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Lumai 籌集 1 億美元以上資金，利用光學處理革新人工智慧計算
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在人工智慧基礎設施的未來中，牛津出生的初創公司 Lumai 正在開發 3D 光學計算，已籌集超過 1 億美元的資金。這次投資由深科技公司 Constructor Capital 領投，並得到了 IP Group、PhotonVentures、Journey Ventures、LIFTT、Qubits Ventures、State Farm Ventures 和 TIS Inc 等知名投資者的支持。這表明了對於一項可能重塑人工智慧計算領域的技術的日益增長的信心。
Lumai 的創新之處在於其大膽的雄心：在不超過當前基於矽的加速器 10% 的能耗的情況下，提供 50 倍的性能。並且它們正在使用光來實現這一目標。
為什麼人工智慧需要徹底改造
隨著 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等人工智慧系統的日益複雜，底層硬件正面臨著極限。訓練和運行大型語言模型需要巨大的計算能力和能耗。事實上，美國的數據中心功耗預計到 2028 年將增加三倍，可能佔據 12% 的國家電力供應。
但這不僅僅是關於功耗。它關乎經濟和可擴展性。傳統的矽基 GPU 和甚至整合光學現在正面臨著收益递減、成本增加和可擴展性障礙。
這就是 Lumai 的出場。
什麼是光學計算 —— 以及為什麼它很重要？
與傳統的芯片不同，光學計算使用光子（光粒子）來進行計算。這提供了三個主要優勢：
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速度 – 光子比電子快，且不會產生相同程度的熱量，從而實現超高速處理。
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能效 – 光學信號大大降低了功耗。
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並行性 – 光可以使用不同的路徑和波長同時處理多個操作。
Lumai 的方法真正創新之處在於其使用 3D 光學矩陣-向量乘法（MVM）——深度學習中的關鍵操作——在自由空間中進行。這意味著計算是通過 3D 幾何形狀中的光束進行的，而不是在平面芯片上。
這種技術有可能達到每秒 10¹⁷ 次操作——比當前的電子元件快 1000 倍，比人腦快 100 倍。
Lumai 的秘密武器：3D 光學加速
Lumai 源自牛津大學，已經解決了幾十年來困擾研究人員的挑戰：如何可靠且經濟地擴展光學計算。
他們的處理器設計為 PCIe 形式因子（使其易於集成到現有的數據中心基礎設施），使用 3D 空間中的光束進行矩陣乘法——神經網絡的基礎。這允許：
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極寬向量操作
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高光時鐘速度
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近零延遲推理
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大規模並行處理
因此，Lumai 的解決方案不僅加速了性能，而且還大大降低了能耗和總擁有成本（TCO）。
“人工智慧的未來需要徹底的計算突破，” Lumai 的 CEO 和聯合創始人 Tim Weil 說。 “當前的 LLMs 在成本和功耗方面是不可持續的。我们的光學計算設計克服了這些障礙，並使下一代人工智慧得以蓬勃發展。”
業界先驅者的支持
這次籌資吸引了科技和風險投資界的一些最聰明的頭腦和機構：
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Constructor Capital 的 Dr. Serg Bell 稱 Lumai 的技術為 “改進矩陣乘法的一大步，” 並將其與量子計算轉變其他計算類型進行了比較。
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IP Group 的 Dr. Lee Thornton 強調了公司解決光學計算可擴展性的成功，使其成為一條可行的商業途徑。
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PhotonVentures 的 Ewit Roos 表示，Lumai “正在重塑人工智慧計算的未來，” 並將其置於數據中心創新的前沿。
並且認可並不止於此 —— Lumai 已經獲得了一系列榮譽：
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最佳整體技術 在全球 OCP 未來技術研討會上
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入選 Intel Ignite 的 倫敦項目
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研究聯合創始人 Dr. Xianxin Guo 加入了英國皇家工程院的 Shott Accelerator
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聯合創始人 Dr. James Spall 被評為 2025 年 Photonics 100 名單
Lumai 的下一步
憑藉新的籌資，Lumai 計劃：
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將員工人數增加一倍
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推進產品開發
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擴展到美國市場
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推動其 光學 AI 推理加速器 的商業化
他們的路線圖描繪了一條從 4 倍性能增益到與基於矽的競爭對手相比 50 倍性能增益的道路 —— 同時只消耗 10% 的功耗。在一個可持續性、成本效益和人工智慧加速正在融合為下一個偉大的計算挑戰的世界中，Lumai 正在將自己定位為不僅是一個參與者，還是一個先驅。
最終想法
人工智慧的競爭不再僅僅關乎更聰明的算法 —— 它關乎更聰明的基礎設施。Lumai 的 3D 光學處理器提供了一個未來的展望，在這個未來中，人工智慧不再受到矽的限制，光子成為推動智慧的燃料。
在一個渴望突破性變革的行業中，Lumai 可能正是世界一直在等待的突破。
