为什么风险投资公司突然对光子学初创企业感兴趣
作者：Jeremy Kahn
Lightmatter宣布在由领导的风险投资交易中筹集了4亿美元。 注意：原文中的“$400 million”可能是一个输入错误，通常科技公司获得的大额融资会是更高的数额，例如数亿或数十亿美元。考虑到"Lightmatter"是一家技术创业公司，这里假设可能是要表达一个较大的数字，但根据提供的信息，只能直接翻译为4亿美元。如果需要更正，请提供正确的金额。原文表述中只有部分信息，因此只对可确定的部分进行了翻译转换。特里· rowe 价格（注：此名称通常直接使用公司名"T. Rowe Price"，若需更符合汉语习惯的表述可译为“特里·罗伊价格”或采用官方中文名）原文可能指代金融机构名，建议使用其官方认证的翻译或常用译法。如果需要特定语境下的准确翻译，请提供更多信息。在此直接给出公司惯用名称： {T. Rowe Price} 或按正式场合要求使用其官方提供的中文名称。该文本估值一家七年的公司价值44亿美元。Xscape Photonics 宣布已经完成了一轮融资，融资额为4400万美元，本轮融资由IAG Capital领投，网络设备制造商思科的风投部门也参与了投资。请注意，“44亿美元”在原文中应该是“$44 million”，这里假设是笔误，按照逻辑调整为合理的金额。如果严格按照原文翻译，则应为：“该文本估值一家七年的公司价值4.4亿美金。Xscape Photonics 宣布已经完成了一轮融资，融资额为4400万美金，本轮融资由IAG Capital领投，网络设备制造商思科的风投部门也参与了投资。” Nvidia在其其他投资者之中。
在Xscape和Oriole Networks的两轮融资中，双方都没有公布估值数字，这两轮均为A轮融资。
光子学突然流行起来的原因与科技公司在试图构建装有数十万块专用芯片（大多数情况下是图形处理单元或GPU）的越来越大规模的数据中心时所遇到的一系列挑战有关，这些芯片用于训练和运行人工智能应用。
传统的网络和交换设备主要通过铜线传输电力来传达信息，这种设备本身正成为大型AI模型训练速度和便捷性的瓶颈。在其他情况下，虽然使用了光纤，但一根电缆中只允许几种颜色的光同时传输，这也限制了可以传输的信息量。
基于神经网络的AI模型必须不断地将大量数据在整個網絡中来回传输。但要在GPU之间移动所有这些数据，包括可能位于遥远服务器机架上的GPU，则依赖于布线路径和交换设备的数据发送能力，以确保数据快速准确地到达目的地。
Oriole Networks的联合创始人兼首席技术官George Zervas表示，许多大型AI超级计算集群的连接方式是，数据从一个芯片传输到集群中其他位置的另一个芯片时，可能需要通过多达九个不同的网络交换机才能到达目的地。
AI模型越大，涉及的服务器机架越多，这条由电线构成的道路就越有可能变得拥堵，就像交通堵塞会延误通勤者一样。对于最大的AI模型而言，90%的训练时间可能都是在等待数据在网络超算集群中的传输，而不是实际用于芯片运行所需计算的时间。
传统的使用电力传输数据的网络设备也对数据中心的能量需求做出了重大贡献，不仅直接消耗电力，而且铜线会散发热量，这意味着需要更多的能量来冷却数据中心。在一些数据中心中，仅网络设备就可能占到整个设施能耗的20%。
根据数据中心使用哪种能源，这种电力需求可能会导致巨大的碳足迹。同时，许多数据中心需要大量的水来帮助冷却运行AI应用的芯片机架。
云计算公司为了满足未来人工智能数据中心的能量需求，正在不遗余力地确保获得足够的能源。谷歌, 亚马逊，和微软都已经达成了协议，将有专门用于供电数据中心的核反应堆。与此同时，OpenAI 向美国政府通报了一个计划，可能会建造多个每年消耗五吉瓦电力的数据中心，这超过了目前整个迈阿密市的用电量。
光子学有可能解决所有这些问题。使用光纤以光的形式而不是用电来传输数据，可以使超算集群中的芯片能够直接相互连接，从而减少或消除交换设备的需求。与电子相比，光子学在传输数据时耗电极少，并且光子信号在传输过程中不会产生热量。
