性能超英伟达 10 倍？微软投资的 OPU 又是什么黑科技

前有GPU，后有TPU，如今的AI芯片市场又来了新玩家——OPU。 据科技媒体Tom's Hardware 报道，比尔·盖...

前有GPU，后有TPU，如今的AI芯片市场又来了新玩家——OPU。

据科技媒体Tom's Hardware 报道，比尔·盖茨旗下盖茨前沿基金领投的初创公司Neurophos宣布推出首款光学处理单元（OPU）Tulkas T100，这一突破性产品在FP4/INT4低精度计算负载下，性能直接达到英伟达最新Vera Rubin NVL72 AI超级计算机的10倍，且功耗水平基本持平，为破解当前AI算力瓶颈提供了全新的光子计算路径。

我们都知道传统电子芯片正受摩尔定律物理极限约束，面临能耗过高、算力增速不足的困境，新型算力芯片一直是产业突破的核心方向。而这款OPU的核心竞争力就是源于光晶体管微型化技术的重大突破。

Neurophos首席执行官Patrick Bowen介绍，传统硅光芯片公司量产的光晶体管长度不仅难以实现高密度集成，更无法与成熟的芯片比拼计算密度，且存在传输损耗大、能耗控制难等问题。

而该公司通过技术创新，成功将光晶体管体积缩小至原来的万分之一，使其可完全兼容标准CMOS工艺量产，首次实现单芯片集成百万级微米级光学处理元件，从根本上解决了光子计算规模化应用的核心障碍，为大规模光子计算架构落地奠定了坚实基础。

依托这一核心突破，Tulkas T100在硬件架构设计上进一步放大优势，凭借大尺寸计算矩阵与超高运行频率实现对传统AI芯片的性能反超。其集成了1000×1000像素规格的光子传感器矩阵，规模达到主流AI GPU 256×256矩阵的15倍，大幅提升了并行数据处理能力，尤其适配大语言模型训练、自动驾驶实时感知等高频并行任务。

同时，该芯片理论运行频率高达56GHz，是英特尔酷睿i9-14900KF频率纪录的6倍，搭配768GB高带宽HBM内存，可实现470PetaOPS的运算速度，仅需1个25平方毫米的光学张量核心，就能媲美英伟达GPU数十甚至数百个核心的综合效能，能效比优势显著。

如果Tulkas T100进展顺利，那么很有可能成为英伟达GPU的有力竞争者。

技术突破背后离不开资本的强力加持，Neurophos近期刚完成1.1亿美元超额认购A轮融资，累计融资规模达1.18亿美元，投资方涵盖微软、沙特阿美风投、博世风投等多家跨行业巨头机构。

据了解，本轮融资将主要用于加速OPU全系统交付进程，包括数据中心专用模块、适配AI场景的软件栈及开发者硬件套件研发，同时扩建美国德州总部研发基地，并在旧金山增设工程中心强化技术落地能力。

作为核心支持者，微软正积极探索将OPU融入自身Azure云服务的AI基础设施，以期解决大模型推理中的算力瓶颈与能耗难题。

尽管性能表现亮眼，但Tulkas T100要实现大规模商业化仍需跨越多重量产门槛。目前该产品仍处于实验室验证阶段，预计2028年初实现首批系统量产，初期年供应量仅以千台为单位，远无法满足市场需求。

技术层面，除了要攻克光芯片一直存在的核心技术难题，还需解决光子芯片量产中的良率控制、成本优化等行业共性问题。

不过有微软的口碑，Neurophos在商业化道路上已快速实现落地布局，与挪威数据中心运营商Terakraft达成合作，计划2027年在数据中心算力加速场景启动试点应用，积累实际运行数据以优化产品。

当前光子计算已成为全球半导体赛道的新风口，除了Neurophos，科技巨头纷纷加速布局，例如英伟达在Vera Rubin平台中集成光子交换系统，AMD计划投资2.8亿美元建立硅光子研发中心，IBM、英特尔等也在光逻辑器件、光互联技术领域深耕。

分析师Holger Mueller指出，随着AI算力需求呈指数级增长，仅靠英伟达一家难以填补市场缺口，若OPU等创新技术若能突破量产瓶颈，那自然能满足更多市场需求。

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