交換概念并非首創(chuàng)。其投資方 Alphabet 旗下的谷歌公司，此前已在內(nèi)部研發(fā)并部署了使用類似光交換技術(shù)的 AI 計(jì)算系統(tǒng)。谷歌曾表示該系統(tǒng)在性能和能效方面表現(xiàn)優(yōu)越，但并未將其作為標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品向外部市場(chǎng)提供。這也為 nEye 等初創(chuàng)公司提供了進(jìn)入市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。

“谷歌是一個(gè)先驅(qū)，它開(kāi)辟了道路?！眓Eye 聯(lián)合創(chuàng)始人、硅光子學(xué)領(lǐng)域著名學(xué)者、美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校教授 Ming Wu 在接受媒體采訪時(shí)表示，“其他人工智能公司，其他超大規(guī)模人工智能數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商，他們將尋求獲取這項(xiàng)技術(shù)，而不是自己開(kāi)發(fā)?！蔽④洝⒂ミ_(dá)、美光等大型科技公司對(duì)其的投資，或許也正是出于這一原因。

圖丨 Ming Wu（來(lái)源：UC Berkley）
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不過(guò)，硅光子互連領(lǐng)域并非只有 nEye 一家公司。包括 Lightmatter、Celestial AI、Ayar Labs、Xscape Photonics、Lightium AG 在內(nèi)的多家初創(chuàng)公司，以及英特爾、IBM 等傳統(tǒng)半導(dǎo)體企業(yè)，都在積極布局和研發(fā)相關(guān)的光學(xué)互連技術(shù)。相比之下，nEye 的差異化優(yōu)勢(shì)則在于其著力打造的“智能”動(dòng)態(tài)光路交換能力。

根據(jù)公開(kāi)信息，nEye 已開(kāi)發(fā)出芯片原型，計(jì)劃于明年向潛在客戶提供樣品，但尚未公布大規(guī)模量產(chǎn)的具體時(shí)間。雖然 nEye 的技術(shù)主要面向 AI 數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)，但其聲稱的能效和靈活性優(yōu)勢(shì)，理論上也適用于傳統(tǒng)的高性能計(jì)算以及有高能效需求的通用數(shù)據(jù)中心。CapitalG 的普通合伙人 James Luo 指出，nEye 的技術(shù)方案旨在解決 AI 和傳統(tǒng)高性能計(jì)算共同面臨的互連瓶頸問(wèn)題，具有較廣泛的適用性。

隨著 AI 工作負(fù)載在數(shù)據(jù)中心占比的持續(xù)提升，對(duì)專用優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施的需求預(yù)計(jì)將增加。AI 對(duì)計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)的需求特征與傳統(tǒng)應(yīng)用存在差異，這促進(jìn)了專用芯片和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，形成了新的市場(chǎng)細(xì)分。未來(lái)幾年，實(shí)際部署效果將是檢驗(yàn)這類技術(shù)價(jià)值的關(guān)鍵。光學(xué)互連技術(shù)能否以及在多大程度上改變數(shù)據(jù)中心的構(gòu)建和運(yùn)行方式，仍有待市場(chǎng)和時(shí)間的檢驗(yàn)。

參考資料：

1.https://www.reuters.com/technology/ai-networking-chip-startup-neye-systems-raises-58-million-led-by-alphabets-2025-04-10/

2.https://siliconangle.com/2025/04/10/silicon-photonics-startup-neye-raises-58m-light-ai-data-centers/

排版：劉雅坤