Ayar Labs 融资达 6.5 亿美元，光学 I/O 面临制造考验

Ayar Labs 再次筹集 1.5 亿美元，使其 2026 年融资总额达到 6.5 亿美元。该公司正加速将面向 AI 芯片的光学互连技术推向商业化。此次 Ayar Labs 融资扩展建立在其今年 3 月宣布的 5 亿美元 E 轮融资基础上，也标志着公司从验证光学 I/O 技术转向为其大规模量产进行认证。

这一转变带来了真正的压力。多年来，Ayar 一直主张，电气连接无法高效支撑不断扩大的 AI 系统。如今，它必须将这一观点转化为客户能够制造、集成并按严苛生产节奏部署的组件。

其目标不只是建设更快的数据中心网络。Ayar 希望将光学连接能力置于处理器旁，让加速器通过光而非更长的电气路径交换数据。这一方案使公司置身于高度集成的光学 I/O 与持续改进的成熟铜互连技术之间的更广泛竞争中。

Ayar 预计，采用其组件的客户将在 2028 年或 2029 年前后推出大规模产品。根据 CEO Mark Wade 的说法，因此公司必须在 2027 年底前完成其组件的大规模量产认证。新资金带来了更多工程和制造准备资源，但并未消除这一时间压力。

Ayar Labs 融资如今支撑着量产期限

这笔新融资之所以重要，是因为 Ayar 正在为工业化执行投入资金，而不是进行又一次实验室演示。

公司于 2026 年 9 月 10 日宣布追加融资，表示资金将用于产品开发、验证、制造就绪以及大规模生产。Ayar 还将在印度班加罗尔设立设计中心，以扩大工程能力。

此次扩展使 Ayar 在 2026 年获得的一级融资达到 6.5 亿美元。其中，今年 3 月的原始融资贡献了 5 亿美元。Neuberger Berman 领投该轮 E 轮融资，机构投资者和战略投资者参与其中。

这些战略投资者包括 Nvidia、AMD、MediaTek 和 Alchip Technologies。Intel 此前也曾参与 Ayar 的融资。这一投资者组合很重要，因为这些公司直接参与了光学 I/O 必须进入的半导体系统。

Ayar 另行披露，台湾云基础设施制造商 Wiwynn 在 2026 年早些时候进行了战略投资。Wiwynn 为云数据中心设计和制造计算系统。它的参与将这笔融资与最终组装 AI 基础设施的企业联系起来。

最新的 Ayar Labs 融资还伴随着一笔独立的 2.25 亿美元二级股票交易。Artisan Partners 旗下的 Antero Peak Group 领投了从早期员工和投资者手中进行的这笔收购。Sequoia Global Equities、ARK Invest 和 Greycroft 也参与其中。

据公司及 Reuters 报道称，这笔二级交易对 Ayar 的估值超过 50 亿美元。这一数字高于 3 月 E 轮融资对应的 37.5 亿美元估值。

不过，二级交易并不等同于新的一级融资轮。二级资本支付给现有股东，而非直接进入公司的资产负债表。这笔交易仍显示出投资者需求，但读者不应将两次估值视为完全可比。

Ayar 在 3 月表示，其 5 亿美元融资使累计融资达到 8.7 亿美元。加上最新一级投资，累计外部融资已超过 10 亿美元。对于一家核心技术尚未实现广泛量产部署的公司而言，这是一笔可观的支持。

支出计划显示，当前难点集中在何处。Ayar 需要验证系统、测试产能、制造合作伙伴，以及靠近主要半导体供应链的工程师。其新的班加罗尔业务将补充公司在圣何塞和台湾新竹现有的活动。

这一地域扩张遵循了先进芯片生产的结构。设计、封装、激光器、晶圆厂制造、测试和服务器集成通常涉及不同的专业参与者。Ayar 必须在满足客户认证要求的同时协调这些环节。

