Finansowanie

Photon Bridge pozyskuje 10 mln euro na zwiększenie skali produkcji źródeł laserowych dla centrów danych AI

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google
AI-generated conceptual illustration of semiconductor laser sources, silicon photonics, and optical fibers in an AI data center.

Wyścig o budowę większych systemów AI napędza popyt na komponent, który nie ma bezpośredniego związku z samymi modelami: lasery przesyłające dane między procesorami. Pochodząca z Eindhoven firma Photon Bridge pozyskała 10 mln euro na opracowanie wielofalowych źródeł laserowych, które — jak twierdzi — można produkować w ilościach wymaganych przez centra danych AI nowej generacji.

Rundę, ogłoszoną 21 października, współprowadziły Amadeus APEX Technology Fund i 360 Capital. Dotychczasowi inwestorzy — Innovation Industries, Faber oraz Brabant Development Agency (BOM) — również zwiększyli swoje zaangażowanie.

Photon Bridge przeznaczy finansowanie na rozwój produktów, kwalifikację klientów oraz rozbudowę zespołu w Eindhoven. Firma planuje dostarczyć pierwsze próbki w 2027 roku i przygotować się do produkcji wielkoseryjnej od 2028 roku.

Dlaczego infrastruktura AI potrzebuje większej liczby źródeł laserowych

Większa liczba procesorów nie przekłada się automatycznie na proporcjonalny wzrost użytecznej mocy obliczeniowej. Układy muszą również wymieniać dane na tyle szybko, by mogły współpracować. Wraz z rozwojem klastrów AI energia i przepustowość potrzebne do obsługi tych połączeń stają się coraz ważniejszym elementem projektowania systemu.

Łącza optyczne rozwiązują ten problem, przesyłając informacje za pomocą światła. Optyka współpakowana z układem elektronicznym przenosi połączenie optyczne w pobliże układu elektronicznego, skracając ścieżkę elektryczną. Zewnętrzne źródła laserowe dostarczają światło wykorzystywane przez silniki optyczne do przesyłania danych.

Obok wyzwań związanych z obliczeniami pojawia się więc wyzwanie produkcyjne. Photon Bridge twierdzi, że łańcuch dostaw laserów, rozwijany z myślą o mniejszej skali zastosowań telekomunikacyjnych, musi dostosować się do potrzeb znacznie większych wdrożeń AI. Finansowanie ma wesprzeć tę transformację — od produkcji wyspecjalizowanych komponentów do wytwarzania na skalę przemysłu półprzewodnikowego.

Inwestycja wpisuje się w szersze działania na rzecz wdrażania łączności optycznej w infrastrukturze AI, czego przykładem jest rozbudowa przez Ayar Labs produkcji układów optycznych współpakowanych z układami elektronicznymi. Photon Bridge koncentruje się na źródłach światła będących częścią tego łańcucha dostaw.

Zwiększanie skali architektury zamiast mocy każdego lasera z osobna

Photon Bridge łączy i multipleksuje światło z wielu laserów półprzewodnikowych o mniejszej mocy. Multipleksowanie polega na umieszczeniu różnych długości fali — odpowiadających w praktyce różnym kanałom optycznym — na wspólnej ścieżce. Dzięki temu system może zwiększyć łączną moc wyjściową bez konieczności pracy każdego lasera z coraz większą mocą.

Firma twierdzi, że mniejsza gęstość mocy sprawia, iż poszczególne lasery są mniej podatne na wady produkcyjne, co sprzyja uzyskiwaniu lepszej wydajności produkcji. Ma to znaczenie, ponieważ sama zdolność urządzenia do działania zgodnie z założeniami technicznymi nie wystarczy: producenci potrzebują odpowiednio dużego odsetka wyrobów spełniających specyfikację przy akceptowalnym koszcie.

Zgodnie z komunikatem o finansowaniu platformę zaprojektowano tak, by obsługiwała dużą liczbę długości fali i zapewniała do 40 miliwatów mocy optycznej na każdą długość fali w każdym włóknie, a zarazem umożliwiała produkcję w wielu odlewniach półprzewodnikowych wytwarzających fosforek indu, czyli InP. Jest to założenie projektowe platformy, a nie dowód na to, że produkcja wielkoseryjna już się rozpoczęła.

„Zamiast zwiększać moc poszczególnych laserów, przez co ich produkcja staje się coraz trudniejsza, przenosimy wyzwanie związane ze zwiększaniem skali na poziom architektury” — powiedział w komunikacie Paul Marchal, dyrektor generalny Photon Bridge.

Technologia stojąca za silnikiem optycznym

Opis techniczny produktu Photon Bridge zawiera istotny szczegół: multiplekser długości fali znajduje się na krzemowym interposerze obok matrycy laserów. W rozwiązaniu wykorzystano półprzewodnikowe lasery z rozłożonym sprzężeniem zwrotnym (DFB), a jego celem jest obsługa konfiguracji wykorzystujących 8, 16 i 32 długości fali.

