Neurophos 獲 1.1 億美元資金，用於開發緊湊型光學人工智慧處理器

二十年前，杜克大學教授大衛·R·史密斯運用名為超材料的人工複合材料，創造出真實世界的「隱形斗篷」。與《哈利波特》中的虛構版本不同，此原型功能有限，僅能隱藏特定微波波長的物體。然而，這些材料科學的基礎突破為後續電磁學研究的重大進展鋪平了道路。

如今，由杜克大學與史密斯創立的Metacept孵化器共同孵化的光子學新創公司Neurophos，正將這項研究推向新高度。其目標是解決人工智慧實驗室與超大規模資料中心面臨的關鍵挑戰：在不大幅增加能耗的前提下擴展運算能力。

該公司研發出具備獨特光學特性的「超表面調製器」，使其能作為張量核心處理器運作。此技術專精於矩陣向量乘法運算——此乃當今多數人工智慧工作（特別是推論任務）的核心數學運算。 當前此任務主要由專用矽基GPU與TPU處理。Neurophos宣稱，透過將數千個調製器高密度整合於單晶片，其「光學處理單元」(OPU)相較於當今數據中心主流GPU，在AI推論任務中能實現顯著更高的運算速度與更優異的能源效率。

為籌措晶片研發資金，Neurophos已完成1.1億美元A輪融資。本輪融資由比爾·蓋茲創辦的風險投資公司蓋茨前沿（Gates Frontier）領投，微軟M12、Carbon Direct、沙特阿美創投、博世創投、Tectonic Ventures、Space Capital等機構共同參與。

光子運算的概念並非新穎。理論上，以光取代電力的晶片能展現卓越性能，因光產生的熱量較少、傳輸速度更快，且受溫度波動與電磁干擾的影響較小。

然而實務挑戰始終存在：光學元件體積通常遠大於矽晶體管，且難以大規模製造；此外還需仰賴數據轉換器在數位與類比訊號間切換，而這類元件往往體積龐大且耗電量高。

Neurophos宣稱其專利超表面技術可同步解決上述難題。關鍵在於元件尺寸大幅縮減——據稱比傳統光電晶體小約一萬倍。此微型化技術使單一晶片可整合數千個元件，實現大規模平行運算，效能較傳統矽晶片躍升數倍。

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「透過縮小光學電晶體尺寸，我們能在光學領域執行更多運算，大幅延後數據轉換回電子領域的時機。」Neurophos執行長暨共同創辦人Patrick Bowen博士在TechCrunch專訪中闡述。 「要實現高速運算，必須先解決能源效率的挑戰。通常晶片速度提升100倍，意味著功耗也會增加100倍。唯有大幅提升效率，才能真正實現高速運算。」

Neurophos宣稱其研發的光學處理器性能遠超NVIDIA B200等現行領先AI GPU。該新創公司表示其晶片運作頻率達56 GHz，在675瓦功耗下可提供235兆億次運算每秒（POPS）的峰值效能。相較之下，B200在1000瓦功耗下僅能提供9 POPS。

鮑文透露，Neurophos已成功贏得多家客戶的設計訂單（客戶名稱暫不公開），且微軟等企業正以高度興趣評估該公司的技術。

然而Neurophos正進軍由NVIDIA主導的激烈競爭市場，後者矽製GPU已成為當代AI熱潮的支柱。其他企業亦積極探索光子運算領域，例如Lightmatter等公司正將重心轉向光學互連技術。Neurophos自身仍處於研發階段，目標於2028年中實現晶片首次商業出貨。

儘管時程緊迫，Bowen堅信該公司超表面調製器所帶來的效能與效率提升，將形成顯著的競爭壁壘。

「包括英偉達在內的其他廠商，其技術路徑依賴於台積電等晶圓代工廠的漸進式進化。平均而言，台積電每隔數年推出的新製程節點僅能提升約15%的能效。」他指出。

「即便將NVIDIA的架構改進推演至我們2028年的上市時點，我們仍保有巨大優勢。我們的起點基準是：無論在原始運算速度或效能方面，都比當前的Blackwell架構節能約50倍且運算速度快50倍。」

為突破光子晶片的歷史性製造瓶頸，Neurophos聲明其設計相容於標準矽晶圓代工廠的材料、工具與製程，可實現具成本效益的大規模量產。

新資金將加速該公司首款整合式光子運算系統的開發進程，包含資料中心就緒型光運算單元模組、完整軟體堆疊，以及開發者專用早期存取硬體。此輪融資亦將支持於舊金山設立新工程據點，並擴建德州奧斯汀總部。

微軟核心人工智慧基礎架構部門企業副總裁暨技術院士馬克·特倫布雷博士指出：「現代人工智慧推論需要驚人的電力與運算資源。我們需要與人工智慧模型飛躍性發展同等規模的運算突破，而這正是Neurophos技術及其深具才華的團隊正在建構的目標。」