初创企业Luminous 致力于开发光学芯片加速AI,或首富投资

从更快的处理器到更便宜的数据存储，计算技术的进步点燃了人工智能的新时代。如今，对更快、更节能的人工智能模型的需求，正推动着半导体领域的一波创新浪潮。

近期，Luminous Computing 从包括比尔.盖茨和 Uber 首席执行官 Dara Khosrowshahi 在内的知名投资者那里，筹集了 900 万美元的种子资金。Luminous Computing 有一个宏伟的计划，要用一种新的芯片加速人工智能：传统半导体使用电子来帮助进行人工智能模型所需的数学计算，Luminous 使用了光。

包括自动驾驶汽车和无人机制造商在内的许多行业，正试图在自己的机器中植入越来越多的人工智能。但像中央处理器这样被广泛使用的电子芯片并不适合这些任务，因为它们耗电量大，而且处理数据的速度也不够快。

这些限制可能会导致滞后和延迟——比如等待机器学习结果来写论文是一件很恼火的事情；但如果你依赖人工智能算法在繁忙的街道上引导一辆汽车行驶，后果会严重得多。

目前，人工智能的瓶颈越来越严重。人工智能研究机构 OpenAI 的一项研究表明，训练最大的人工智能模型所需的计算能力每三个半月就会增长一倍。

Luminous 的 CEO 兼联合创始人 Marcus Gomez 指出，尽管围绕人工智能有很多炒作，但底层硬件的局限性正在阻碍进步。他说：“多年前，硅谷曾向我们承诺，将推出人工智能驱动的《星际迷航》(Star Trek)现实版，但我们仍在等待它的到来。更强大的人工智能芯片可以推动一切，从帮助医生进行医学诊断的机器学习模型，到可以在智能手机上运行的新型人工智能驱动应用程序。”Luminous 认为光是这一问题的解决方案。它使用激光通过芯片上被称为波导的微小结构来发射光。通过使用不同颜色的光同时利用波导移动多个数据块，它可以超越传统电子芯片的数据承载能力。

快速传输大量信息的能力说明，光学处理器非常适合处理驱动人工智能模型的大量计算。同时，它们的耗能比电子芯片少得多。

Luminous 的另一位联合创始人、首席技术官 Mitchell Nahmias 表示，该公司目前的原型机可以比其他最先进的人工智能芯片节能 3 个数量级。这家创业公司的处理器是基于 Nahmias 和普林斯顿大学的其他学者多年来的研究成果而开发的。

（来源：PRINCETON UNIVERSITY）

然而，Luminous 仍面临着激烈的竞争。像 Lightelligence 和 lightmatter 这样的创业公司，也在致力于开发光学芯片来加速人工智能，此外，像英特尔这样的半导体巨头正在加速该领域的研究，并可能推出新的光学处理器。

麻省理工学院教授、Lightmatter 技术顾问 Dirk Englund 认为，Luminous 在量产上可能会面临挑战。比如光芯片需要从激光器到电光调制器等各种设备来控制光以使其工作，这是光芯片尚未广泛运用的一个重要原因。

盖茨和其他赞助商打赌，Gomez、Nahmias 和 Luminous 的另一位联合创始人 Michael Gao 能够克服各种障碍。他们还打赌，那些突破计算瓶颈的公司，将释放人工智能的真正潜力。

曾投资 Luminous 种子基金的 Neo 风险基金的 Ali Partovi 指出，即便是智能手机上的语音助手之类的东西，也很容易出现故障，因为这些设备缺乏足够的人工智能计算能力。