用光連接AI晶片與記憶體：Volantis提出每顆GPU連接220顆晶片的構想

AI晶片不只要會運算，也得能快速取得大量資料。舊金山半導體新創Volantis想改變處理器與記憶體之間的連線方式：用雷射傳輸資料，讓一顆GPU有機會連接最多220顆記憶體晶片。這是公司的設計目標，目前還不是已出貨系統的實測成果。37

AI晶片為什麼會卡在記憶體連線？

AI處理器需要在GPU和記憶體之間搬運大量資料。Volantis認為，傳統電氣連線的傳輸距離有限，讓記憶體晶片難以配置在處理器周圍、同時維持有效連接。相關報導以輝達高階產品為例，指出目前每顆GPU通常搭配約8顆高頻寬記憶體（HBM）晶片。13

因此，系統效能不只取決於GPU本身的運算能力，資料能否順利往返處理器與記憶體之間，同樣重要。Volantis的構想，是透過改變兩者的連線方式，讓AI工作負載能使用更多記憶體。13

從電訊號改用雷射光

Volantis計畫採用垂直腔面射型雷射（VCSEL），以光學連結在運算晶片與記憶體晶片之間傳輸資料。據相關報導，VCSEL也用於蘋果裝置的Face ID臉部辨識功能。817

公司希望以光學連結取代部分短距離電氣連線，讓資料能在系統內跨越更長距離傳送。Volantis稱，這種架構有望讓一顆GPU周圍連接多達220顆記憶體晶片；作為對照，報導所提及的輝達高階設計約搭配8顆。3

但要留意，220顆是Volantis提出的目標，不代表已有產品達成這個配置，也不等於已證明整體效能會提升多少。現有報導描述的是公司正在開發的架構與預期方向。37

AI程式撰寫是潛在應用之一

Volantis認為，更多可用記憶體與更快的資料傳輸，可能有助於AI推論系統處理需求較高的工作負載；AI程式撰寫則是公司提到的潛在應用之一。不過，在系統經過測試並交付之前，實際效能仍有待驗證。27

公司計畫於2027年交付首批整合式推論引擎。這是預定時程，並非系統已確定如期上市或達成所宣稱目標的證明。7

募得8800萬美元A輪資金

Volantis宣布完成8800萬美元A輪融資，由Lachy Groom與Abstract Ventures共同領投。John Doerr、VXI Capital、Triatomic和Susa Ventures也參與本輪，天使投資人Dwarkesh Patel、Naveen Rao與Sholto Douglas同樣加入。5

這筆資金將用於開發公司的AI推論系統。接下來值得觀察的，不只是光學連結能否做到公司規劃的規模，也包括220顆記憶體晶片的設計能否成為經實測、可交付的系統。57