二十年前，杜克大学教授David R. Smith利用人工复合材料"超材料"制造了现实版的隐形斗篷。虽然这个斗篷不像哈利波特的那样神奇，只能在单一微波波长下有限地隐藏物体，但这些材料科学的进展最终推动了电磁学研究的发展。

如今，总部位于奥斯汀的光子学初创公司Neurophos从杜克大学和Metacept（Smith运营的孵化器）衍生而来，正在将这项研究进一步发展，以解决AI实验室和超大规模数据中心面临的最大问题：如何在控制功耗的同时扩展计算能力。

这家初创公司开发了一种具有光学特性的"超表面调制器"，使其能够作为张量核心处理器执行矩阵向量乘法运算——这种数学运算是许多AI工作（特别是推理）的核心，目前由使用传统硅栅和晶体管的专用GPU和TPU执行。Neurophos声称，通过在芯片上安装数千个这样的调制器，其"光学处理单元"比目前在AI数据中心大规模使用的硅GPU要快得多，在推理（运行训练好的模型）方面效率更高，而推理可能是一项相当昂贵的任务。

为了资助芯片开发，Neurophos刚刚在由Gates Frontier（比尔·盖茨的风投公司）领投的A轮融资中筹集了1.1亿美元，参投方包括微软的M12、Carbon Direct、沙特阿美风投、博世风投、Tectonic Ventures、Space Capital等。

光子芯片并不新鲜。从理论上讲，光子芯片比传统硅芯片性能更高，因为光产生的热量比电少，传播速度更快，对温度和电磁场变化的敏感性也要低得多。

但是光学组件往往比硅组件大得多，而且难以批量生产。它们还需要转换器将数据从数字转换为模拟再转换回来，这些转换器可能很大且耗电量大。

然而，Neurophos认为其开发的超表面可以一举解决所有这些问题，因为它比传统光学晶体管小约"1万倍"。该初创公司声称，这种小尺寸使其能够在芯片上安装数千个单元，从而获得比传统硅芯片更高的效率，因为该芯片可以同时进行更多计算。

Neurophos首席执行官兼联合创始人Patrick Bowen博士告诉TechCrunch："当你缩小光学晶体管时，你可以在光学域中进行更多数学运算，然后再转换回电子域。如果你想要速度快，必须首先解决能效问题。因为如果你要让芯片快100倍，它会消耗100倍的功率。所以只有在解决了能效问题之后，你才能获得高速运行的优势。"

Neurophos声称，其结果是一个光学处理单元，性能远超英伟达的B200 AI GPU。该初创公司表示，其芯片可以在56 GHz下运行，峰值达到235万亿次运算每秒（POPS），功耗675瓦，而B200在1000瓦功耗下只能提供9 POPS。

Bowen表示，Neurophos已经签署了多个客户（尽管他拒绝透露具体名称），包括微软在内的公司正在"密切关注"这家初创公司的产品。

不过，这家初创公司正进入一个拥挤的市场，该市场由英伟达主导，英伟达是世界上最有价值的上市公司，其产品或多或少支撑了整个AI繁荣。还有其他公司在从事光子学研究，不过一些公司如Lightmatter已经转向专注于互连技术。而且Neurophos距离投产还有几年时间，预计首批芯片将在2028年中期上市。

但Bowen相信，其超表面调制器提供的性能和效率优势将证明是足够的护城河。

他说："其他所有人在做的，包括英伟达在内，就硅的基本物理特性而言，实际上是渐进式的而不是革命性的，它与台积电的进展相关。如果你看台积电节点的改进，平均而言，它们的能效提高约15%，这需要几年时间。"

"即使我们规划英伟达多年来在架构方面的改进，到我们在2028年推出产品时，我们仍然比市场上的其他所有人都有巨大优势，因为我们在能效和原始速度方面都比Blackwell有50倍的起点优势。"

为了解决光学芯片传统上面临的批量制造问题，Neurophos表示其芯片可以用标准硅代工厂材料、工具和工艺制造。

新融资将用于开发公司的首个集成光子计算系统，包括数据中心就绪的OPU模块、完整的软件栈和早期访问开发者硬件。公司还将在旧金山开设工程办公室，并扩大其在德克萨斯州奥斯汀的总部。

微软核心AI基础设施企业副总裁兼技术研究员Marc Tremblay博士在声明中表示："现代AI推理需要巨大的功率和计算量。我们需要在计算方面实现突破，这与我们在AI模型本身看到的飞跃相当，这正是Neurophos的技术和高人才密度团队正在开发的。"

Q&A

Q1：Neurophos的超表面调制器有什么优势？

A：Neurophos开发的超表面调制器比传统光学晶体管小约1万倍，这种小尺寸使其能够在芯片上安装数千个单元，可以同时进行更多计算，从而获得比传统硅芯片更高的效率。光产生的热量比电少，传播速度更快，对温度和电磁场变化的敏感性也更低。

Q2：Neurophos的光学处理单元性能如何？

A：Neurophos声称其光学处理单元性能远超英伟达的B200 AI GPU。其芯片可以在56 GHz下运行，峰值达到235万亿次运算每秒（POPS），功耗675瓦，而英伟达B200在1000瓦功耗下只能提供9 POPS，在能效和原始速度方面都有显著优势。

Q3：Neurophos的芯片什么时候能上市？

A：Neurophos距离投产还有几年时间，预计首批芯片将在2028年中期上市。公司表示已经签署了多个客户，包括微软在内的公司正在密切关注其产品。新融资将用于开发首个集成光子计算系统和相关配套设施。