因此，这笔扩展融资的意义不止于延长一则融资公告。它为 Ayar 在客户冻结预计于 2028 年和 2029 年推出产品的设计方案前这一关键窗口期提供了更多资源。

为什么 AI 系统正将铜互连推向极限

Ayar 的机会来自数据传输成本不断上升，而不只是对更快处理器的需求。

AI 加速器很少单独工作。大型训练和推理系统会将计算分配给大量芯片，这些芯片必须反复交换数据。这些传输会消耗时间、电力以及系统内部宝贵的空间。

铜互连在短距离内依然有效，并受益于成熟的制造基础。工程师了解其特性，供应商能够规模化生产，客户也早已围绕它设计系统。这种既有优势使铜成为强大的竞争对手。

然而，随着带宽提升、距离增加，电气链路变得更难延伸。信号会衰减，需要更多电路和功耗才能可靠传输。更高的功耗还会产生更多热量，进一步加大散热和设施容量压力。

这些限制在纵向扩展网络中尤为明显。纵向扩展连接将加速器紧密连接，以至于软件能够将它们视为一个更大的计算系统。它要求芯片、板卡、机架乃至多个机架之间具备高带宽和可预测的延迟。

Ayar 开发的是共封装光学技术，通常简称 CPO。该方案将光通信组件置于处理器或交换芯片附近，而非完全依赖位于系统边缘的可插拔收发器。

其 TeraPHY 光学 I/O chiplet 会在计算封装附近将电气数据转换为光信号。chiplet 是一种专用硅组件，设计用于在集成封装内与其他组件协同工作。Ayar 将 TeraPHY 与其 SuperNova 多波长光源配套使用。

光能够通过光纤承载大量数据，而不会遭受相同的距离相关电气损耗。当设计人员希望连接更多加速器，同时避免通信功耗侵蚀系统能源预算时，这一特性使光学 I/O 颇具吸引力。

Ayar 认为，将光电转换点移近处理器可缩短数据必须经过的电气路径。公司表示，这能够提升带宽密度和能效，同时支持跨越单个机架的连接。

这一区别很重要，因为传统光模块已经在数据中心内连接服务器和交换机。Ayar 试图将光学技术更深入地嵌入计算架构。其组件必须足够靠近处理器，才能改变系统级性能。

这种邻近性也提高了工程要求。可更换的光模块可以独立维护；而集成在昂贵加速器旁的组件，则面临更严格的温度、可靠性、封装和制造良率要求。

Ayar 在 3 月的 E 轮融资公告中，将低效互连描述为 AI 基础设施的功耗约束。融资扩展表明，投资者认可这一瓶颈具有商业重要性。

但这并不能证明 Ayar 的特定架构将成为标准。铜互连供应商仍在持续改进电气连接，而其他光子学公司也在探索不同的集成策略。系统构建者还可以在不同距离采用组合技术。

因此，压力落在加速器供应商、网络供应商和云基础设施制造商身上。各方都必须决定光学技术应置于何处、何时其收益足以证明集成风险的合理性，以及哪家供应商能够满足量产要求。

光学 I/O 将瓶颈转移至封装内部

用光替代部分铜传输路径解决了一项限制，但也将风险转移至封装、测试和热管理。

Ayar 的机制始于缩短电气路径。数据先在有限距离内以电子形式传输，随后由 TeraPHY 引擎转换为光信号。光纤再将该信号传送至另一处理器、交换机、板卡或机架。

该公司并不制造完整的 AI 加速器，而是提供由客户集成到其产品中的光学组件。这种依赖关系解释了为什么 Ayar 的认证时间表早于客户预计交付成品系统的时间。

“我们制造光学芯片，并将其集成到客户的产品中，”Wade 对 Reuters 表示。他称，对于预计在 2028 年和 2029 年实现规模化交付的客户产品，组件必须在 2027 年末前完成认证。

认证不只是确认原型能够传输数据。客户需要证据表明，这些组件能够稳定制造、承受运行条件，并实现可接受的良率。他们还需要来自生产链多个环节的可预测供应。

光源构成一项重要依赖。半导体激光器必须提供稳定的波长和输出，同时满足所需的工作寿命。Ayar 曾与包括 Sivers Semiconductors 在内的供应商合作，为其 SuperNova 产品提供激光器阵列。

