การระดมทุน
Ayar Labs เพิ่มทุน 500 ล้านดอลลาร์ ใน Series E มูลค่า 3.75 พันล้านดอลลาร์ เพื่อขยาย Optical Interconnects สำหรับ AI Infrastructure
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
Ayar Labs ได้ระดมทุน 500 ล้านดอลลาร์ ใน Series E ทำให้ยอดทุนทั้งหมดที่ระดมได้ถึง 870 ล้านดอลลาร์ และมีมูลค่าบริษัทที่ 3.75 พันล้านดอลลาร์ รอบนี้มี ARK Invest, Insight Partners, Qatar Investment Authority, Sequoia Global Equities, และ 1789 Capital ร่วมด้วยนักลงทุนเชิงกลยุทธ์ AMD, MediaTek, Alchip, และ NVIDIA (NVDA )
บริษัทระบุว่าทุนใหม่นี้จะใช้เพื่อขยายการผลิตและทดสอบความจุสูงสำหรับแพลตฟอร์ม Co-Packaged Optics (CPO) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขความท้าทายที่สำคัญที่สุดใน AI Infrastructure: วิธีการย้ายข้อมูลจำนวนมากระหว่างชิปอย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อจำกัดที่ซ่อนอยู่ใน AI: การเคลื่อนไหวของข้อมูล
ในขณะที่ข่าว AI มักเน้นไปที่ GPU ที่เร็วขึ้นและโมเดลที่ใหญ่ขึ้น ข้อจำกัดที่เพิ่มขึ้นอยู่ที่อื่น — ในการเชื่อมต่อระหว่างชิป
ระบบ AI สมัยใหม่พึ่งพา GPU หลายพันชิ้นที่ทำงานแบบขนาน โปรเซสเซอร์เหล่านี้แลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างกันอย่างต่อเนื่องระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน ความเร็วและประสิทธิภาพในการสื่อสารของพวกมันจะทำให้ระบบโดยรวมมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่การสื่อสารส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพา สัญญาณไฟฟ้าที่เดินทางผ่านสายทองแดง
ในระดับที่เล็ก สายทองแดงทำงานได้ดี แต่ที่ระดับ AI ที่มีขนาดใหญ่มาก มันกลายเป็นปัญหา:
- สัญญาณไฟฟ้าจะอ่อนลงเมื่อเคลื่อนไหวไปตามระยะทาง
- แบนด์วิธที่สูงขึ้นต้องการพลังงานมากขึ้น
- อัตราการส่งสัญญาณที่สูงขึ้นจะสร้างความร้อนมากขึ้น
- รอยทองแดงทางกายภาพจะใช้พื้นที่มีค่าบนบอร์ดและในแพ็คเกจ
เมื่อโมเดลเติบโตไปถึงพารามิเตอร์หลายพันล้าน การเพิ่ม GPU เพิ่มเติมไม่เพียงพออีกต่อไป ระบบเชื่อมต่อ — ระบบที่เชื่อมต่อโปรเซสเซอร์ — กำหนดประสิทธิภาพและประสิทธิภาพต้นทุนโดยรวมมากขึ้น
สิ่งที่เป็น Optical Interconnect — และทำไมมันจึงสำคัญ?
