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芯片巨头，都投了这家光公司

6 小时前 / 阅读约32分钟

来源：36kr

Ayar Labs完成两轮融资，总额超6.5亿美元，估值达38亿美元。公司推出TeraPHY和SuperNova光I/O解决方案，解决AI基础设施带宽、延迟和功耗问题，已出货约15000台设备。

2024年12月，初创光芯片设计公司Ayar Labs宣布完成1.55亿美元D轮融资，这轮融资的投资方名单堪称豪华：除了领投方Advent Global Opportunities和Light Street Capital，还包括英伟达、AMD、英特尔、格芯（GlobalFoundries）、台积电合作伙伴VentureTech Alliance、3M等产业巨头。

而在近日，它又获得了约5亿美元的融资，投资方包括Neuberger Berman、联发科、卡塔尔投资局等，本轮融资也让这家低调的公司估值达到了 38 亿美元。

这家成立仅十年的初创公司，究竟凭什么获得英伟达、英特尔、AMD和联发科等芯片巨头的青睐，让它们放下分歧联手下注呢？

从MIT实验室到硅谷独角兽

Ayar Labs的故事始于2011年，一个由麻省理工学院、加州伯克利大学和科罗拉多大学组成的跨校研究团队。他们的研究目标很纯粹：当芯片运算能力逼近极限时，该如何突破？

当时，摩尔定律的成功反而给计算领域带来了一个有趣的悖论——处理器大部分时间都处于空闲等待状态。芯片依靠铜引脚传输数据，但铜的传输速度存在物理上限，而新一代芯片制造商即将触及这一上限。随着越来越多企业在商用场景中使用机器学习与大数据技术，这一问题愈发突出。研究团队发现：虽然运算能力持续快速扩展，但电子通讯的连接性、存储器带宽的扩展速度却无法跟上，要突破电子通讯的物理限制，就需要“光”。

这个研究课题的三位核心成员——孙晨（Chen Sun）、马克·韦德（Mark Wade）和弗拉基米尔·斯托扬诺维奇（Vladimir Stojanovic）——后来成为Ayar Labs的联合创始人，分别担任首席科学家、CEO和首席技术官。2015年，他们在MIT斯隆管理学院遇到了第四位联合创始人亚历克斯·赖特-格拉德斯坦（Alex Wright-Gladstein）。这位攻读MBA的女性创业者此前从事清洁技术工作，她敏锐地意识到，很多人能发明出很棒的东西，却不知道如何将其推向市场。

在MIT清洁能源创业大赛中，四人以OptiBit为名带着光电芯片技术参赛，一举拿下两项总冠军大奖，获得27.5万美元奖金。“早期有这笔资金给我们发微薄的薪水，在筹集风投资金前有一点缓冲，这真的促使我们所有人下定决心投身创业，”赖特-格拉德斯坦回忆道。

但创业头三年，Ayar Labs被上百个投资人拒绝过。硅谷的崛起虽然源于硅芯片半导体，但在2010年代，这类硬件制造的深科技（Deep Tech）创业却不那么吃香。马克·韦德和团队甚至为了让投资人听懂想法，刻意不在简报上提到“硅光子”这个词——“现在这当然是热门用语，但在当时有点太划时代了。”

沙丘路、旧金山、帕罗奥图、山景城，早上9点到傍晚5点，马克·韦德穿梭于这些地方不断找投资人，5点过后到半夜，则是属于团队的“芯片时光”。“那是一段印象深刻又难以置信的时光，回想起来也不知道自己当初怎么办到的，”韦德说。

最终，第一个向Ayar Labs抛出橄榄枝的，是PayPal共同创办人彼得·提尔（Peter Thiel）所成立的Founders Fund。2018年，Playground Global领投了Ayar Labs的2400万美元A轮融资，团队终于拥有加速研发的资本。尽管这在半导体产业研发中如九牛一毛，但团队非常谨慎地运用这些资金，在办公室里架设了第一批计算机辅助设计服务器（CAD server），并设计出团队的第一个硅光子芯片。

“我一直都知道芯片迟早有一天会碰到物理极限，没想到是AI推了一把，”马克·韦德表示。2015年公司成立之初，根本没想过硅光子技术会不会成真，也不知道自己在做的事情是否有实现的一天，只是单纯想解决高性能运算（HPC）中数据传输极限的问题。