光学引擎带来了另一项依赖。Ayar 已采用 GlobalFoundries 的制造服务生产其硅光组件。这些组件随后必须适配涉及加速器或交换芯片设计商、封装专家和系统制造商的封装流程。

每一个接口都可能影响良率。低成本可插拔模块中的缺陷会造成一种损失；而包含昂贵计算芯片的封装内部出现缺陷，则会带来更大的经济问题。

测试必须在昂贵组件组合之前识别故障。制造商还需要能够以量产速度测试完整封装的方法。Ayar 决定将资金投入验证和测试产能，反映了这一现实挑战。

热条件进一步增加了设计复杂性。AI 处理器在高温下运行并消耗大量电力。部署在其附近的光学组件必须在这种环境中保持性能。

外置激光器架构可以将部分对热敏感的光生成工作移出处理器封装。但这也增加了光纤布线、耦合、控制和维护方面的考量。复杂性并不会凭空消失。

Ayar 还必须支持采用不同架构的客户。加速器供应商、交换芯片设计商和机架制造商并不一定采用相同的封装或连接方案。扩充工程能力有助于 Ayar 同时推进多个客户项目。

新的班加罗尔中心正是为满足这一需求而设。Ayar 表示，该业务将支持产品开发，并与该地区的客户和合作伙伴开展更紧密协作。印度也拥有规模庞大的半导体和系统工程人才基础。

新竹提供了另一个战略性据点。台湾处于先进芯片制造、封装和服务器生产的核心。让工程师靠近这一生态系统，能够在设计从研发走向量产时缩短反馈周期。

结果是，光学 I/O 正进入一个不那么炫目、却更具决定性的阶段。关键里程碑不再是孤立的带宽演示，而是稳定的制造工艺、经过验证的组件、可接受的良率，以及已确定的客户设计方案。

核心竞争是集成光学与更先进铜缆之间的较量

Ayar 不需要让铜缆消失，但它需要让光学技术在对 AI 横向扩展至关重要的距离和带宽条件下成为必需。

铜缆仍具有决定性优势。它技术成熟，在短距离传输中相对简单，并拥有既有标准和供应商支持。设计人员还可以通过改进信号传输、均衡、连接器、线缆和封装来持续提升其性能。

这些改进可能推迟光学技术的采用。如果铜缆能以可接受的功耗和可靠性达到所需距离，客户可能会优先选择它。即使光学方案在技术上更优雅，如果其系统收益不足以证明集成成本合理，仍会落败。

随着系统扩展到多个机架，光学技术变得更具吸引力。更长的电连接需要更多信号调理并消耗更多功率。光纤在距离和带宽方面具有优势，可支持更大的计算域。

两种方案之间的边界不会固定在某一个永久距离上。它取决于数据速率、封装设计、冷却、工作负载行为以及系统停机成本。每一代产品都可能改变这条边界。

Ayar 也在光学领域内竞争。Broadcom 已为网络交换机开发共封装光学技术，将光引擎置于交换芯片旁；Intel 已展示光学计算互连技术；Nvidia 则正在将光子技术整合进其部分网络产品组合。

Nvidia 于 2025 年推出用于横向扩展网络的硅光子交换机。这些系统将光学技术与网络芯片集成，以减少传统可插拔模块的数量。

横向扩展网络连接大量可相对独立运行的服务器。纵向扩展网络则要求加速器之间更紧密的协作。Ayar 强调的是后一个挑战，包括将统一 AI 系统延伸到单个机架之外的连接。

