半導體公司 Volantis 於 10 月 1 日宣佈完成 8800 萬美元 A 輪融資，由 Lachy Groom 與 Abstract Ventures 聯合領投，John Doerr、VXI Capital、Triatomic 和 Susa Ventures 參投，天使投資人包括 Dwarkesh Patel、Naveen Rao 和 Sholto Douglas。該公司正在構建一類新的 AI 推理系統，核心賣點是同時提升記憶體容量與頻寬，以突破長期困擾大模型推理的「記憶體牆」。
所謂記憶體牆，指的是執行大模型時既要足夠大的記憶體容量來容納模型權重與上下文，又要足夠高的頻寬持續向計算單元喂資料，而現有架構往往只能二選一。片上 SRAM 頻寬高但容量有限，會限制模型規模與上下文視窗，並推高成本與能耗；基於 HBM 的 GPU 等方案容量更大，但頻寬限制了服務超大模型的速度。即便是較新的 3D DRAM 路線，也仍處在同一條取捨曲線上。
Volantis 的思路是用光子互連把大量記憶體晶片連成一個統一記憶體池，隨著記憶體增加而聚合頻寬，從而讓容量與頻寬同步擴張，並可使用成本更低的片外記憶體。其首款系統 A-1 的設計目標，是執行引數規模超過 20 萬億的模型，單使用者每秒最高 1 萬 token，同時降低每 token 的推理成本。公司稱，其架構可將記憶體容量與頻寬同時提升近兩個數量級。
在技術路線上，Volantis 強調其光子互連是專為「計算晶片到記憶體」的連線而設計，而非資料中心內已較常見的晶片間連線。公司指出，晶片到記憶體的連線需要在更短距離內傳輸超過 100 倍的資料量，對能耗與成本的要求截然不同。為此，其平台採用定製的 micro-VCSEL 而非外部雷射器，依託現有的砷化鎵 VCSEL 供應鏈，避開磷化銦的供應約束。這些 micro-VCSEL 體積小、溫度穩定且功耗低，可實現每位元能耗低於 1 皮焦的端到端鏈路。
團隊背景是這輪融資的重要背書。Volantis 創始團隊彙集了來自 輝達、AMD、博通和 Ayar Labs 的半導體與光子學資深人士，過往經歷包括首款 CoWoS 產品、首批高量產可調諧 VCSEL，以及早期矽光共封裝光學系統。CEO 兼聯合創始人 Tapa Ghosh 表示，隨著 AI 智慧體承擔更多工作，其完成任務的速度將越來越決定企業運轉的速度，而今天的硬體迫使人們在「跑最大最複雜的模型」與「跑得快」之間做取捨，Volantis 的創立初衷就是消除這一取捨。
從產業含義看，這一敘事切中的是推理側日益突出的經濟性問題。當模型引數與上下文持續膨脹，推理成本與延遲成為智慧體能否規模化落地的關鍵變數。若光子互連真能把容量與頻寬同時推高，理論上可讓更大模型以更快速度服務，從而加速程式設計智慧體等長鏈條工作流的迭代——例如把原本需要 30 分鐘的任務壓縮到 2 分鐘。
不過，這一路線仍處於早期。Volantis 計劃在 2027 年向客戶交付首批整合推理引擎，本輪資金將用於 A-1 及其光子記憶體架構的開發與商業化，包括擴充工程團隊、推動系統走向客戶部署。公司表示，隨著 A-1 邁向商業化，將陸續披露該架構背後的更多創新。對關注算力產業鏈的讀者而言，值得跟蹤的是：光子互連能否在成本與可靠性上兌現承諾，以及它與現有 GPU/HBM 體系是替代關係還是互補關係。