Neurophos obtém US$ 110 milhões para desenvolver processadores ópticos compactos de IA

Há duas décadas, o professor David R. Smith, da Duke University, criou uma “capa de invisibilidade” real usando materiais compostos artificiais conhecidos como metamateriais. Ao contrário de sua contraparte fictícia em Harry Potter, esse protótipo tinha funcionalidade limitada, ocultando objetos apenas de um comprimento de onda de micro-ondas específico. No entanto, esses avanços fundamentais na ciência dos materiais abriram caminho para descobertas subsequentes na pesquisa em eletromagnetismo.

Hoje, a startup Neurophos, sediada em Austin — uma empresa de fotônica derivada da Duke University e da incubadora Metacept fundada por Smith — está levando essa pesquisa adiante. Seu objetivo é enfrentar um dos desafios mais críticos para laboratórios de IA e data centers de hiperescala: dimensionar o poder computacional sem um aumento correspondente no consumo de energia.

A empresa desenvolveu um “modulador de metasuperfície” com propriedades ópticas exclusivas, permitindo que ele funcione como um processador de núcleo tensor. Ele é especializado em multiplicação de vetores matriciais, a operação matemática central por trás de grande parte do trabalho atual de IA, particularmente a inferência. Atualmente, essa tarefa é realizada por GPUs e TPUs especializadas à base de silício. Ao compactar milhares desses moduladores em um único chip, a Neurophos afirma que sua “Unidade de Processamento Óptico” (OPU) atinge velocidades significativamente mais altas e uma eficiência energética muito maior para inferência de IA em comparação com as GPUs convencionais que alimentam os data centers atualmente.

Para financiar o desenvolvimento de seus chips, a Neurophos garantiu US$ 110 milhões em uma rodada de financiamento da Série A. O investimento foi liderado pela Gates Frontier, empresa de venture capital de Bill Gates, com a participação da M12 da Microsoft, Carbon Direct, Aramco Ventures, Bosch Ventures, Tectonic Ventures, Space Capital e outras.

O conceito de computação fotônica não é novo. Em teoria, os chips que usam luz em vez de eletricidade prometem um desempenho superior, pois a luz gera menos calor, viaja mais rápido e é menos afetada por flutuações de temperatura e interferência eletromagnética.

No entanto, os desafios práticos persistem. Os componentes ópticos são normalmente muito maiores do que os transistores de silício e são difíceis de fabricar em escala. Além disso, eles requerem conversores de dados para alternar entre sinais digitais e analógicos, componentes que geralmente são volumosos e consomem muita energia.

A Neurophos afirma que sua tecnologia de metasuperfície proprietária resolve esses problemas simultaneamente. O segredo é o tamanho drasticamente reduzido do componente — supostamente cerca de 10.000 vezes menor do que os transistores ópticos convencionais. Essa miniaturização permite que milhares de unidades sejam integradas em um único chip, possibilitando cálculos massivamente paralelos e proporcionando saltos de eficiência em relação ao silício tradicional.

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“Ao reduzir o transistor óptico, podemos realizar muito mais cálculos no domínio óptico antes de precisar converter os dados de volta para o domínio eletrônico”, explicou o Dr. Patrick Bowen, CEO e cofundador da Neurophos, em entrevista ao TechCrunch. “Para atingir alta velocidade, você deve primeiro resolver o desafio da eficiência energética. Tornar um chip 100 vezes mais rápido normalmente significa que ele consome 100 vezes mais energia. A verdadeira velocidade só é alcançável depois que você melhora drasticamente a eficiência.”

De acordo com a Neurophos, o resultado é um processador óptico que supera drasticamente os líderes atuais, como a GPU B200 AI da NVIDIA. A startup afirma que seu chip opera a 56 GHz, oferecendo um desempenho máximo de 235 Peta Operations Per Second (POPS) enquanto consome 675 watts de energia. Em comparação, eles afirmam que o B200 oferece 9 POPS a 1.000 watts.

Bowen revelou que a Neurophos já garantiu vários clientes de design-win (embora seus nomes permaneçam confidenciais) e que empresas como a Microsoft estão avaliando a tecnologia da startup com grande interesse.

No entanto, a Neurophos está entrando em um mercado altamente competitivo dominado pela NVIDIA, cujas GPUs de silício se tornaram a espinha dorsal do boom da IA moderna. Outras empresas também estão explorando a computação fotônica, com algumas, como a Lightmatter, mudando o foco para interconexões ópticas. A própria Neurophos ainda está em desenvolvimento, com previsão de iniciar as primeiras remessas comerciais de seus chips em meados de 2028.

Apesar do cronograma, Bowen está confiante de que os ganhos de desempenho e eficiência dos moduladores de metasuperfície da empresa criarão uma barreira competitiva substancial.

“A abordagem de outras empresas, incluindo a NVIDIA, envolve melhorias incrementais e evolutivas ligadas ao progresso de fundições de silício como a TSMC. Em média, um novo nó de processo da TSMC melhora a eficiência energética em cerca de 15% a cada dois anos”, disse ele.

“Mesmo quando projetamos as melhorias arquitetônicas da NVIDIA para a nossa data de lançamento em 2028, mantemos uma vantagem enorme. Estamos começando com uma base de referência de ser aproximadamente 50 vezes mais eficiente em termos de energia e mais rápido do que a arquitetura Blackwell atual, tanto em velocidade bruta quanto em eficiência.”

Para superar os obstáculos históricos de fabricação de chips fotônicos, a Neurophos afirma que seu projeto é compatível com materiais, ferramentas e processos padrão de fundição de silício, permitindo uma produção em volume econômica.

O novo capital acelerará o desenvolvimento do primeiro sistema de computação fotônica integrado da empresa. Isso inclui módulos OPU prontos para data center, uma pilha de software completa e hardware de acesso antecipado para desenvolvedores. O financiamento também apoiará a abertura de um novo local de engenharia em São Francisco e a expansão de sua sede em Austin, Texas.

“A inferência de IA moderna requer quantidades impressionantes de energia e recursos de computação”, disse o Dr. Marc Tremblay, vice-presidente corporativo e membro técnico da Core AI Infrastructure da Microsoft. “Precisamos de um avanço computacional na mesma escala dos saltos que vimos nos modelos de IA. É exatamente isso que a tecnologia da Neurophos e sua equipe altamente talentosa estão construindo.”