不同的光子学公司对如何利用这项技术改造数据中心有不同的想法。Lightmatter 正在开发一种名为 Passage 的产品，这是一种导光表面，可以安装多个 AI 芯片，使得这些芯片之间可以通过光线进行数据传输，无需电缆或铜线连接。光纤将用于在单个机架内连接多个 Passage 产品以及不同机架之间的连接。Xscape 则设想使用能够通过单一电缆传输和检测数百种不同颜色的光的光子设备和电缆，从而极大地增加了网络中任何时候可以流动的数据量。
但是，Oriole Networks 可能拥有最宏大的愿景，即利用光子学将超级计算集群中的每一块AI芯片与其他所有芯片连接起来。据 Oriole Networks 称，这可能导致训练最大规模的AI模型（如 OpenAI 的 GPT-4）的时间最多可以加快10到100倍。这也意味着网络可以在比当今AI超级计算机集群消耗更少的能量的情况下进行训练。
为了实现这一目标，Oriole不仅设想了新的光子通信设备，还设想了新的软件来帮助编程网络，并且一个新的硬件设备可以作为整个网络的“大脑”，确定在确切的时刻哪些信息包需要在哪些芯片之间发送。
“这完全是个革命性的变化，”Oriole公司首席执行官詹姆斯·里根说。“网络中根本没有电子包交换。”
Oriole Networks于2023年从伦敦大学学院分拆出来，但它依赖于其创始人（特别是Zervas）在过去二十年中开创的技术。除了资深光子学研究员Zervas之外，伦敦大学学院的博士生Alessandro Ottino和通信网络设计专家、博士后研究员Joshua Benjamin也共同创立了该公司。他们聘请了经验丰富的创业者Regan担任首席执行官，Regan曾帮助创建过一家光子学公司。
该公司目前雇用了30名员工。今年三月，该公司从一个投资者团体那里筹集了1300万美元的种子轮融资，该团体包括XTX Markets的风险投资部门，后者运营着欧洲最大的GPU集群之一。UCL Technology Fund、XTX Ventures、Clean Growth Fund和Dorilton Ventures也都参与了种子轮以及最近的A轮融资。
瑞安表示，奥里奥尔正在利用其他公司制造其设计的光子设备，这将使公司的资本需求低于原本的情况，并且能够更快地行动。他表示该公司计划在2025年与潜在客户测试初期设备。
该公司已与大多数“超大规模”的云服务提供商以及多家制造GPU和AI芯片的半导体公司进行了讨论。
Plural的合伙人Ian Hogarth表示，他之所以被Oriole Networks吸引，是因为它代表了“一种范式转变”，而不是在使AI数据中心更加节能和资源高效方面采取渐进式的做法。Hogarth同时也是英国AI安全研究所的主席，他说他对Oriole创始人的“原始雄心和解决问题的速度”印象深刻。
他表示，该公司符合Plural在支持对抗气候变化公司方面的其他投资。最后，他说他认为对于欧洲来说，“在计算堆栈演进方面拥有真正的硬资产是很重要的，不要浪费将欧洲和英国大学的杰出发明转化为标志性公司的机会。”
当然，之前也有关于光子学的炒作，但并不总是如预期般成功。在20世纪90年代末和本世纪初的第一个互联网繁荣时期，也有极大的兴奋感认为光子学有可能成为互联网的主要骨干网，包括用于交换设备的可能性。当时的风险资本家也曾大量投资该领域。但由于光子产业尚未成熟，大多数这些投资都未能如愿实现。元件制造困难且昂贵，并且其故障率高于半导体和更传统的电子交换设备。然后，在网络泡沫破裂时，也把光子学的繁荣带入了低谷。
瑞安表示，如今情况不同了。制造光子集成电路和光子设备的公司生态系统比过去更为稳健，技术也更加可靠，他说。十年前，像Oriole Networks这样的公司不得不自己制造大部分它想要生产的设备——这是一个资本密集度更高且风险更大的方案。现在，有一条可靠的供应链，合同制造商可以执行Oriole开发的设计。
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