Neurophos获得1.1亿美元融资，用于开发紧凑型光学人工智能处理器

二十年前，杜克大学教授戴维·R·史密斯利用名为超材料的人造复合材料，创造出真实世界的"隐形斗篷"。与《哈利·波特》中的虚构版本不同，该原型功能有限，仅能使物体在特定微波波长下隐形。然而，这些材料科学的奠基性突破为后续电磁学研究的重大进展铺平了道路。

如今，由杜克大学与史密斯创立的Metacept孵化器共同孵化的光子学初创企业Neurophos（总部位于奥斯汀）正推动这项研究向前发展。其目标是攻克人工智能实验室和超大规模数据中心面临的关键挑战之一：在不增加能耗的前提下提升计算能力。

该公司研发的"超表面调制器"具备独特光学特性，可作为张量核心处理器运行。其专攻矩阵向量乘法运算——这项数学操作正是当今多数人工智能工作（尤其是推理任务）的核心。 当前这类运算主要由专用硅基GPU和TPU处理。Neurophos宣称，通过将数千个调制器密集集成于单芯片，其"光处理单元"(OPU)在AI推理领域实现了远超当前数据中心主流GPU的运算速度与能效。

为支持芯片研发，Neurophos已完成1.1亿美元A轮融资。本轮融资由比尔·盖茨创投公司Gates Frontier领投，微软M12、Carbon Direct、沙特阿美创投、博世创投、Tectonic Ventures、Space Capital等机构跟投。

光子计算的概念并非新鲜事物。理论上，采用光信号替代电信号的芯片能实现更优性能——光信号发热量更低、传输速度更快，且不易受温度波动和电磁干扰影响。

然而实际应用中仍存在诸多挑战：光学元件通常远大于硅晶体管，难以实现规模化生产；此外还需依赖数据转换器在数字信号与模拟信号间切换，这类组件往往体积庞大且耗电量高。

Neurophos宣称其专有超表面技术可同时解决这些难题。关键在于元件尺寸的极致缩减——据称比传统光晶体管小约10,000倍。这种微型化使数千个单元集成于单芯片成为可能，从而实现大规模并行计算，在能效上实现对传统硅芯片的跨越式突破。

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"通过缩小光电晶体管尺寸，我们能在光域完成更多运算后才需将数据转换回电子域，"Neurophos首席执行官兼联合创始人Patrick Bowen博士在接受TechCrunch采访时解释道。 "要实现高速运算，必须先解决能效难题。芯片速度提升100倍通常意味着功耗增加100倍。唯有大幅提升能效，才能真正实现高速运算。"

据Neurophos称，其研发的光学处理器性能远超英伟达B200等当前主流AI GPU。该公司宣称其芯片运行频率达56GHz，峰值性能为每秒235万亿次运算（POPS），功耗仅675瓦。相比之下，B200在1000瓦功耗下仅能提供9POPS性能。

鲍文透露Neurophos已赢得多家设计客户（具体名称暂不公开），微软等企业正以高度关注的态度评估其技术。

然而Neurophos正进入由英伟达主导的激烈竞争市场——其硅基GPU已成为当代AI浪潮的支柱。其他公司也在探索光子计算领域，例如Lightmatter已将重心转向光互连技术。Neurophos自身仍处于研发阶段，计划于2028年中实现芯片首次商业出货。

尽管时间表如此，鲍文坚信公司超表面调制器带来的性能与能效提升将构筑显著的竞争壁垒。

"包括英伟达在内的其他厂商采用渐进式改进策略，其技术突破依赖于台积电等硅晶圆厂的工艺进步。平均而言，台积电每隔两年升级的工艺节点仅能提升约15%的能效。"他解释道。

"即便将英伟达的架构改进推演至我们2028年的上市节点，我们仍保持着巨大优势。我们的基准性能是当前Blackwell架构的50倍——无论在原始速度还是能效方面都更胜一筹。"

为突破光子芯片历史制造瓶颈，Neurophos宣称其设计兼容标准硅晶圆厂材料、工具及工艺，可实现经济高效的量产。

新资金将加速该公司首款集成光子计算系统的开发，包括数据中心就绪型光处理单元（OPU）模块、完整软件栈及面向开发者的早期访问硬件。此轮融资还将支持在旧金山开设新工程基地，并扩建其位于德克萨斯州奥斯汀的总部。

微软核心人工智能基础设施企业副总裁兼技术院士马克·特伦布莱博士表示："现代人工智能推理需要惊人的电力和计算资源。我们需要一场与人工智能模型飞跃同等规模的计算突破，而这正是Neurophos的技术及其才华横溢的团队正在实现的目标。"