Broadcom 也将共封装光学技术定位为在控制功耗的同时提升网络带宽的方式。其成熟的交换机业务为其进入数据中心网络产品提供了直接路径。

这些努力验证了向光学技术发展的更广泛趋势，同时也加大了竞争压力。客户可以在集成光学方案、传统可插拔光学模块和改进后的铜缆之间选择，而不是接受单一预定架构。

Ayar 的投资者模糊了支持者与潜在竞争者之间的界限。Nvidia 和 AMD 构建的加速器平台能够影响互连选择。MediaTek 和 Alchip 则带来了额外的半导体专业能力与客户关系。

战略投资有助于协调产品路线图，但并不保证获得量产合同。大型芯片公司通常同时支持多家供应商和内部项目，在性能、时机和经济性更明确之前保留选择空间。

Wiwynn 的参与提供了系统层面的视角。该公司构建云基础设施，了解机架设计、冷却、配电和服务要求。这些因素决定了一款组件在实验室中的优势能否在部署中延续。

因此，主要竞争本质上是架构之争。集成光学 I/O 承诺提供更长传输距离和更高带宽效率；铜缆则以更低的集成风险、成熟的供应链和持续的技术进步应对。

Ayar 必须证明，光链路能够充分扩大有效计算容量，以证明这项改变是合理的。投资者已经为这一尝试提供资金，但真正的交叉点将由客户决定。

这轮融资无法证明什么

累计 10 亿美元的支持，无法替代通过认证的产品、制造良率或已披露的客户部署。

最新融资强烈反映了投资者预期，但并不能独立验证 Ayar 的性能主张，也无法证明其组件将实现大规模出货。

Ayar 将其 CPO 解决方案描述为已具备量产条件。在客户披露认证结果或量产计划前，这一表述应被视为公司主张。就绪状态在原型、试产和商业化规模之间可能有不同含义。

该公司已点名半导体生态系统中的合作伙伴。公开公告涵盖了与 GlobalFoundries、Sivers、Alchip 和 Wiwynn 的合作。这些关系表明 Ayar 正在构建供应链，但对承诺的出货量披露有限。

客户时间表带来了集中度风险。预计于 2028 年或 2029 年推出的产品，依赖于更早作出的决策。客户项目延迟、架构调整或认证失败，都可能改变 Ayar 的营收爬坡节奏。

制造良率是另一项不确定因素。共封装设计结合的组件可能采用不同的制造和测试工艺。其经济性取决于能否及早发现缺陷，并避免损失成本高昂的已组装封装。

由于 AI 基础设施需要持续运行，可靠性标准非常严格。光引擎必须耐受高温、振动和长期服役。当组件靠近高价值处理器时，维修也会变得更困难。

供应能力同样重要。一项光子设计依赖激光器、硅光子晶圆、封装设备、光纤连接和测试系统。任何一个环节的产能不足，都可能制约整个产品。

标准可能影响采用速度。客户不愿依赖无法替换或无法通过兼容供应商采购的组件。通用的电气、光学和封装接口可以缓解这一担忧，但标准化也会使竞争更容易。

二级市场估值同样需要谨慎看待。据报道，这笔 2.25 亿美元的股份购买交易对 Ayar 的估值超过 50 亿美元。这反映的是私募交易周边的条款与需求，而不是持续交易的公开市场价格。

不过，这笔交易仍具有实际用途。它让早期员工和投资者获得部分流动性，无需 Ayar 进入公开市场。这有助于在艰难的量产阶段留住人才。

Ayar 在 3 月完成原始 E 轮融资后的估值为 37.5 亿美元。之后的二级市场估值表明投资者兴趣增强，但交易结构不同。将这种变化视为简单的经营业绩提升，会夸大现有证据所能支持的结论。

竞争时间线增加了更多不确定性。Ayar 的目标是于当前融资数年后推出的产品。竞争对手仍有时间改进可插拔光学模块、共封装光引擎、电信号传输，或开发完全不同的系统拓扑。