十年后的2024年，Ayar Labs终于等到了属于自己的时刻。公司已向部分客户出货约15000台设备，并计划到2026年中期实现芯片大批量生产，到2028年及以后，年出货量可能超过1亿台。如今，团队由来自英特尔、IBM、美光、麻省理工学院、伯克利和斯坦福的顶尖技术专家组成，已与GlobalFoundries、Applied Materials、台积电、英特尔和英伟达等主要厂商建立了战略合作关系。

TeraPHY+SuperNova

在讲Ayar Labs的技术前，我们可以先从AI基础设施面临的根本性挑战谈起。

随着生成式AI模型的复杂性和规模指数级增长，对大型计算集群的需求日益增加，这些算力设施通常需要连接数百甚至数万个GPU及其他加速器。然而，AI基础设施的扩展正面临带宽、延迟和功耗的三重困境，这些挑战主要由传统基于铜的互连技术造成的瓶颈。

数据传输瓶颈正在限制GPU的效能，导致投资收益递减。具体来说，单个GPU的运行效率可达80%，但扩展至64个GPU时可能降至50%，进一步扩展至256个GPU时可能只有30%。这不仅降低了整体系统效率，而且严重阻碍了数据中心性能的全面提升，限制了AI技术的进步。英伟达数据中心产品首席平台架构师罗伯·奥伯认为，过去十年，英伟达加速计算已经为AI带来百万倍的加速，而下一个百万倍的加速将需要光学I/O等全新技术，来支持未来AI/ML工作负载和系统架构的带宽、功率和规模要求。

为了应对这一挑战，Ayar Labs推出了业界首个封装内光I/O解决方案，其核心是两项相辅相成的产品：TeraPHY光学I/O小芯片（Chiplet）和SuperNova多波长光源。

TeraPHY

TeraPHY光学I/O Chiplet是Ayar Labs的核心技术载体，也是业界首款封装内单片式光学I/O芯片。它主要负责光电信号之间的转换和收发，是一种用于替代传统铜背板和可插拔光学通信的小型化、低功耗、高吞吐量的解决方案。

这颗芯片的独特之处，在于它首次将硅光子技术与标准的CMOS制造工艺结合起来，将光学互联与电子GPU或CPU集成在同一封装内。它可以无缝集成到客户的系统级封装（SiP）架构中，使专用集成电路（ASICs）能跨越从毫米到千米的距离进行无缝通信，最大限度地减少信号损失和延迟，这对于分布式AI系统和云计算环境格外有用。

从技术架构看，TeraPHY包含了约7000万个晶体管和10，000多个光学器件，主要由以下几个模块组成：

光栅耦合器（Grating Coupler Fiber Coupling Array）：负责光信号的输入输出。

光学收发器（Optical Transceiver）：主要负责进行光电信号的调制转换，由微环调制器（Micro-ring Modulators）和微环滤波器（Micro-ring Filter）组成。前者负责调制出所需的光信号，后者负责处理接受的光信号。值得一提的是，微环调制器正是TeraPHY的核心优势——它成功解决了温度敏感性和信号稳定性问题，实现了在15-100°C温度范围内准确输出特定波长的光信号。

AIB（Advanced Interface Bus）：负责和芯片之间的电信号互联。

Glue/Crossbar：作为Optical Transceiver和AIB之间的连接桥梁。

TeraPHY凭借其模块化多端口设计，能够支持8个光通道，等同于一个x8 PCIe Gen5链路，满足生成式AI模型对大规模并行处理的需求。其4Tbps的总双向带宽和每个端口256Gbps的高速传输能力，能够迅速移动数据，加快AI模型的训练和推理过程。而且，每隔几年这一芯片带宽或将翻倍。

5ns的低延迟性能有助于提升数据处理速度，优化AI生成式体验。更关键的是，TeraPHY采用了标准UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）电气接口，这意味着“任何芯片制造商都可以将其安装上去并拥有一个光学转换器”。一个GPU与另一个GPU通信时甚至不知道它正在离开封装——这种透明性对于大规模部署至关重要。

