光子计算初创公司 Lightmatter 已完成4亿美元D轮融资，旨在突破现代数据中心核心瓶颈。其光互连层可实现数百个GPU同步协作，大幅简化AI模型训练与部署的复杂流程。
算力增长背后的互连瓶颈
AI发展驱动数据中心规模扩张，但单纯堆叠GPU并非最优解。高性能计算领域共识表明：若节点大量时间处于等待数据状态，单点性能再强也无济于事。互连层才是将分散算力整合为巨型计算集群的关键，其速度直接决定数据中心整体效能。Lightmatter 自2018年起深耕光子芯片技术，现已构建出行业领先的高速互连方案。
传统电互连的局限性
Lightmatter CEO兼创始人Nick Harris指出，超大规模企业若想构建百万级节点计算机，传统交换机架构已难以为继。当前顶尖NVLink（如NVL72平台）虽能在机架内实现72个Blackwell单元互联、FP4精度下达1.4 exaFLOPs算力，但跨机架通信仍依赖7 terabits“scale up”网络。这种电-光-电转换不仅带来显著延迟，更在集群扩大时急剧恶化能效与性能表现。
纯光互连的技术突破
Lightmatter采用全光路由架构，单根光纤传输速率可达1.6 terabits（多波长复用），单芯片支持最多256根光纤。相较之下，现有7 terabits跨机架带宽显得捉襟见肘。Harris强调：“光子学进展远超预期——历经七年攻坚，我们已实现商业化落地。”目前，公司提供30 terabits光子互连能力，专属机架可支持1,024个GPU同步运行；未来还将推出100 terabits方案。值得注意的是，千卡集群中大量通信可在机架内部完成，因此互连带宽与GPU数量并非线性对应关系。
市场定位与资本认可
Harris表示，从Microsoft、Amazon到xAI、OpenAI等新兴玩家，全球数据中心对算力的需求近乎无限。“他们甚至在连接整栋建筑！我很好奇这种模式能持续多久。”尽管未透露具体客户名称，但他将Lightmatter比作“光子领域的台积电”——不绑定任何品牌，专注提供通用平台以推动整个生态发展。他同时暗示：“若未应用此项技术，估值难以实现四倍增长”，既可能指向OpenAI最新1570亿美元估值，也可能暗指自身企业价值。
本轮融资由T. Rowe Price Associates领投，Fidelity Management & Research Company及GV跟投，使公司估值达44亿美元，成为迄今规模最大的光子计算企业。
下一代技术路线图
除互连外，Lightmatter正研发新型芯片基板，利用光实现更紧密的片间通信。Harris预测，未来十年晶圆级集成将成为提升单芯片性能的唯一路径，而功耗控制将是关键差异化因素。尽管Cerebras已在该方向布局，但其能否充分释放技术红利仍待验证。对Harris而言，当芯片行业触及物理极限时，“互连就是新的摩尔定律”——而他已为此做好准备。