云运营商也可以重新设计工作负载，以降低通信压力。更好的软件调度、内存架构和模型划分都会影响更快芯片间链路的价值。硬件并非独立于这些选择而运作。

这些风险并不会使融资失去意义。它们说明了这笔资金所购买的是什么：Ayar 获得了跨越工作芯片与可重复量产之间艰难鸿沟的时间和资源。

投资者押注的是，在 AI 系统需求超越铜缆能力之前，这道鸿沟可以被跨越。客户将要求以认证结果、制造良率和已部署系统性能来衡量的证据。

三个信号将决定 Ayar 能否实现规模化

下一阶段应通过认证、客户承诺和制造证据来评判，而非又一则融资新闻。

第一个信号是到 2027 年底完成组件认证。Wade 将这一截止时间与预计在 2028 年和 2029 年推出的客户系统直接联系起来。若未能如期完成，这些量产计划将面临压力。

认证消息不应只包含“已验证”一词。有价值的披露应明确运行条件、集成合作伙伴、可靠性测试以及所达到的生产阶段。客户确认会比 Ayar 单独发布公告更具分量。

如果 Ayar 能在多个组件上达到该期限，其量产叙事将得到加强。这将表明公司已超越孤立的技术演示。实质性延迟则会削弱集成光学 I/O 已准备好在近期实现规模化的论据。

第二个信号是已点名的客户产品。战略投资表明双方存在协同，但一款已披露的加速器、交换机或机架平台将提供更明确的商业采用证据。出货时间和部署范围将使这些证据更有力。

客户公告还会揭示 Ayar 的技术最初在哪些场景创造了足够价值。最初部署可能连接系统内部的芯片、连接多个机架，或支持专门的高性能工作负载。这条边界将有助于界定市场。

有限的试点仍然重要，但不应与大规模量产混为一谈。最有力的证据将结合已点名的平台、明确的制造时间表，以及准备讨论部署情况的系统制造商。

第三个信号是可衡量的制造进展。Ayar 表示，新资金将支持验证、测试和生态系统准备工作。未来更新应显示，这些投资是否带来了产能、可接受的良率和稳定供应。

制造信息通常不如产品发布显眼，但它决定了光学 I/O 是持续稀缺且昂贵，还是成为 AI 系统中可重复部署的一部分。供应商评论可以提供独立线索。

Ayar 与晶圆厂、激光器、封装和系统合作伙伴的关系，使这些公司成为有用的参考点。生产设备订单、扩大的供应协议或已确认的出货计划，都将加强规模化的论据。

竞争对手的反应贯穿这三个信号。如果主要平台供应商在保留多家供应商的同时扩大集成光学技术，Ayar 将获得不断增长的市场，但也会面临定价压力。如果铜缆路线图持续满足要求，光学技术的采用可能向更长距离的连接后移。

融资延期为 Ayar 提供了参与这场竞争的资源，同时也提高了预期。公司如今拥有充足资本、知名半导体支持者，以及靠近重要人才和制造中心的工程业务。

其目前公开缺少的是广泛的量产部署证据。对于瞄准未来客户产品发布的技术而言，这很正常，但也限制了仅凭融资所能得出的结论。

更大的问题是，光学 I/O 是否会成为处理器封装的一部分，还是仍将集中于网络设备。Ayar 押注 AI 的纵向扩展需要前者。铜缆持续进步将在每一代产品中检验这一主张。

对于开发者和 AI 产品团队而言，这场竞争影响的不只是数据中心的底层连接。更快的加速器通信可以改变模型规模、推理延迟、系统利用率，以及服务高要求工作负载的成本。

企业买家应关注光学系统能否在固定功耗限制内实现更高的实际有效性能。这一结果比单个组件的峰值带宽更重要。数据中心日益面临电力和散热限制，而仅靠增加处理器无法解决这些问题。

Ayar Labs 的融资延期使该公司更有能力追求这一目标，但并未终结架构之争。应关注其认证截止时间、首个已具名的量产平台，以及制造合作伙伴提供的证据。

这三个信号将表明 Ayar 是在成为基础设施供应商，还是仍停留在资金充足的光子技术开发商阶段。到 2028 年，光必须能够大规模承载客户工作负载，而不只是承载投资者的期待。