การเชื่อมต่อแบบออปติคัลแทนที่การส่งสัญญาณข้อมูลแบบไฟฟ้าด้วย แสง
แทนที่จะผลักดัน電子ผ่านสายทองแดง ระบบออปติคัลจะแปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นแสงพัลส์ที่เดินทางผ่านโครงสร้างคล้ายกับเส้นใยหรือคล้ายกับเส้นใย光 แล้วที่ปลายรับสัญญาณ แสงเหล่านั้นจะถูกแปลงกลับเป็นสัญญาณไฟฟ้าเพื่อประมวลผล
วิธีนี้มีข้อดีหลายประการ:
- พลังงานต่ำกว่าต่อบิตที่ส่ง
- ความจุแบนด์วิธที่สูงขึ้น
- การเสื่อมสภาพของสัญญาณที่ลดลงเมื่อเคลื่อนไหวไปตามระยะทาง
- ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นต่อ GPU
ในคำพูดที่ง่ายๆ แสงสามารถย้ายข้อมูลได้เร็วขึ้นและมีการสูญเสียพลังงานน้อยกว่าเมื่อความต้องการแบนด์วิธอยู่ในระดับสูง
สำหรับ AI Infrastructure ประสิทธิภาพนี้มีความสำคัญ Data Center มักถูกจำกัดด้วยงบประมาณพลังงาน หากการเชื่อมต่อใช้พลังงานมากเกินไป จะจำกัดจำนวนเครื่องเร่งความเร็วที่สามารถใช้งานได้ภายในขอบเขตพลังงานที่กำหนด การเชื่อมต่อแบบออปติคัลมีเป้าหมายที่จะบรรเทาปัญหานี้
Co-Packaged Optics: การย้ายแสงเข้าใกล้ชิป
การเชื่อมต่อแบบออปติคัลเองไม่ใช่สิ่งใหม่ — ไฟเบอร์ออปติคัลได้ถูกใช้ในโทรคมนาคมมานานแล้ว สิ่งที่ใหม่คือ Co-Packaged Optics (CPO)
ตามปกติ โมดูลออปติคัลจะอยู่ที่ขอบของบอร์ดเซิร์ฟเวอร์หรือในทรานซีเวอร์แบบปลั๊กได้ Co-Packaged Optics รวมองค์ประกอบออปติคัลเข้ากับชิปคอมพิวเตอร์ภายในแพ็คเกจเดียวกัน โดยการย่อระยะทางไฟฟ้าและย้ายการแปลงออปติคัลเข้าใกล้โปรเซสเซอร์ ระบบจะลดการเสียพลังงานและความล่าช้า
แก่นกลางของแนวทาง Ayar Labs คือ TeraPHY ออปติคัลเอนจิน ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับกระบวนการผลิตและบรรจุภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์มาตรฐาน แทนที่จะบังคับให้ลูกค้าออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด บริษัทจัดตำแหน่งเทคโนโลยีของตนให้เข้ากับดีไซน์เร่งความเร็วและสวิตช์ที่มีอยู่
เป้าหมายไม่ใช่การปรับปรุงแบบทีละขั้นตอน — แต่เป็นการเปิดใช้งาน GPU หลายพันชิ้นที่ทำงานเป็นระบบที่รวมกันมากขึ้นโดยไม่ทำให้ใช้พลังงานมากเกินไป
จาก Unicorn Round ไปยัง Scale-Up
การระดมทุนล่าสุดของ Ayar Labs ตามมาจาก Series D มูลค่า 155 ล้านดอลลาร์ ในปลายปี 2024 ซึ่งผลักดันให้บริษัทมีมูลค่าเกิน 1 พันล้านดอลลาร์ และสนับสนุนการเริ่มการผลิตของแพลตฟอร์ม I/O ออปติคัล
รอบ Series E เป็นการเปลี่ยนจากกระบวนการยืนยันไปสู่การขยายตัว บริษัทวางแผนจะขยายความจุการผลิตและทดสอบ เพิ่มการมีอยู่ในระบบนิเวศเซมิคอนดักเตอร์ของไต้หวัน และเร่งการนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์
การมีอยู่ของทั้งทุนสถาบันและนักลงทุนเชิงกลยุทธ์จากอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ในรอบนี้บ่งชี้ว่าการเชื่อมต่อแบบออปติคัลไม่ได้ถูกมองว่าเป็นเพียงการทดลองอีกต่อไป เมื่อการก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI เพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพการเชื่อมต่อได้กลายเป็นศูนย์กลางของประสิทธิภาพ ต้นทุน และความยั่งยืนของพลังงาน
หาก GPU แทนเครื่องยนต์ของ AI ในยุคสมัยใหม่ การเชื่อมต่อแบบออปติคัลอาจเป็นตัวกำหนดระยะทางและประสิทธิภาพในการวิ่งของเครื่องยนต์เหล่านั้น
