日前，比尔·盖茨刚刚支持了一家芯片创业公司Luminous Computing，该公司使用轻量级技术为人工智能提供涡轮增压，他们开发出一种光学微芯片，该芯片运行人工智能模型的速度远远快于其他半导体，而且耗电量更少。计算机技术的进步，从更快的处理器到更便宜的数据存储，点燃了人工智能的新纪元。 现在，对更快、更节能的人工智能模型的需求正在推动半导体领域的创新浪潮。

Luminous Computing公司最近从著名的投资者那里筹集了900万美元的种子资金，这些投资者包括比尔 · 盖茨和 Uber 的首席执行官达拉 · 霍斯罗沙希，他们有一个雄心勃勃的计划，要用一种新芯片来加速。 传统的半导体使用电子来帮助进行电力人工智能模型所需的严格数学计算，而该公司则使用光来代替。

许多行业正试图在他们的机器中加入越来越多的人工智能，包括自动驾驶汽车和无人机的制造商。 但是，像中央处理器这样广泛使用的电子芯片并不适合这些任务，因为它们耗费大量电力，并且可能无法足够快地处理数据。

这些限制可能会导致滞后和延迟——如果你正在为一篇研究论文等待一些机器学习的结果，这会令人恼火；如果你依赖人工智能算法来引导汽车在繁忙的街道上行驶，情况就严重得多。研究机构 OpenAI 的一项研究表明，训练最大的人工智能模型所需的计算能力每三个半月翻一番，情况似乎有些糟糕。

尽管人工智能被大肆宣传，但是底层硬件的局限性正在阻碍进步。更强大的人工智能芯片可以提升一切，从帮助医生进行医疗诊断的机器学习模型，到可以在智能手机上运行的新型人工智能应用程序。

该芯片使用激光通过芯片上被称为波导的微小结构发光。 通过使用不同颜色的光通过波导同时移动多个数据片，它可以超过传统电子芯片的数据传输能力。快速传输大量信息的能力意味着光学处理器非常适合处理驱动人工智能模型的大量计算。 它们所需要的电力也远远低于电力设备。

据该公司高管说，他们目前的原型比其他最先进的人工智能芯片节能3个数量级。 这家创业公司的处理器是基于 Nahmias 和普林斯顿大学的其他学者多年的研究成果。这一行业也面临着激烈的竞争。 Lightlink 和 lightmatter 等初创公司也在研究光学芯片，以加速人工智能的发展。 而像英特尔这样的半导体巨头正在加紧这一领域的研究，这可能导致他们推出新的光学处理器。