SuperNova

如果说TeraPHY是光信号的转换器，那么SuperNova就是光的生产器。这款远程光源独立的激光器，负责准确地发出多个波长的光子，可以被视为位于ASIC封装外部某处的光电源。在实际部署中，SuperNova与TeraPHY协同工作，共同发挥作用。

SuperNova由Ayar Labs和MACOM（DFB的顶尖设计商之一）联合设计，交由英国知名激光制造商Sivers Photonics制造。它是首款符合CW-WDM MSA（粗波分复用多源协议）标准的多波长、多端口光源，最多支持将16种波长的光传输至16根光纤，实现了光I/O技术的又一次重大飞跃。

每根光纤最多可传输16个波长，因此可驱动256个光载波，提供16Tbps的双向带宽，满足AI工作负载所需的带宽水平。波长数量是CWDM4多波长可插拔光学器件的64倍，且多个波长在一个单一的阵列中简化了封装，降低了封装成本，这对于大规模部署AI系统来说是一个重要的优势。

不仅如此，SuperNova符合CW-WDM MSA规范，满足GR-468对于光电设备和可插拔光学的可靠性要求，可广泛应用于AI架构、高速I/O、光计算和高密度协同封装光学器件等领域。

根据Ayar Labs的资料，与传统的可插拔光学器件和电气SerDes互连方式相比，它的光I/O解决方案展现出显著优势：

带宽提升5-10倍：从传统方案的数百Gbps跃升至4-16Tbps级别。

能效提升4-8倍：每比特功耗不到5pJ/b，而112Gbps长距离电气I/O会消耗6-10pJ/b的能量，可插拔光学器件约为15pJ/b。

延迟降低至1/10：TeraPHY的延迟为每Chiplet + TOF 5纳秒，无需前向纠错，而高性能计算和AI的分布式计算系统无法容忍传统电气I/O前向纠错带来的数十纳秒额外延迟。

更重要的是，光I/O解决方案遵循UCIe、CXL、CW-WDM MSA等开放标准，并针对AI训练和推理进行了优化，其强大的生态系统使其能够顺利地大规模集成到AI系统中，进而提升生成式AI应用的性能和效率。

技术先进性解析：

微环调制器与开放标准的双重突破

Ayar Labs的技术先进性，集中体现在两个维度：底层器件创新和系统架构开放性。

在硅光子学领域，调制器是将电信号转换到光信号上的核心器件。在可插拔光器件中，主流方案是马赫-曾德尔（Mach-Zehnder）调制器。这种调制器虽然成熟可靠，但体积较大——对于需要将数十根光纤集成到狭小空间内以便与GPU耦合的CPO（共封装光学）应用来说，这是一个致命缺陷。

Ayar Labs采用的微环（Micro-ring）调制器，是一种尺寸小得多的器件，对于缩小CPO芯片的尺寸至关重要。微环调制器的工作原理是利用一个微型环形波导，当外部电场作用时，环的折射率发生变化，从而改变谐振波长，实现对光信号的调制。这种结构紧凑、集成度高，非常适合高密度光互连应用。

但微环调制器长期面临一个难题：温度敏感性。由于硅的折射率对温度变化非常敏感，微环谐振器的谐振波长会随温度漂移，导致调制效率下降甚至失效。这也是为何很多硅光子方案迟迟无法商业化的重要原因。

Ayar Labs的突破在于，通过创新的热管理设计和主动波长控制技术，实现了在15-100°C温度范围内准确输出特定波长的光信号。这意味着TeraPHY可以在数据中心的宽温度范围内稳定工作，无需复杂的温度控制系统，大幅降低了系统复杂度和成本。

加州大学圣巴巴拉分校电气工程教授克林特·肖（Clint Schow）评价道：“将光学元件集成到芯片封装中一直是一个梦想，而微环调制器的温度稳定性突破，是这个梦想成为现实的关键一步。”

值得关注的是，与许多硅光子公司选择专有协议不同，Ayar Labs从一开始就坚持开放标准路线。TeraPHY支持UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）、CXL（Compute Express Link）、PCIe等主流互连协议，SuperNova符合CW-WDM MSA（粗波分复用多源协议）规范。