Gęste zwielokrotnienie z podziałem długości fali, zwykle określane skrótem DWDM, umożliwia przesyłanie wielu długości fali jednym włóknem. Integracja multipleksera z matrycą laserów zmienia sposób montażu i zwiększania skali źródła, zamiast polegać wyłącznie na ulepszaniu pojedynczych struktur laserowych.

Do łączenia różnych materiałów firma wykorzystuje opatentowany interfejs falowodu wspornikowego. Łączy on aktywne urządzenia półprzewodnikowe III–V, w tym lasery, z fotoniką krzemową. Photon Bridge twierdzi, że elastyczne struktury kompensują odchylenia położenia podczas łączenia i ułatwiają pasywne wyrównanie optyczne, ograniczając potrzebę wykonywania osobnych operacji justowania.

Platforma wykorzystuje również krzemowe falowody z grubą warstwą. Deklarowanym celem firmy jest obsługa większej mocy optycznej przy jednoczesnej większej tolerancji na zmienność procesu produkcyjnego. Te rozwiązania projektowe łączą parametry optyczne z szerszym pytaniem o komercyjną opłacalność: czy urządzenie można powtarzalnie montować i testować.

Strategia produkcji oparta na istniejących dostawcach

Photon Bridge określa się jako firma działająca w modelu fabless. Opracowuje technologię i architekturę produktów, współpracując z partnerami produkcyjnymi, zamiast budować własny zakład wytwarzania półprzewodników.

Jej model produkcji opiera się na współpracy z komercyjnymi odlewniami półprzewodników oraz zewnętrznymi dostawcami usług montażu i testowania układów półprzewodnikowych, znanymi jako OSAT. Firma opisuje proces integracji wcześniej przetestowanych struktur laserowych z falowodami krzemowymi za pomocą montażu flip-chip, łączący mocowanie optyczne i elektryczne we wspólnym procesie produkcyjnym.

Możliwość pozyskiwania odpowiednich laserów z wielu odlewni InP jest częścią oferty. W przypadku klientów planujących wdrożenia na dużą skalę elastyczność w doborze dostawców i kwalifikacja mogą być równie istotne jak moc optyczna i liczba kanałów. Źródło światła działające w prototypie musi jeszcze spełnić wymagania dotyczące niezawodności, obudowy i dostaw, zanim stanie się niezawodnym komponentem centrum danych.

„Gdy zaczyna się mówić o milionach sztuk rocznie, wydajność produkcji staje się kluczowa” — powiedział w komunikacie Cesare Maifredi, partner w 360 Capital.

Co ma zapewnić nowe finansowanie

Photon Bridge, założona w 2020 roku przez Ruiego Santosa i Xaveera Leijtensa, zmierza ku komercjalizacji pod kierownictwem Marchala, który objął stanowisko dyrektora generalnego we wrześniu 2025 roku. Z karty informacyjnej w materiałach prasowych wynika, że w październiku zespół liczył 15 osób, a do końca 2026 roku ma się powiększyć do 20.

Kolejne etapy to kwalifikacja przez klientów i próbki w 2027 roku, a następnie przygotowania do produkcji masowej od 2028 roku. Te działania pokażą, czy zakładane korzyści architektury w zakresie wydajności produkcji i łańcucha dostaw przełożą się na produkt, który klienci będą mogli wdrażać na dużą skalę.

Finansowanie zapewnia Photon Bridge środki na rozwój konkretnego obszaru rozbudowy infrastruktury AI. W miarę jak połączenia optyczne zbliżają się do układów obliczeniowych, szansą jest ułatwienie produkcji, kwalifikacji i dostaw samego źródła światła — a nie tylko zwiększenie jego mocy.

Evan Mercer jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się startupami AI, kapitałem ryzyka i dynamiką finansowania kształtującą kolejną generację firm technologicznych. Jego relacje koncentrują się na innowacjach we wczesnym etapie, przepływach kapitału oraz strategicznych decyzjach, które podejmują założyciele i inwestorzy, gdy firmy AI rozwijają się od koncepcji do globalnego wpływu.

Ze strategicznej i analitycznej perspektywy Evan bada rundy finansowania, pozycjonowanie rynkowe oraz pojawiające się trendy w ekosystemie startupów AI. Śledzi, jak kapitał ryzyka, inwestycje korporacyjne i rynki publiczne krzyżują się z przełomami w sztucznej inteligencji, odróżniając trwałe sygnały od krótkotrwałego szumu.

Artykuły autorstwa Evana Mercera są generowane przez SI i recenzowane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, kontekst i odpowiedzialne relacjonowanie globalnego krajobrazu inwestycji w AI