拥有半导体工程和光子学背景的工程师David Lazovsky与Preet Virk数年前便预见，随着AI模型规模扩大并超出单一存储芯片封装容量，人工智能和机器学习工作负载将迅速遭遇“数据移动”瓶颈，数据在计算硬件间的传输将愈发困难。
为此，由前贝尔实验室研究员Phil Winterbottom设计的解决方案应运而生——一种用于计算间、计算到存储及片上数据传输的光互连技术。Winterbottom与Lazovsky、Virk共同创立了初创公司Celestial AI以商业化该技术，目前该公司正吸引大型投资方关注。
B轮融资1亿美元，总融资额超1.65亿美元
Celestial AI今日宣布完成B轮融资，筹集资金达1亿美元，由IAG Capital Partners、Koch Disruptive Technologies和淡马锡旗下Xora Innovation基金领投。据CEO Lazovsky透露，本轮融资使公司总融资额超过1.65亿美元，资金将用于扩大工程、销售和技术营销部门，以支持Celestial光子平台的生产。
Celestial现有员工约100名，Lazovsky预计年底前将增至130人。
实现内存解耦，降低数据中心成本
Lazovsky指出：“如今计算与内存紧密耦合，增加高带宽内存的唯一途径是增加更多计算能力，无论是否真正需要额外算力。Celestial的技术实现了内存解耦。”
在数据中心中，内存往往是成本最高的资源之一，且利用率并不总是很高。由于内存与计算绑定，运营商难以（有时因带宽限制和高延迟甚至不可能）在硬件间“解耦”并池化内存。微软内部研究显示，Azure中高达25%的内存处于闲置状态；若减少此类浪费，数据中心成本可降低4%至5%，对于数十亿美元级业务而言节省显著。
Celestial最初是The Engine（2016年从麻省理工学院分拆的风险投资公司）的投资组合企业，其基于光子的架构可在多芯片系统中扩展。该技术利用光传输数据，实现芯片内及芯片间信息传输，使内存和计算能力均能服务于AI及其他工作负载。
性能优势：带宽提升25倍，功耗降低10倍
Celestial声称，其技术可减少数据传输所需电量，间接提升芯片性能。传统芯片将部分电力用于电路间数据传输，挤占了计算任务可用电力；而光子技术降低了传输功耗，理论上允许芯片提高计算能力。
此外，Celestial光子技术兼容CXL、PCIe等主流行业互连标准，相比其他光学方案，可提供25倍带宽以及低10倍的延迟和功耗。
Lazovsky表示：“随着AI增长，尤其是大语言模型（LLM）和推荐引擎工作负载的发展，计算正向加速方向转变。未来关键问题在于内存容量、带宽和数据移动（即芯片间互连性），这正是Celestial光子网络解决的问题。”
商业化进展与市场竞争格局
Celestial正通过许可计划提供互连产品，并已接触多家“一级”客户，包括超大规模云服务商及处理器、内存公司。尽管公司也销售基于自身光子架构构建的AI加速器芯片Orion，但互连产品似乎是当前首要任务。
正如投资者近期指出的，AI光子芯片尚未克服大规模应用的工程挑战。除非Celestial在数据到模拟转换和信号再生（当今光子芯片主要障碍）领域取得突破，否则Orion较难大幅领先竞争对手。
除芯片外，Celestial在光子集成电路市场面临众多竞争者，该市场规模预计到2027年达264.2亿美元。例如，Ayar Labs自2015年以来风投资金已超2亿美元；Renovus最近也获得7390万美元投资。
不过，更广泛的光互连领域未来可能出现整合。Marvell三年前以100亿美元收购光网络专家Inphi；微软去年也收购了为数据中心和运营商网络开发高速光电缆的初创公司Lumenisity。这些收购表明大型科技公司对光学和光子技术的热情持续高涨。
三星催化剂、Smart Global Holdings、保时捷汽车控股股份公司、The Engine Fund、imec.xpand、M Ventures和Tyche Partners也参与了Celestial的B轮融资。