这种战略选择背后，是对产业生态规律的深刻理解。硅光子技术要真正普及，必须让芯片制造商能够以最小的设计变更，将光互连集成到现有产品中。如果采用专有协议，每个客户都需要重新设计PHY层，这无疑会大幅延缓商业化进程。

UCIe的采用尤其关键。这是由英特尔牵头，AMD、ARM、谷歌、Meta、微软、三星、台积电等产业巨头共同制定的小芯片互连标准。通过支持UCIe，TeraPHY可以像“乐高积木”一样，与任何支持UCIe的芯片无缝集成，芯片制造商甚至不需要知道数据正在通过光域传输。

加州大学圣巴巴拉分校教授肖解释道：“使用UCIe协议可实现完全模块化设计。任何芯片制造商都可以将其安装上去并拥有一个光学转换器。”这种即插即用的特性，正是Ayar Labs能够同时吸引英伟达、AMD、英特尔投资的重要原因——三家公司都可以在不改变现有芯片架构的前提下，评估和集成Ayar Labs的光互连方案。

有意思的是，Ayar Labs的愿景不止于芯片间（chip-to-chip）互连。公司CTO斯托扬诺维奇表示，他们正在探索将光互连引入芯片内部（intra-chip）的可能性。

传统上，芯片内部的数据传输完全依赖金属布线。但随着芯片尺寸不断扩大（如英伟达的Blackwell GPU），片内布线的延迟和功耗问题日益突出。如果能在芯片内部使用光互连，将彻底改变芯片设计范式——处理核心可以分布在更大的面积上，不再受限于金属布线的延迟，同时功耗大幅降低。

这一愿景的实现，需要将光学器件的尺寸进一步缩小，并解决片上激光源集成、光电转换效率等一系列挑战。但Ayar Labs在微环调制器上的突破，已经为这一方向奠定了基础。正如斯托扬诺维奇所说：“我们深耕核心技术已有15年，早有预判：2020至2030年代，铜互连终将成为计算效率的限制因素。”

与竞争对手的正面交锋

在硅光互连这个新兴赛道上，Ayar Labs并非独行者。Lightmatter、Xscape Photonics、Celestial AI（已被Marvell收购）等初创公司，以及英特尔、博通等传统巨头，都在押注这一技术方向。

事实上，就在Ayar Labs获得5亿美元融资的同时，英伟达就分别向 Coherent 和 Lumentum 投资 20 亿美元，还宣布了两项非独家数十亿美元的采购承诺。

花旗集团分析师认为，这是强烈信号，表明英伟达迫切希望"用光互连技术升级其数据中心芯片，以更好地满足AI处理器对更快速度的日益增长的需求"。这种多头下注策略，既说明英伟达对光互连技术的重视，也暗示了不同技术路线之间仍存在不确定性。

Lightmatter：光学中介层的激进路线

Lightmatter可能是Ayar Labs最强劲的竞争对手。这家公司在2024年10月完成了4亿美元的D轮融资，估值达到44亿美元，是Ayar Labs估值的四倍多。

Lightmatter的核心产品Passage采用了一种更激进的技术路线：光学中介层（Optical Interposer）。这是一种晶圆级可编程光子互连，允许异构芯片阵列（CPU、GPU、内存、加速器）相互通信。Passage的独特设计将40个可切换的集成光子通道封装到传统上仅支持一根光纤的同一空间中，在8英寸×8英寸的48个芯片阵列上实现1Tbps动态可重新配置互连，最大通信延迟为5纳秒。

Lightmatter宣称，其互连密度比标准共封装光学器件高出40倍，因为单个芯片中只能插入大约200根光纤，而Passage具有可动态配置的结构。整个互连可以在1毫秒内重新配置，支持all-to-all、1D ring、Torus、Spine和Leaf等所有拓扑结构。

但Lightmatter的方案也面临挑战。首先是制造复杂度——光学中介层需要在晶圆级别进行光子器件的缝合（stitching），这对工艺控制要求极高。其次是生态系统问题——Lightmatter必须说服其他公司为这个平台制造芯片，这些公司必须将其昂贵的开发信任与未经证实的合作伙伴绑定。

