Ayar Labs, Inc.由 Alex Wright-Gladstein、Vladimir Stojanovic、Chen Sun 和 Mark Wade 于 2015 年创立，总部位于美国加州Emeryville，公司突破性的光 I/O 解决方案不仅实现了针对大规模 AI 工作负载优化的可组合系统架构，还显著提升了训练与推理环节的性能及吞吐量。作为业界首创且基于标准的技术，Ayar Labs 的解决方案彻底打破了数据传输瓶颈，为客户提供了 AI 工作负载所必需的高带宽、高能效以及低延迟性能。
Ayar Labs, Inc. 美股百科
Ayar Labs 利用硅光子技术和基于微环（microring）的架构，在加速器和 XPU 环境中提升带宽、降低延迟并提高能效。公司的 TeraPHY 光学引擎集成了基于 UCIe 的光学 chiplet，实现了在计算系统内部及系统之间进行长距离、高吞吐、低功耗的数据传输。其 SuperNova 外部光源提供多波长激光输出，支持可扩展且符合标准化的部署。Ayar Labs 支持解耦式内存和规模扩展架构，使 AI 硬件系统能够实现更高的互连密度和更高的加速器利用率。
Ayar Labs 的光学I/O技术满足AI规模扩展基础设施的需求，突破AI训练与推理的性能限制。大规模AI训练与推理工作负载正在对现有计算基础设施造成巨大压力，带来成本、功耗和可扩展性方面的挑战。无论是集群之间的横向扩展架构，还是集群内部通信的纵向扩展架构，都面临越来越大的压力，以满足AI性能需求。
针对AI数据中心及企业内部基础设施的解决方案是共封装光学（CPO），即在同一封装中集成光子与电子技术，从而提升AI性能并显著降低能耗。目前，采用CPO的网络交换机已被提出用于解决横向扩展需求，但纵向扩展才是更大的挑战，其需要至少10倍的带宽提升和10倍的延迟降低，才能突破AI数据中心的瓶颈。
要突破这些AI性能瓶颈，必须将CPO直接集成到GPU封装中。Ayar Labs 的光学I/O技术克服了电连接在带宽密度、传输距离和功耗方面的限制，使纵向扩展架构能够显著提升AI推理性能、交互能力和整体盈利能力。
Ayar Labs, Inc. 产品百科
Ayar Labs 提供了一套完整的光学 I/O 解决方案，通过将光连接直接引入计算芯片封装内部，突破了铜线传输的物理极限。其产品核心由以下三大支柱构成：
1. TeraPHY™：光学 I/O 芯粒（Optical I/O Chiplet）
公司的核心旗舰产品，是一款采用标准 CMOS 工艺制造的硅光子芯粒。
功能：它被集成（In-package）在 CPU、GPU 或定制 ASIC 的封装内，直接将电信号转换为光信号输出。
核心优势：
- 高带宽密度： 提供单向每秒数太比特（Tbps）的传输能力，带宽密度较传统电气 SerDes 提升约 1000 倍。
- 极低能效比： 功耗仅为约 5 pJ/bit，显著降低了数据传输过程中的发热。
- 低延迟： 绕过了复杂的电信号补偿算法，实现亚纳秒级的飞行延迟。
2. SuperNova™：多波长远程光源（Remote Light Source）
这是为光学 I/O 提供“动力”的外部独立激光器模块。
- 技术架构： 基于 CW-WDM（连续波波分复用）多波长技术，单根光纤可承载多达 8 或 16 个波长。
- 独特设计分析： Ayar Labs 选择了“光源外部化”的策略。将激光器从高热量的 SoC 封装中分离，解决了激光器对温度敏感的寿命问题，极大提升了系统的可靠性与热管理效率。
- 性能： 符合行业标准接口，单模块可支撑多路 TeraPHY 链路，具备高功率输出和极高的波长稳定性。
3. 评估套件（Evaluation Kit）
一套完整的硬件开发与测试平台，用于合作伙伴在真实系统环境中验证光学 I/O 的表现。
- 构成： 包含集成了 TeraPHY 的 FPGA 或定制载板、SuperNova 光源模块以及相应的光纤互连组件和软件控制工具。
- 价值： 缩短了 AI 芯片开发商从电互连转向光互连的研发周期，提供实时的误码率（BER）、功耗和热指标监控。
Ayar Labs, Inc. 融资百科
2016年8月，Ayar Labs, Inc. 完成250万美元种子轮融资，Founders Fund领投，The House Fund、TechU Ventures和Silicon Catalyst跟投。
2018年11月，Ayar Labs, Inc. 完成2400万美元A轮融资，由Playground Global领投，Founders Fund、Intel Capital、TechU Ventures和GlobalFoundries跟投。
