新硅谷的運作依賴于一種截然不同的網絡——而且并非LinkedIn那種。隨著英偉達及其競爭對手向人工智能數據中心投入數十億美元，一場悄然發生的變革正在支撐現代計算的線路和連接中悄然進行。

問題在于速度。人工智能工作負載增長如此之快，以至于傳統網絡技術已經不堪重負。“人工智能所需的計算能力現在每三個月就會翻一番，” Lightmatter首席執行官 Nick Harris 最近指出。這遠遠超過了摩爾定律的預測速度。

這一瓶頸為押注光子學的初創公司創造了巨大的機遇——這些公司利用光而非電在芯片間傳輸數據。成果顯而易見：Lightmatter 在從 GV 和 T. Rowe Price 等投資者那里籌集了超過 5 億美元的資金后，估值達到了 44 億美元。PsiQuantum 的估值更高，達到了 70 億美元，并從貝萊德和英偉達的風險投資部門獲得了 10 億美元的融資。

“在人工智能熱潮重新燃起人們對光學技術的興趣之前，這項技術曾被認為落后、昂貴且用途有限長達25年之久，”PsiQuantum聯合創始人皮特·沙德博爾特在最近一次《連線》雜志的座談會上表示。如今，它正迎來屬于自己的黃金時代。

從數據上看，這種轉變就合情合理了。正如Creative Strategies首席執行官Ben Bajarin所說，傳統網絡在“交換比特數據包”時運行良好。“但現在，由于人工智能的出現，它必須處理相當龐大的工作負載，這就是為什么你會看到速度方面的創新。”

英偉達早就預料到了這一點。該公司在2020年斥資70億美元收購以色列網絡公司Mellanox Technologies，如今看來極具遠見。隨后，他們又收購了Cumulus Networks，為其基于Linux的網絡系統提供動力。這些收購并非偶然——英偉達押注GPU只有在大型數據中心集群中才能發揮其全部潛力。

但英偉達并非唯一一家采取行動的公司。市值1.7萬億美元的博通公司已成為谷歌、Meta和OpenAI等公司定制數據中心芯片的第一合作伙伴。上個月，路透社報道稱，他們正在準備推出一款名為Thor Ultra的新型網絡芯片，該芯片旨在成為“人工智能系統與數據中心其他部分之間的關鍵連接”。

收購狂潮仍在繼續。ARM剛剛宣布計劃以2.65億美元收購網絡公司DreamBig。DreamBig與三星合作生產AI芯片——一種小型模塊化電路，可封裝成更大的系統。ARM首席執行官Rene Haas稱他們的知識產權“對縱向擴展和橫向擴展網絡至關重要”。

初創公司正競相抓住這一機遇。Celestial AI 今年早些時候從富達、貝萊德和老虎環球基金籌集了 2.5 億美元。英特爾首席執行官甚至加入了該公司的董事會。該公司專注于光互連技術，有望解決困擾當前系統的速度問題。

Lightmatter 的方法尤其雄心勃勃。他們制造的硅光子器件利用光連接而非傳統的電線來連接芯片。Harris 聲稱他們已經創造了“世界上速度最快的 AI 芯片光子引擎”——本質上是一個完全由光連接的三維硅堆疊結構。

“計算機的未來實際上與光有關，”哈里斯解釋說。“電子元件當然必不可少，軟件也至關重要，但在這個級別的計算機計算中，你需要新的理念。”

但光子學面臨著諸多挑戰。這項技術造價昂貴，需要高度專業化的設備。它還必須與現有的電力系統集成——這絕非易事。

巴賈林指出，像博通和Marvell這樣的老牌企業除了技術優勢外，還有其他優勢。“像博通這樣的公司擁有與超大規模數據中心運營商合作的專業知識和資源，能夠滿足他們在人工智能數據中心芯片和網絡方面的特定需求，”他指出，“這些公司知道如何擴展規模。”

行業正朝著高度定制化的方向發展，這可能更有利于大型企業而非初創公司。“網絡是計算機運行的基礎，但感覺整個行業正在朝著高度定制化的方向發展，這對小型企業來說可能更難，”巴賈林說道。

盡管如此，這些新興公司擁有寶貴的知識產權。對更快數據傳輸速度的需求不僅沒有消失，反而還在加速增長。每一個新的人工智能模型都需要更強大的計算能力，而且這種能力需要以前所未有的速度在更多的芯片之間傳輸。

問題不在于光子學是否會在未來的計算領域發揮作用，而在于哪些公司能夠從這一轉型中獲利，以及初創公司能否以足夠快的速度行動，與那些財力雄厚、擁有現有客戶關系的科技巨頭競爭。

人工智能的蓬勃發展暴露了計算機間通信方式的一個根本性局限，而解決這一局限的競賽正在重塑整個半導體行業。盡管光子學初創公司吸引了大量投資并承諾帶來革命性的改進，但老牌芯片巨頭們也并未止步不前。贏得這場網絡軍備競賽的公司將掌控驅動下一代人工智能的基礎設施——這使得它成為當前最重要的技術戰役之一。對于投資者和技術人員而言，信息很明確：在人工智能時代，連接芯片的公司可能與芯片本身一樣重要。

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