相比之下，Ayar Labs的TeraPHY小芯片方案更加灵活。它不需要客户重新设计整个系统架构，而是可以作为一个标准模块，通过UCIe接口集成到现有封装中。这种“渐进式创新”的路径，可能更容易获得保守的芯片制造商的接受。

Xscape Photonics：片上激光源的集成野心

Xscape Photonics选择了另一条技术路线：将频率梳激光器直接集成到芯片上，而不像Ayar Labs那样使用外部光源。哥伦比亚大学电气工程教授、Xscape联合创始人Keren Bergman解释说：“我们可以将激光器和链路集成到一起。”

2024年10月，Xscape获得了4400万美元的A轮融资，英伟达也参与了投资。该公司的ChromX平台是一个多色平台，可以最大限度地解决高带宽数据从芯片中传输出去所固有的“逃逸带宽”问题。

片上激光源集成的优势在于系统简化——不需要像SuperNova这样的外部光源，整个光互连系统可以更加紧凑。但挑战也很明显：激光器是硅光子系统中功耗最高、可靠性最低的组件。将激光器集成到芯片上，意味着一旦激光器失效，整个芯片都需要更换，而不能像Ayar Labs那样只更换可插拔的SuperNova光源。

这种设计哲学的差异，反映了不同的市场定位。Xscape的方案可能更适合追求极致集成度的特定应用（如边缘AI设备），而Ayar Labs的分离式设计则更适合大规模数据中心部署，因为可维护性在这种场景下至关重要。

Celestial AI：被Marvell收购的硅光先驱

Celestial AI曾是硅光互连领域的另一位重要玩家，在三轮融资中筹集了3.389亿美元。2024年，Marvell宣布收购Celestial AI，将其Photonic Fabric技术整合到自己的产品线中。

Celestial的技术特点是采用电吸收调制器（EAM）和嵌入式光电二极管，实现高速、低功耗的数据传输。该公司还从早期先驱Rockley Photonics收购了200多项专利，涵盖光电系统级封装、电吸收调制器和光开关技术。

Celestial被收购的事实，既说明了硅光技术的战略价值（Marvell愿意为此支付高价），也揭示了独立初创公司在这个领域面临的挑战——芯片巨头拥有更强的资源整合能力和客户基础，可以将硅光技术快速商业化。

这也是Ayar Labs面临的潜在风险：会不会在技术成熟后，被某个芯片巨头收购？从投资者名单看，英伟达、AMD、英特尔的参与，既是认可，也可能是“战略卡位”——通过投资获得技术洞察和优先使用权，同时评估未来收购的可行性。

Coherent与Lumentum:从电信转型AI的

光通信老兵

在硅光互连赛道上，还有两家不容忽视的老兵——Coherent和Lumentum。这两家公司在光通信领域深耕数十年，如今正从电信主力转型为AI数据中心的核心赋能者，它们与Ayar Labs的竞争关系既微妙又复杂。

Coherent（前身为Finisar/II-VI）在插拔式光收发器领域深耕20年，Finisar这个名字一度几乎成为光收发器的代名词。如今，Coherent数据通信业务收入中，超过50%来自200G及更高速率的收发器。在AI/ML普及推动下，800G收发器已量产，1.6T收发器将在未来几年内上市。Coherent的优势在于其完整的激光技术矩阵——从VCSEL（垂直腔面发射激光器）、EML（电吸收调制激光器）到突破性的DFB-MZ技术（分布式反馈激光器+马赫-曾德尔调制器），针对不同距离和速率需求部署了全栈技术。

更值得关注的是，Coherent的InP（磷化铟）技术平台是业内极少数经过大规模商用验证的平台，过去二十年间已有超过2亿只数据通信激光器在全球部署。这种经过时间检验的可靠性，正是Ayar Labs的SuperNova需要证明的。

但Coherent与Ayar Labs的定位存在本质差异。Coherent主要聚焦可插拔光模块市场，其产品用于机架间（rack-to-rack）和数据中心间的互连，属于横向扩展（scale-out）网络。而Ayar Labs的TeraPHY小芯片瞄准的是更短距离、更高集成度的共封装光学（CPO）应用，主要用于芯片间甚至芯片内互连。两者在应用场景上形成了某种互补关系——Coherent占据数据中心的外围，Ayar Labs则试图渗透到芯片封装的内核。

