CScale 获得 $145M C轮融资，打造千兆瓦级 AI 的弹性光互连

CScale 已经从隐身状态出现，获得了 $145 million 的 Series C 融资，目标明确：光互连层将决定明日庞大的 AI 集群是能够作为连贯系统运行，还是仅仅是昂贵的计算孤岛。

此次融资使这家位于帕洛阿尔托的公司累计融资额达到 $188 million。Atreides Management领投本轮融资，Valor Equity Partners共同领投，Premji Invest作为联合领投方加入。Sutter Hill Ventures继续支持，同时与现有投资者 Maverick Silicon 一起投资，而 NVIDIA 和 Intel Capital 则成为 CScale 的首批战略投资者。

这轮异常规模的融资反映出一个正快速逼近 AI 基础设施设计核心的问题。随着训练和推理系统的规模扩大，单纯的加速器性能已不再足够。成千上万的 GPU 以及其他处理器必须持续交换数据，要求极高的带宽并保持可预测的延迟。当这些链路变慢或失效时，整个集群的计算能力将受到影响。

网络正成为计算机的一部分

CScale 正在为规模化网络构建一体化光引擎——这些紧密耦合的链路使加速器能够协同工作，形成更大的计算系统。公司面向未来千兆瓦级 AI 数据中心进行设计，在这种数据中心中，单个规模化域可能跨越数千个加速器，遍布数十个机架。

在如此规模下，可靠性与峰值带宽同等重要。当系统包含数十万加速器和海量连接时，单个光链路上看似罕见的故障会演变为日常的舰队级事件。CScale 表示，其架构旨在在不中断计算的前提下遏制光学故障，将设计目标从易于更换组件转向持续运行。

CScale 首席执行官 Martin Lund 在公告中表示：“激光会失效，计算不应受影响”。这句话概括了公司技术背后的经济论点：当网络频繁让加速器等待或使集群部分离线时，AI 工厂无法从其加速器中获得回报。

这种表述也将 CScale 置于更广泛的行业转变之中。随着 光引擎在 AI 基础设施中深入应用，网络正成为计算架构本身的一部分。带宽、延迟、功耗、可维护性以及故障隔离日益决定数据中心能够从其硅芯片中提取的有效性能。

经验丰富的运营者引领全新光学架构

Lund 拥有跨网络、硅片和硬件系统的三十年经验。他曾将 Broadcom 的交换业务打造为数十亿美元的业务，曾在 Microsoft 和 Cadence 担任高管，最近领导 Cisco 的通用硬件集团，负责 Silicon One 产品组合以及公司的硅片、硬件系统和光学业务。

CScale 由首席技术官 Sanjai Kohli 于 2023 年创立。Kohli 之前共同创立了 SiRF，该技术帮助 GPS 进入大众消费设备，随后创立了 Inovi，后者于 2014 年被 Facebook 收购。公司称，CScale 目前在全球拥有约 85 名员工。

创始团队的背景至关重要，因为光互连并非单一组件问题。一个商业可行的平台必须协调光子技术、电子和软件，同时契合大型数据中心的运营实际。因而 CScale 的卖点在于架构层面：构建光引擎及其配套系统，使其在规模化环境中表现可预测，而单个组件规格只能说明部分情况。

投资者为何押注可靠性

投资者名单将金融机构与半导体行业两大关键战略玩家相结合。这种组合表明 CScale 正在从早期技术验证迈向商业化，在加速器供应商、网络供应商和数据中心运营商必须紧密协同的生态系统中前进。

Atreides 的管理合伙人兼首席投资官 Gavin Baker 将 AI 基础设施描述为系统性问题，而非单纯的计算问题。Premji Invest 的管理合伙人 Sandesh Patnam 也同样强调了 CScale 将技术选择与更广泛系统价值相连接的能力。

机遇虽大，执行挑战同样严峻。光学技术必须在提供更高带宽的同时控制功耗、热量、制造复杂度和故障率。它还需与快速演进的加速器和机架架构兼容。大规模客户将评估的不仅是实验室性能，还包括认证时间表、供应链准备度以及在持续生产负载下的表现。

CScale 的 $145 million Series C 融资为公司提供了充足的资源来应对这些难题。这也表明，AI 规模化的竞争正超越处理器本身。下一代 AI 工厂中，互连或将成为将数千颗强大芯片整合为可靠机器的关键。