隨著如今 AI 技術與需求的蓬勃發展，數據中心承載的計算負載已經達到了一個前所未有的水平，這對其內部數據傳輸能力和能源效率都提出了相當高的要求。但是，傳統的基于電信號的互連技術在處理大規模 AI 集群所需的高帶寬、低延遲通信時，具有較多不足。因此，利用光信號替代電信號進行數據傳輸的硅光子學技術，正成為業界探索數據中心互連技術演進的一個重要方向。

近日，位于美國加州埃默里維爾的硅光子學初創企業 nEye Systems Inc.（簡稱 nEye）宣布，完成 5,800 萬美元的 B 輪融資。此輪融資由 Alphabet Inc. 旗下的成長階段投資基金 CapitalG 領投，微軟的 M12 基金、美光科技、英偉達以及 Socratic Partners 等機構參與投資。此次融資后，nEye 的累計融資總額超過 7,200 萬美元，這筆資金將用于支持公司繼續研發和推進其光互連芯片技術的商業化進程。公司目標是為未來的 AI 數據中心提供高效的互連解決方案。

圖丨 nEye 團隊（來源：LinkedIn）

當前的數據中心，特別是用于支持大規模人工智能訓練和推理的數據中心，通常部署了大量的高性能計算芯片。這些芯片之間需要進行頻繁且高速的數據交換。現有的主流互連方案多基于電信號交換機和網絡接口，但隨著 AI 模型復雜度和集群規模的增長，這種電氣互連方式顯現出其局限性。

一個核心問題是帶寬瓶頸。電信號在傳輸介質中存在損耗和串擾，提升帶寬面臨物理限制和成本挑戰，在 AI 訓練等數據密集型場景下，互連帶寬不足可能導致計算單元閑置，影響整體運算效率。同時，電信號的傳輸和交換處理需要一定時間，在需要眾多節點緊密協作的大規模分布式計算中，累積的延遲也可能影響系統性能。

更為關鍵的是能源消耗問題。電信號傳輸和處理過程伴隨能量消耗，尤其在高數據速率下功耗巨大，網絡互連系統的能耗已成為數據中心總體能耗的重要組成部分。業界預測，未來幾年 AI 相關的算力需求將持續推高數據中心的能源消耗，相關報告指出，到 2027 年人工智能基礎設施可能消耗高達 500 太瓦時的電力。

圖丨人工智能的電力消耗（來源：DeepX）

針對電氣互連面臨的挑戰，nEye Systems 正在開發一種基于硅光子技術的“晶圓級光路交換芯片”。該技術的核心是將光作為信息載體，在芯片間構建直接的光學數據通路。硅光子學技術旨在將光學元件集成到硅基芯片上，利用成熟的半導體制造工藝生產光電集成器件。nEye 正是利用這一技術路徑，試圖制造出能夠高效處理和傳輸光信號的網絡芯片。

根據 nEye 公司發布的信息，相較于現有技術，其光路交換芯片在多個方面具有潛在優勢。例如，光信號的傳輸介質理論上可支持極高帶寬，nEye 聲稱，其技術能夠實現遠高于當前數據中心互連技術的傳輸速率。在能源效率方面，由于光信號傳輸的能量損耗相對較低，nEye 表示其芯片設計的目標是實現比現有方案高出數個數量級的能源效率，有助于降低數據傳輸環節的能耗，具體目標是將能耗降低 100 至 1,000 倍。此外，基于硅光子工藝，光學器件可以實現小型化集成，nEye 稱其芯片尺寸將是現有方案的 1/100，并預期通過規模化生產降低成本，使其達到當前互連技術的成本的 1/10。

（來源：Optica）

值得注意的是，nEye 的方案還包含開發智能光路交換（intelligent optical circuit switch）功能。該功能旨在允許數據中心根據運行的應用軟件和數據流需求，動態地調整芯片間的光連接路徑。理論上，這種靈活性可以優化網絡拓撲，為不同計算任務匹配最適合的數據通路，從而提升系統整體性能和資源利用率。

實際上，nEye 的智能光路交換概念并非首創。其投資方 Alphabet 旗下的谷歌公司，此前已在內部研發并部署了使用類似光交換技術的 AI 計算系統。谷歌曾表示該系統在性能和能效方面表現優越，但并未將其作為標準化產品向外部市場提供。這也為 nEye 等初創公司提供了進入市場的機會。

“谷歌是一個先驅，它開辟了道路。”nEye 聯合創始人、硅光子學領域著名學者、美國加州大學伯克利分校教授 Ming Wu 在接受媒體采訪時表示，“其他人工智能公司，其他超大規模人工智能數據中心運營商，他們將尋求獲取這項技術，而不是自己開發。”微軟、英偉達、美光等大型科技公司對其的投資，或許也正是出于這一原因。

圖丨 Ming Wu（來源：UC Berkley）

不過，硅光子互連領域并非只有 nEye 一家公司。包括 Lightmatter、Celestial AI、Ayar Labs、Xscape Photonics、Lightium AG 在內的多家初創公司，以及英特爾、IBM 等傳統半導體企業，都在積極布局和研發相關的光學互連技術。相比之下，nEye 的差異化優勢則在于其著力打造的“智能”動態光路交換能力。

根據公開信息，nEye 已開發出芯片原型，計劃于明年向潛在客戶提供樣品，但尚未公布大規模量產的具體時間。雖然 nEye 的技術主要面向 AI 數據中心市場，但其聲稱的能效和靈活性優勢，理論上也適用于傳統的高性能計算以及有高能效需求的通用數據中心。CapitalG 的普通合伙人 James Luo 指出，nEye 的技術方案旨在解決 AI 和傳統高性能計算共同面臨的互連瓶頸問題，具有較廣泛的適用性。

隨著 AI 工作負載在數據中心占比的持續提升，對專用優化基礎設施的需求預計將增加。AI 對計算、存儲和網絡的需求特征與傳統應用存在差異，這促進了專用芯片和網絡技術的發展，形成了新的市場細分。未來幾年，實際部署效果將是檢驗這類技術價值的關鍵。光學互連技術能否以及在多大程度上改變數據中心的構建和運行方式，仍有待市場和時間的檢驗。

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