Lumentum的情况与Coherent类似但又有所不同。这家可追溯至JDS Uniphase、曾在2000年代为互联网铺设所有底层光纤的公司，正在押注三大AI增长引擎:光电路交换机（OCS）、共封装光学和云端收发器。2026财年第一季度，Lumentum营收5.338亿美元，同比增长58%，增长动力主要来自数据中心、数据中心互联、长途传输的强劲势头。

Lumentum的独特优势在于垂直整合——公司不仅自主设计和制造收发器，还自研自产激光器、探测器、MEMS（微机电系统）微镜等核心组件。其9月发布的R64光电路交换机，采用自研MEMS技术，通过微镜调控光路，工作在物理层而非逐包交换，可降低约80%功耗。这种架构创新能力，是Ayar Labs需要面对的另一种竞争维度——不仅要在器件层面创新，还要在系统架构层面提供差异化价值。

但Lumentum的垂直整合模式也暴露了其脆弱性。公司CEO迈克尔·赫尔斯顿坦言“糟糕的事情总会发生”，生产在内部意味着必须提前约3年预测需求、订购设备、建设洁净室、扩产线。AI曲线的急剧攀升放大了这种预测难度——他刚加入时季度营收约3.5-3.6亿美元，而最近四个季度业绩指引几乎翻倍至约6.5亿美元，主要限制并非需求，而是产品制造能力。

相比之下，Ayar Labs采用的Fabless（无晶圆厂）模式更加灵活。通过与GlobalFoundries、台积电等代工厂合作，Ayar Labs可以避免巨额资本开支，同时利用这些一线晶圆厂的先进工艺。但这种模式的代价是对供应链的依赖——如果GlobalFoundries的硅光产能被其他客户抢占，Ayar Labs可能面临交付延迟的风险。

从市场定位看，Coherent和Lumentum更像是Ayar Labs的上游供应商而非直接竞争对手。Ayar Labs的SuperNova光源就是由MACOM设计、Sivers Photonics制造，而这两家公司的技术能力与Coherent、Lumentum属于同一级别。如果Ayar Labs的技术方案被广泛采用，反而可能为Coherent、Lumentum这样的光器件供应商创造新的市场需求。

但在共封装光学（CPO）这个新兴领域，三家公司又形成了直接竞争。Coherent和Lumentum都在开发CPO解决方案，试图将其光收发器技术小型化、集成化，应用于芯片级互连。谁能在这个领域率先实现大规模量产，谁就掌握了AI时代光互连市场的主动权。

英伟达对三家公司的同时投资，或许正是这种竞争格局的真实写照：市场需要多种技术路线并存，以应对不同场景的需求；而作为最大的GPU制造商，英伟达需要确保在任何一种技术路线胜出时，自己都不会被排除在外。

传统巨头的反击：英特尔OCI与博通Bailly

传统芯片巨头也没有袖手旁观。2024年6月，英特尔在光纤通信大会（OFC）上推出了业界首款全集成光计算互连（OCI）芯片组。这款与英特尔CPU共同封装的芯片组在运行实时数据时进行了演示，支持高达4Tbps的双向数据传输，与PCIe Gen5兼容。

英特尔的OCI芯片组利用其硅光技术，将包含片上激光器和光放大器的硅光集成电路（PIC）与电子IC集成在一起，每比特仅消耗5pJ的能源，与Ayar Labs的TeraPHY性能指标相当。英特尔表示，这种一体式封装解决方案可以与下一代CPU、GPU、IPU集成。

博通则在2024年向客户正式交付了其Bailly共封装光学交换机，这是世界上第一款功能齐全的同封装光学开关。Bailly将光纤连接与博通的Tomahawk 5交换机集成在一起，提供每秒51.2太比特的数据吞吐量。

传统巨头的入局，既是对Ayar Labs等初创公司的认可，也构成了直接竞争。但Ayar Labs的优势在于专注和灵活性——它不需要维护庞大的产品线，可以将所有资源集中在光互连这一点上；同时，它的中立地位使其可以同时服务英伟达、AMD、英特尔，而这些巨头之间的内部方案很难跨越竞争边界。

