北京时间6月13日新闻，较量设备的成长，赶快度更快的处理器，再到成本更低的数据存储办事，都为最新的人工智能（AI）时代供应了匡助。如今人工智能行业需要的是更快、更节能的AI模型，于是半导体行业内显现了一波新的立异潮。
一家名为Luminous Computing的公司完成了一轮900万美元的种子轮融资，他们的投资人中包罗了一些台甫鼎鼎的人物，例如比尔·盖茨（Bill Gates）和Uber公司CEO达拉·科斯罗萨西（Dara Khosrowshahi）。这家公司有一个弘远的方针，他们进展可以用全新的芯片来提拔AI的处理速度。传统的芯片企业平日都是使用电子来执行AI模型的大量较量义务。而Luminous Computing却不同凡响，他们要用光。
很多行业都在起劲增加本身的设备中所使用的AI芯片的数量，例如主动驾驶汽车和无人机等。然则当前普遍应用的电子芯片并不适合这种使用体式，因为处理这些义务需要花消大量的电力，并且数据的处理方面也有或者不敷敏捷。
这些限制会导致卡顿和延迟，对于依靠机械进修进行研究的学者来说，这种卡顿和延迟或者不算什么大问题，只是守候的时间稍长一些罢了；然则对于需要AI算法在忙碌的道路上做出实时快速判断的主动驾驶汽车而言，这种卡顿和延迟却有或者造成严重的后果。
并且这个瓶颈现在正在变得加倍严重：研究机构OpenAI的一项研究显露，对大型AI模型进行练习所需要消费的算力，每三个半月就会翻一番。
Luminous的创始人和CEO马库斯·戈麦斯（Marcus Gomez）指出，尽管人们对于AI有着极高的等候，然而硬件的限制却让从业人员赶到沮丧。他说到：“好多年以前，硅谷就承诺要将片子《星球大战》之中那样的AI酿成实际，然则直到如今我们依然在守候那一天的到来。”加倍壮大的AI芯片将可以为AI的成长供应极大的匡助，例如匡助大夫进行诊断的机械进修模型，以及新的可以运行在智妙手机上的AI应用。
光学解决方案
Luminous认为，光就是解决这个问题的最佳方案。这家公司行使激光将光投送到芯片的微型构造上，这个过程被称为“波导”。经由波导，他们能够使用分歧颜色的光将多个数据进行同时移动，比拟传统的电子芯片，这个芯片的数据传输速度更快。
这种敏捷传输大量信息的能力，意味着光学处理器非常适合用来进行AI模型的海量较量。并且，比拟于电子处理器，光学处理器对于能源的要求也更低。
Luminous的结合创始人兼CTO米歇尔·纳米亚斯（Mitchell Nahmias）透露，比拟当前最进步的AI芯片，该公司当前的原型产物对能源的需求降低了3个数量级。
然则Luminous在市场上也面临着激烈的竞争。Lightelligence和Lightmatter等企业也在对光学AI芯片进行研究。此外，英特尔等大型芯片企业也起头涉足了这个范畴，将来他们也有或者会发布新的光学处理器。
麻省理工学院传授、Lightmatter的手艺垂问德克·英格伦德(Dirk Englund)认为，在进入实际量产之后，Luminous有或者会碰到一些挑战。光学芯片需要好多的身分才能实现对光的掌握，其工作体式非常复杂，这也是这种芯片至今尚未被普遍采用的原因这一。
盖茨和其他投资人认为Luminous的三位创始人（戈麦斯、纳米亚斯和迈克尔·高）可以战胜难题。这些投资人也认为，成功冲破算力瓶颈的企业，也将会在将来成为解放AI悉数潜力的企业。
Luminous种子轮融资的另一个投资方，来自风险基金Neo的阿里·帕托维（Ali Partovi）指出，当前就连一些最根基的AI产物，例如智妙手机上的语音助理，也还不敷成熟，经常会让用户感应沮丧，而造成这一现象的原因就是设备贫乏充沛的AI算力。帕托维说到：“想象一下，我们的世界会酿成这个模样：Siri随时随地都能施展精巧的感化。”