2019年4月，Ayar Labs, Inc. 获得 DARPA 捐助。
2019年4月，Ayar Labs, Inc. 获得 Silicon Valley Bank 300万美元债务融资额度。
2020年3月，Ayar Labs, Inc. 获得来自Lockheed Martin Ventures和Parkway Venture Capital的投资。
2020年11月，Ayar Labs, Inc. 完成3500万美元B轮融资，由BlueSky Capital和Downing Ventures领投，Founders Fund、Intel Capital、Alumni Ventures、Castor Ventures等跟投。
2022年4月，Ayar Labs, Inc. 完成1.3亿美元C轮融资，由Boardman Bay Capital Management领投，Nvidia、Page One Ventures、IAG Capital Partners、Hewlett Packard Enterprise、Tyche Partners等跟投。
2023年5月，Ayar Labs, Inc. 完成2500万美元C+轮融资，由Capital TEN领投，Applied Ventures、NVIDIA、Intel Capital、Lockheed Martin Ventures、VentureTech Alliance等跟投。
2024年12月，Ayar Labs, Inc. 完成1.55亿美元D轮融资，由Advent International和Light Street Capital领投，NVIDIA、Playground Global、Intel Capital、Applied Ventures、AMD Ventures等跟投。估值超过10亿美金。
2026年2月，Ayar Labs, Inc. 完成5亿美元E轮融资，由 Neuberger Berman领投，NVIDIA、Sequoia Capital、Insight Partners、Qatar Investment Authority等跟投。
Ayar Labs, Inc. 美股投资
非上市公司，等待Ayar Labs, Inc. IPO上市。
参考资料：
3F
Ayar Labs, Inc. 成立于 2015 年，是光互连解决方案领域的先驱公司。该公司凭借其利用光进行数据传输的创新方法，获得了 Nvidia、AMD 和英特尔等半导体行业主要参与者的极大关注和投资。
Ayar Labs 公司通过提高互连带宽密度并降低功耗，颠覆了半导体和计算行业传统的性能、成本和效率曲线。其专利方法利用行业标准的低成本硅处理技术，开发出高速、高密度、低功耗的基于光学的互连“Chiplets”和激光器，以取代传统的基于电学的I/O。Ayar的旗舰产品是一款名为TeraPhy的芯片，该芯片在紧凑的硅芯片上实现其光学技术。这款芯片可以直接集成到中央处理器、显卡或其他处理器中，从而赋予其光学数据传输能力。
Ayar Labs 专注于开发光学 I/O 解决方案，利用硅光子学和标准 CMOS 制造工艺在芯片之间传输数据。该技术旨在克服传统电气互连的局限性，这些互连通常在带宽、延迟和功耗方面面临瓶颈。通过使用光来移动数据，与传统的铜基互连和可插拔光学器件相比，Ayar Labs 的解决方案可实现高达 5 至 10 倍的带宽和 10 倍的延迟。
2F
Ayar Labs公司的技术被定位为解决AI工作负载日益增长的需求的方案，AI工作负载以其密集的能源消耗和高成本而闻名。Ayar Labs旨在通过使用光子来加速数据传输，从而解决当前硬件的局限性。这种方法可能有助于缓解服务器系统中常见的问题，如数据瓶颈、过度功耗以及运行过程中的热量产生。
Ayar Labs的联合创始人兼首席执行官Mark Wade强调了AI应用对现有硬件造成的压力，特别是在连接计算机系统不同部分的互连方面。Wade解释说：”AI工作负载正在真正压垮现有的硬件基础设施，尤其是在互连方面。”通过引入光子学来替代传统的电气互连，Ayar Labs正处于提高AI处理中数据传输速度和效率的前沿。
1F
2024年12月12日，初创公司Ayar Labs表示，完成最新一轮融资筹集1.55亿美元，投资者包括英伟达、AMD Ventures和Intel Capital等，公司估值增至超过10亿美元。该公司的技术被定位为解决AI工作负载日益增长的需求的方案，AI工作负载以其密集的能源消耗和高成本而闻名。Ayar Labs旨在通过使用光子来加速数据传输，从而解决当前硬件的局限性。这种方法可能有助于缓解服务器系统中常见的问题，如数据瓶颈、过度功耗以及运行过程中的热量产生。