独角兽的优势与不足

对于Ayar Labs这家独角兽来说，其最大的优势在于其开放标准策略带来的生态系统兼容性。通过支持UCIe、CXL等主流协议，TeraPHY可以与任何芯片制造商的产品无缝集成，这大大降低了客户的采用门槛。相比之下，Lightmatter的光学中介层虽然性能指标亮眼，但需要客户进行系统级重新设计，商业化难度更高。

其次是验证规模。Ayar Labs已向客户出货约15000台设备，这在硅光初创公司中是相当可观的数字。这些设备的实际部署，为公司积累了宝贵的工程化经验，也向潜在客户证明了技术的成熟度。Lightmatter的Passage虽然参数惊人，但斯托扬诺维奇观察到，“他们尚未进行演示”——这意味着该技术可能还停留在实验室阶段。

第三是产业链整合能力。Ayar Labs已与GlobalFoundries、台积电、英特尔代工建立合作关系，这意味着它可以利用这些一线晶圆厂的先进工艺。同时，与MACOM、Sivers Photonics等供应链伙伴的合作，确保了SuperNova等关键组件的供应稳定性。这种“虚拟整合”模式，使Ayar Labs可以在不进行巨额资本投入的情况下，获得世界级的制造能力。

第四是投资者背书。英伟达、AMD、英特尔、洛克希德·马丁、HPE的参与，不仅提供了资金，更重要的是技术认证和市场准入。英伟达首席科学家比尔·达利的公开表态，相当于为Ayar Labs的技术路线投了信任票。而洛克希德·马丁在航空航天领域的早期采用，验证了Ayar Labs技术在对尺寸、重量和功耗（SWaP）有严格要求的应用中的效率。

但Ayar Labs也面临着诸多挑战。首先是成本问题。硅光子器件的制造成本仍然高于传统铜互连。虽然Ayar Labs宣称其方案在系统级别更具经济性（因为能效提升带来的电费节省），但芯片制造商在评估时，往往更关注BOM（物料清单）成本，而非TCO（总拥有成本）。

其次是可靠性问题。激光器是硅光子系统中最容易失效的组件。虽然Ayar Labs采用可插拔的SuperNova设计，降低了维护难度，但在大规模数据中心部署中，激光器的平均故障间隔时间（MTBF）仍然是一个关键指标。如果SuperNova的可靠性无法达到数据中心级别（通常要求MTBF超过10年），将影响客户的采用意愿。

最后是巨头竞争。英特尔、博通等公司拥有强大的研发资源和客户基础，一旦它们的内部硅光方案成熟，可能会优先推广自己的技术，而非采用Ayar Labs的方案。虽然Ayar Labs的中立地位是优势，但也意味着它永远无法像英特尔那样，将硅光技术与自己的CPU、GPU深度整合，形成差异化竞争力。

值得关注的是，Ayar Labs CEO马克·韦德表示，公司希望到2026年中期实现芯片大批量生产，到2028年及以后，年出货量可达到1亿台以上。这个时间窗口并非随意设定，而是基于对AI基础设施演进的判断。

根据行业预测，2026-2028年将是数据中心从铜互连向光互连过渡的关键时期。英伟达CEO黄仁勋曾表示，“我们应该尽可能长时间地使用铜缆”，但大多数观察人士认为，最多还能再用两到三代——也就是到2026-2027年左右，纵向扩展（scale-up）网络将不得不采用光互连。

如果Ayar Labs能够在这个时间窗口内实现大规模量产，并且证明其方案在成本、性能、可靠性上的综合优势，它就有机会成为这一代际转换的最大受益者。但如果量产进度延迟，或者被英特尔、博通等巨头的内部方案抢占市场，那么即使技术再先进，也可能错失最佳时机。

光通信市场研究公司LightCounting的首席执行官Vladimir Kozlov对这些初创公司的演示表示赞赏，但他也提醒道，通往市场的道路“不是短跑，而是一场马拉松”。他认为，在未来几年内，CPO将仅限于交换机，因为这是行业的目标。“我认为，直到下一个十年初，我们才能在GPU上看到它（CPO）。”

这意味着，Ayar Labs可能需要比预期更长的时间来实现盈利。