在人工智能基礎設施的未來的一個重大飛躍中，牛津出生的初創公司Pioneering 3D光學計算Lumai在新的融資回合中籌集了超過1000萬美元。這項投資是由以技術為重點的建築商資本領導的，並獲得了諸如IP集團，Photonventures，photonventures，Lifter Ventures，Liftt，Qubits Ventures，State Farm Ventures和Tis Inc.之類的著名名稱的支持，這表明對我們所知道的AI Compute comperiate landscape ai的信心日益增加。
Lumai創新的核心是一個大膽的野心：要以50倍的速度以50倍的速度以矽的加速器的表現，僅佔能源成本的10％。他們正在使用光線進行。
為什麼AI需要進行激進的大修
隨著諸如Chatgpt，Claude和Gemini之類的AI系統變得越來越複雜，基礎硬件正在將其推向其突破點。培訓和運行大型語言模型（LLMS）需要巨大的計算能力，並且需要大量的能量。實際上，預計到2028年，美國的數據中心功耗預計將三倍，可能會消耗國家電力供應的12％。
但這不僅與力量有關。這是關於經濟學和可擴展性的。傳統的矽GPU，甚至集成的光子學現在都面臨著回報率降低，成本上升和可擴展性障礙。
輸入Lumai。
什麼是光學計算？為什麼這麼大？
與傳統的芯片通過矽通過矽，光學計算使用光子（光的顆粒）進行計算。這提供了三個主要優勢：
速度 – 光子的傳播速度比電子快，並且不會以相同的方式產生熱量，從而實現超快速處理。
能源效率 – 光學信號大大降低功耗。
並行性 – 光可以使用不同的路徑和波長同時處理許多操作。
Lumai的方法真正新穎的是它使用3D光學矩陣矢量乘法（MVM），這是深度學習中的關鍵操作 – 在自由空間中進行。這意味著當光束通過3D幾何形狀而不是在平坦的芯片上時，計算發生。
該技術有可能達到每秒10英寸的操作 – 比當今的電子產品快1000倍，比人腦快100倍。
Lumai的秘密醬：3D光學加速度
盧伊（Lumai）從牛津大學（University of of Oxford of of Oxford）出發，已經解決了一項挑戰，該挑戰已經使研究人員陷入困境已有數十年：如何可靠地縮放光學計算。
他們的處理器是在PCIE外形尺寸中設計的（使其易於集成到現有數據中心基礎架構中），使用在3D空間中傳播的光束執行矩陣乘法 – 神經網絡的基礎。這允許：
極寬的矢量操作
高光時鐘速度
接近零的延遲推斷
大規模並行處理
結果，Lumai的解決方案不僅加速了性能，而且還大大降低了能源使用和總擁有成本（TCO）。
“人工智能的未來需要在計算方面取得徹底的突破，” 說 蒂姆·韋爾Lumai的首席執行官兼聯合創始人。 “當前的LLM在成本和功率上是不可持續的。我們的光學計算設計克服了這些障礙，使下一代AI蓬勃發展。”
來自行業有遠見的支持者
這筆融資吸引了一些技術和風險投資中最聰明的頭腦和機構：
建築商資本 Serg Bell博士稱Lumai的技術 “改善矩陣乘法邁出的重要一步，” 繪製量子計算如何轉換其他計算類型的相似之處。
IP組的 李·桑頓（Lee Thornton）博士強調了該公司在解決光學計算可擴展性方面的成功，使其成為可行的商業道路。
光換劑’ Ewit Roos說Lumai是 “重塑AI計算的未來，” 將其放在數據中心創新的最前沿。
而且認可並不止於此 – Lumai已經獲得了許多讚譽：
最佳總體技術 在全球OCP未來技術研討會上
選擇 英特爾Ignite的 享有聲望的倫敦計劃
研究聯合創始人 徐毒博士 加入皇家工程學院 Shott Accelerator
聯合創始人 詹姆斯·斯帕爾（James Spall）博士 命名為 光子學100 2025年的列表
Lumai的下一步是什麼？
通過新的資金，Lumai計劃：
將其總數加倍
提前產品開發
擴展到美國市場
推動其商業化 光學AI推理加速器
與基於矽的競爭對手相比，他們的路線圖繪製了從4倍的性能增長到完整50倍的路徑，而僅消耗了10％的功率。在一個可持續性，成本效益和人工智能加速度正在作為下一個偉大的計算挑戰的世界中，Lumai不僅將自己定位為球員，而且是先驅。
最後的想法
AI競賽不再只是更智能的算法，而是關於更智能的基礎架構。 Lumai的3D光學處理器可以瞥見AI不受矽限制的未來，並且光子成為啟動智能的燃料。
在一個渴望破壞性變化的行業中，Lumai可能只是世界一直在等待的突破。
