从隐形斗篷到AI芯片：Neurophos完成1.1亿美元A轮融资，开发用于推理的光学处理器

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原文链接：https://techcrunch.com/2026/01/22/from-invisibility-cloaks-to-ai-chips-neurophos-raises-110m-to-build-tiny-optical-processors-for-inferencing/

原文作者：Ram Iyer

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二十年前，杜克大学教授David R. Smith使用一种叫做“超材料”（metamaterials）的人工复合材料，制造出了一个真正的隐形斗篷。虽然这个斗篷的工作原理与哈利·波特的隐形衣不同，它只能在单一微波波长下有限地隐藏物体，但材料科学的这些进步最终渗透到了电磁学研究领域。

如今，总部位于奥斯汀的Neurophos，这家从杜克大学和Smith运营的孵化器Metacept（一家由Smith运营的孵化器）中孵化出的光子学初创公司，正将这项研究推向更深层次，以解决AI实验室和超大规模数据中心面临的最大难题：如何在控制功耗的同时扩展计算能力。

这家初创公司开发出了一种“超表面调制器”（metasurface modulator），它具有特殊的光学特性，使其能够充当张量核心处理器（tensor core processor），用于执行矩阵向量乘法——这是许多AI工作（尤其是推理）的核心数学运算，目前由使用传统硅栅极和晶体管的专用GPU和TPU执行。Neurophos声称，通过在芯片上集成数千个这样的调制器，其“光学处理单元”（OPU）比目前在AI数据中心大规模使用的硅基GPU速度快得多，并且在推理（运行已训练模型）方面效率更高，而推理往往是一项相当昂贵的任务。

为资助其芯片的开发，Neurophos刚刚完成了由比尔·盖茨的风险投资公司Gates Frontier领投的1.1亿美元A轮融资，微软的M12、Carbon Direct、沙特阿美风险投资公司（Aramco Ventures）、博世风险投资（Bosch Ventures）、Tectonic Ventures、Space Capital等也参与了投资。

如今，光子芯片并非新鲜事物。理论上，光子芯片比传统硅基芯片具有更高的性能，因为光产生的热量比电流少，传播速度更快，并且对温度和电磁场的微小变化不那么敏感。

但是，光学元件往往比其对应的硅元件大得多，且难以大规模生产。此外，它们还需要转换器来将数据进行数字到模拟以及模拟到数字的转换，这也会占用大量空间和能源。

然而，Neurophos认为，它开发的超表面技术可以一举解决所有这些问题，因为它比传统的光学晶体管小“10,000倍”。该公司声称，这种小尺寸使其能够在芯片上集成数千个单元，从而实现了比传统硅基芯片高得多的效率，因为芯片可以同时执行更多的计算。

Neurophos联合创始人兼首席执行官Patrick Bowen博士告诉TechCrunch：“当你缩小光学晶体管时，你可以在返回电子学领域进行转换之前，在光学领域完成更多的数学运算。”他还表示：“如果你想跑得快，就必须首先解决能源效率问题。因为如果你要让芯片快100倍，它就会消耗100倍的功耗。所以，在你解决了能源效率问题之后，你才拥有了跑得快的特权。”

Neurophos声称，其结果是开发出了一种光学处理单元，其性能可以远远超过英伟达的B200 AI GPU。这家初创公司表示，其芯片可以以56 GHz的频率运行，峰值可达每秒235千万亿次运算（POPS），功耗为675瓦，相比之下，B200可以提供9 POPS，功耗为1,000瓦。

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“非常密切地关注”该初创公司的产品。

尽管如此，这家初创公司进入的市场竞争激烈，该市场由英伟达主导，英伟达是全球市值最高的上市公司，其产品或多或少支撑了整个AI的繁荣。也有其他公司在研究光子学，尽管其中一些公司，如Lighmatter，已经转向专注于互连技术。而且Neurophos距离量产还有几年时间，预计其首批芯片要到2028年年中才能上市。

但Bowen确信，其超表面调制器带来的性能和效率提升将构成足够的竞争壁垒。

他表示：“其他人正在做的事情，包括英伟达，就基于硅的物理学而言，更多是演化性的而非革命性的，这受制于台积电的进步。如果你看一下台积电制程节点的改进，平均而言，它们在能源效率方面每年提高约15%，而这需要两年时间。”

“即使我们绘制出英伟达多年来在架构上的改进图表，到我们2028年推出产品时，我们在能源效率和原始速度方面相对于Blackwell（上一代架构）仍然具有巨大的优势，领先幅度达50倍。”

为了解决光子芯片传统上面临的大规模制造问题，Neurophos表示，其芯片可以使用标准的硅代工厂材料、工具和工艺来制造。

新一轮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开发者硬件。该公司还在开设旧金山工程站点，并扩大其在德克萨斯州奥斯汀的总部。

微软核心AI基础设施的企业副总裁兼技术研究员Marc Tremblay博士在一份声明中表示：“现代AI推理需要巨大的能源和计算能力。我们需要在计算方面取得与AI模型本身飞跃相称的突破，这正是Neurophos的技术和高素质人才团队正在开发的。”

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