不管是今年上半年，还是本周，英伟达都是妥妥的大赢家。在由生成式AI掀起的新一波人工智能热潮中，英伟达已经成为最热门的股票之一，今年迄今股价暴涨185%，市值突破1万亿美元，并在支持生成式AI及大模型研发的硬件竞赛中遥遥领先。
大算力AI芯片需求暴涨科技企业正积极将AI融入其产品和服务中，投资者对生成式AI创企的投资热情不减，显然没有谁愿意因为计算速度落后而错过这一波潜在的历史性增长机遇。
仅是在本周，国内外均诞生了迄今最大的生成式AI并购案：美国大数据超级独角兽Databricks同意以13亿美元（约合94亿人民币）收购美国大型语言模型创企MosaicML，美团昨日宣布以20.65亿元收购由美团联合创始人王慧文创办的大模型创企光年之外。
训练生成式AI模型离不开昂贵的数据中心计算芯片。大模型军备竞赛白热化背景下，大算力AI芯片市场需求持续高涨。而目前训练AI大模型的真正芯片赢家只有一家——英伟达。
去年11月，甲骨文宣布购买数万个A100和H100搭建新计算中心。谷歌在今年5月的I/O开发者大会上宣布推出了一台拥有26000个H100的AI超级计算机A3。本周甲骨文被外媒报道正在花费数十亿美元采购英伟达的芯片，以扩展针对新一波AI浪潮的云计算服务。
三巨头为何押注Ayar Labs要理解Ayar Labs为何获得三巨头偏爱，首先要理解当下这个AI时代。
随着人工智能需求越来越旺盛，其系统也越来越复杂和庞大，效率降低下的问题愈发明显。比如，一颗GPU的运行效率为80%，64颗GPU的运行效率可能是50%，256颗GPU的运行效率可能只有30%了。
这其中的部分原因在于传统电I/O技术下，GPU利用电子通过铜线传输数据会让传输性能受限、利用率下降，同时还存在能耗大、信号衰减等问题。
成立于2015年、总部位于美国加州圣何塞的Ayar Labs，正是专注于通过光I/O技术来加速数据中心的通信速度，突破数据传输瓶颈。
说白了，光互联I/O是使用光子而不是电子来传输数据，可以提供每秒万亿比特的带宽，从而轻松传输大量数据。此外，跟电信号不同的是光信号可以长距离传输，不会明显损失带宽或信号的完整性，而且功耗也相对更低。
经过测算，理想状态下光芯片的端到端功耗仅仅为电子芯片的10%，延迟只有其1%，而同等条件下的算力却能达到电芯片的100倍以上。可以说，光互联I/O是下一代AI基础设施建设的关键技术之一，而Ayar Labs目前在这项技术上处于行业前列地位。
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