随着大模型时代的来临， AI 计算需求日益增长。现代GPU虽在加速人工智能工作负载方面取得了巨大成功，但其能源效率和扩展能力仍存在局限性，AI计算迫切需要专业硬件设施来提高性能。光计算是一种基于光子学原理的计算方式，具有二维并行处理、超高速、大带宽、低功耗、抗干扰等优势。该方式为满足AI计算需求提供了良好的解决方案，但相应的硬件设施因无法大规模制造足够小的光学配件而未能实现产品化。超材料的发现为光计算的推广落地提供了新的可能。
Neurophos是一家人工智能计算解决方案提供商，其利用先进超材料和硅基光电子技术，为数据中心创建快速、节能、基于超材料的光学AI芯片。据Neurophos官网2023年12月14日消息，Neurophos已经获得720万美元的种子轮融资，以实现超材料和光子AI推理芯片的突破。这轮融资由 Gates Frontier 领投，并得到 MetaVC、Mana Ventures 和其他投资者的支持。该公司计划使用这笔资金来生产光学超表面(metasurface)作为处理 AI 工作负载的超密集张量核心处理器。光学超表面将光学矩阵运算中的组件缩小到前所未有的大小，使得基于超材料的光调制器比标准代工厂PDK（工艺设计套件）的光调制器小1000倍以上，能够提供超过100万TOPS（每秒数万亿次操作）的性能。此外，光学架构与标准 CMOS 工艺兼容便于大规模制造，克服了光计算AI加速器所面临的商业可行性的关键障碍。
先进超材料和硅基光电子技术支持为Neurophos利用光学计算来加速 AI提供了诸多优势。在密度方面，光学超表面组件比现状小 1000 多倍，使每个芯片的光学处理单元数量大大增加。在速度方面，Neurophos搭建了结合革命性的光学超表面和人工智能工作负载的创新内存架构，以光速并行方式执行操作，实现超高速计算。在效率方面，基于超材料的调制器缩小了处理光信号所需的组件，在固定能源范围内显著增加的计算密度带来前所未有的单位性能。在可制造性方面，采用成熟的硅基光电子制造技术和兼容的标准CMOS制造技术，实现可扩展的大规模生产。
从基础超材料科学到可制造的芯片，Neurophos将尖端光子技术研究与用户商业化的工程设计思维相结合，重构人工智能基础设施的经济和规模，成为推动人工智能下一代硬件的前沿。Neurophos减少光子芯片的尺寸和能量需求，使其光子芯片更适合运行LLM(大型语言模型)等人工智能平台，有望推动大规模数据中心中的AI推理应用，造福医疗、科研、教育等广泛领域。
