芯闻|AI光互连初创公司 CScale 获融资,英伟达与英特尔同时下注

据路透社报道，AI光互连初创公司CScale近日完成1.45亿美元融资，英伟达与英特尔旗下投资机构均参与本轮投资。CScale成立于2023年，总部位于美国帕洛阿尔托，近期结束隐身状态，资金将用于面向大规模AI数据中心开发光互连技术。两家互为竞争对手的芯片企业同时投资一家初创，在行业内并不多见。

一、1.45亿美元融资与两大芯片厂商共同背书

本轮融资规模为1.45亿美元，投资方包括英伟达和英特尔旗下的投资机构，其他出资方信息未完全公开。对一家成立仅三年、刚刚结束隐身的初创企业而言，这笔资金属于规模较大的早期注资，主要用于技术研发、样机验证和团队扩充，光互连硬件研发需要光电联合设计和大量测试，资金消耗速度较快。

英伟达与英特尔在GPU和CPU市场长期竞争，却同时出现在同一家初创的股东名单中。这类投资通常由旗下风险投资部门执行，更多属于对技术路线的财务卡位，并不代表双方在业务上走向联合，也不等同于对CScale产品的采购承诺。巨头同时下注，可以理解为为光互连方向提前布局，以降低单一技术路线判断失误的风险。

二、创始团队背景与光互连技术方向

CScale首席执行官为Martin Lund，他此前在网络设备企业思科负责芯片与硬件系统，具备网络芯片和大型硬件开发经验，团队方向聚焦AI数据中心内部的高速互连。创始团队的网络硬件背景，与公司所要解决的问题直接相关。

按照公司的介绍，其技术目标是在大规模AI数据中心中，以光互连连接数量庞大的加速器，使分布在不同机架上的加速卡能够像一个整体系统那样协同工作，行业内把这种连接称为scale-up，即把算力单元在机柜和机架层面高速整合。公司瞄准的是吉瓦级AI设施，在这类设施中，单一系统可能包含数以千计的加速器和数十个机架。

光互连的价值，需要与现有铜互连对比理解。铜缆在短距离传输中成本较低，但随着速率提高和距离延长，铜互连的功耗、信号衰减和线缆重量问题加重；光在传输带宽、距离和能耗上更具潜力，适合大规模集群内部的高密度连接。CScale要做的，是把光连接推进到加速器集群的核心网络中，但具体技术方案和产品形态，公司尚未完全公开。

三、AI集群扩张使互连成为算力瓶颈

人工智能训练对算力的需求，不只取决于单颗芯片性能，还取决于芯片之间的协同效率。大模型训练通常需要数千颗加速器并行工作，训练过程中芯片要频繁交换数据，互连网络的带宽和时延，直接决定集群的有效算力，网络一旦成为短板，增加芯片数量也难以线性提高训练效率。

集群规模扩大后，互连的层级也在增加。芯片与芯片、板卡与板卡、机架与机架之间存在多级网络，传统架构中每一级都要完成光电或电光转换，级数越多，损耗和延迟越大。行业正在探索把光连接向更近的位置推进，包括共封装光学、近封装光学和机架内光互连，CScale所处的，正是这一技术地带。

功耗是另一重压力。大规模数据中心中，数据传输和网络设备占用相当比例的能耗，随着算力设施向更大规模发展，供电和散热已经成为约束条件，用光互连替代部分铜连接，被视为降低传输能耗、减轻线缆重量的途径之一。不过，光互连在成本、可靠性和维护上是否具备全面优势，仍需实际部署验证。

四、光互连赛道的密集资本布局

CScale获得融资，并非孤立事件。近两年，围绕AI光互连的投资和并购明显增多。英伟达此前已与光学和材料企业达成多项合作，涉及光学制造产能、激光元件和先进光学组件，并向多家光通信公司注资；其他芯片和网络厂商也通过收购方式获取硅光和光互连技术，例如网络芯片企业收购光通信公司、大型芯片厂商并购光互连初创。

资本密集进入，与AI基础设施的需求预期有关。市场普遍认为，下一代AI数据中心需要更高带宽的互连网络，光模块、硅光芯片、激光器件、光纤连接和交换芯片都会受益，产业链上游包括激光器、调制器、探测器和光纤光缆，中游是光模块和互连系统，下游是数据中心和云厂商。

需要冷静看待的是，赛道热度上升也会带来估值偏高和重复投入，多家企业在同一方向竞争，最终只有少数方案能够进入大规模部署。巨头的投资可以为初创提供资金和产业资源，但不能替代技术成熟和客户验证，光互连市场仍处于路线竞争阶段。

五、初创企业面临的技术与市场考验

技术层面，光互连涉及光电转换、封装、散热、可靠性和软件调度等多个环节，任何一个环节不达标，都会影响整体方案。把实验室技术做成可以在数据中心长期运行的产品，需要经过多轮样机、环境测试和客户验证，CScale目前仍处于产品开发早期，距离规模供货尚有距离。

市场层面，数据中心客户对网络架构的变更较为谨慎，新互连方案必须与现有设备、标准和运维体系兼容，并证明其性价比。客户认证周期长，初期订单可能以试点为主，初创企业即便技术先进，也需要找到明确的付费客户和稳定的现金流，融资只能支撑一段时间。

竞争层面，光互连方向既有大型芯片和网络设备厂商，也有多家获得资本支持的初创，技术路线之间还存在铜连接、共封装光学和光输入输出等多种选择，最终采用哪种方案，取决于速率、成本、功耗和成熟度。CScale能否把巨头背书转化为实际订单，以公司后续产品和客户披露为准。

据路透社，AI光互连初创CScale近日完成1.45亿美元融资，英伟达、英特尔旗下投资机构共同参投。公司2023年成立于帕洛阿尔托，刚结束隐身，CEO Martin Lund曾在思科负责芯片与硬件。CScale面向吉瓦级AI数据中心开发光互连，用于跨机架连接大量加速器，缓解铜互连在距离、功耗和衰减上的瓶颈。两大巨头投资属技术路线卡位，不等于采购承诺。光互连赛道近年投资并购密集，但仍处早期，CScale面临工程化、客户认证、路线竞争和资金消耗等考验。

CScale的融资，显示AI算力竞争正在从单颗芯片延伸到芯片之间的连接网络。对这家初创而言，获得巨头注资只是起点，把光互连技术真正送进数据中心，才是更难的部分。

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