據路透社報導，一家名為CScale的AI互連初創公司在最近完成了1.45億美元的融資，輝達和英特爾旗下投資機構最近都參與投資了。

據介紹，CScale成立於2023年，其首席執行長是 Martin Lund，他此前在網路巨頭思科系統公司負責晶片和硬體系統。關於該公司的目標，主要面向大規模AI資料中心開發光互連技術，目標是解決傳統銅互連在傳輸距離、頻寬、功耗等方面的限制。

報導指出，與單純追求更高傳輸速率不同，CScale更關注超大規模AI叢集中的系統可靠性。

在資料中心布線中，銅纜和光纖之間的討論已經持續了很多年。不過，隨著資料中心網路速率不斷提高，這場競爭正在出現新的變化。

過去，40Gbps已經是資料中心較高的網路速率，如今100Gbps已經越來越普遍，大型企業和雲資料中心甚至已經進入400Gbps時代。與此同時，交換機本身也在不斷升級。更強大的ASIC讓交換機能夠承載越來越高的資料容量，資料中心需要考慮的問題也隨之發生變化：這些越來越大的資料流量，究竟應該如何從交換機有效地分配到伺服器，同時還要控制整個網路的功耗？

在這樣的背景下，銅纜在資料中心中的位置正在受到挑戰。

目前，光纖已經遍佈資料中心網路的大部分區域，銅纜主要還集中在裝置分配區域內部，也就是機櫃中的交換機與伺服器之間。對於短距離、尤其是50Gbps以下的應用而言，銅纜依然具有成本低、可靠性高等優勢，因此仍然有一定的應用空間。但隨著網路速度繼續提升，銅纜的問題開始越來越明顯，其中最主要的兩個問題就是傳輸距離和功耗。

隨著速率提高，通過銅纜傳輸電訊號變得越來越複雜。電訊號本身受到ASIC能力的限制，要把高速訊號傳得更遠，也需要消耗更多電能。這甚至開始影響短距離的直接連接銅纜（DAC）。與此同時，交換機容量越來越大，一台1U交換機已經能夠連接多個機櫃的伺服器。在這樣的網路架構下，即使是過去被認為不長的距離，銅纜也可能已經難以滿足高速傳輸的要求。

因此，一些資料中心開始減少傳統的機架頂部（ToR）交換機部署，轉而採用機櫃中部或機櫃末端交換機，並結合結構化布線，以更有效地完成網路連線。

功耗問題同樣突出。相關資料顯示，在超過10G之後，雙絞線銅纜的應用已經基本停止增長，其中一個重要原因就是功耗。銅鏈路需要從連接兩端獲得電能來完成電訊號傳輸。目前，10G銅收發器的最大功耗約為3～5W，雖然比DAC使用的收發器低約0.5～1W，但與多模光纖收發器相比，功耗幾乎高出10倍。

而在資料中心裡，功耗並不只是電費的問題。更多的功耗意味著更多的熱量，也意味著更高的散熱成本。有報導指出，如果把這些因素一起計算進去，銅連接的營運成本可能達到光纖的兩倍。此外，功耗差異也不僅存在於網路線纜本身，交換機內部的銅走線同樣會產生能量損耗。把這些環節全部加起來，差距就會更加明顯。

當然，銅纜並沒有馬上退出資料中心。

正如輝達黃仁勳，以及Marvell和博通的高管一直所表達的觀點，能用銅的地方可以繼續用銅，是很有價格優勢。事實上，這也是銅和光過去幾年比較焦灼的原因。

回到銅互連，DAC目前仍是資料中心常見的短距離連接方案。被動DAC依靠主機訊號傳輸，主動DAC則通過加入電子器件增強和調理訊號，從而支援更高速率和更長距離，但也會帶來額外功耗。雖然DAC成本較低，但隨著傳輸距離和網路速率提升，訊號衰減問題依然存在。

AOC則採用光纖傳輸，在頻寬、重量和布線方面更具優勢，但其長度通常需要提前確定，且發生故障或網路升級時往往需要整體更換。更重要的是，DAC和AOC本質上都是點對點連接，靈活性不如結構化布線。在資料中心規模擴大、網路速率不斷升級的情況下，這種固定連接方式也意味著更高的後期維護和升級成本。

此外，Credo近年來大力推動的AEC，也可以看作銅互連面對高速率升級所做的一次“自我延伸”。通過引入有源訊號調理，AEC試圖突破傳統銅纜的距離和速率限制，從而讓銅互連繼續覆蓋一部分原本可能逐漸轉向光互連的應用場景。

在更進一步的方向上，無論是近期火熱的NPO，還是大家公認的共封裝光學（CPO）也都是被看做向光走的選擇。尤其是CPO，其核心思路是把電光轉換引擎進一步靠近交換機ASIC，從而減少甚至消除交換機內部的銅走線。這樣做的目的，是減少短距離銅連接產生的電損耗，從而在提高頻寬的同時降低功耗。

從長遠來看，CPO希望進一步減少網路鏈路中最後幾英吋的銅連接，使資料中心網路逐漸走向更加接近ASIC到ASIC的全光連接。不過，這一目標並不容易實現，還需要整個產業鏈進行合作，並通過新的標準解決不同產品之間的互操作問題。

過去一段時間，上市公司和初創企業都在投入數十億美元，致力於用光連接取代傳統的有線連接。眾所周知，光連接使用雷射脈衝而非電子來傳輸資料。但這些雷射器容易發生故障，因此許多追求這項技術的公司都將雷射器與晶片分離，以便於更換。

隨著未來AI資料中心連線千顆加速器、跨越數十個機架甚至達到GW級規模，即使單個雷射器或光學器件的故障率很低，整個系統出現器件失效也將成為難以避免的問題，其帶來的問題就更加嚴峻。

按照路透社的報導，在一次採訪中， Lund拒絕透露 CScale 技術的具體細節，只表示該公司將把雷射器整合到晶片上，這樣即使雷射器發生故障，也不會中斷資料流。

“我們沒有使用任何新奇的技術，” Lund說。“我們使用的是成熟的技術，並以一種新穎的方式將它們整合在一起，但保留了多年來一直應用於業界並值得信賴的光纖技術。”Lund指出。

CScale首席執行長Martin Lund表示：“隨著人工智慧規模化部署擴展到數十個機架，光互連變得至關重要。在這種規模下，可靠、可預測的通訊是系統經濟性的根本。更便捷的部件更換可以提高可維護性，但無法保證系統的連續性。我們設計的互連方案旨在確保系統的連續性。雷射器會發生故障，但計算不應該發生故障。”

據介紹，CScale 正在建構一個整合式光引擎，旨在為千兆瓦級人工智慧基礎設施提供可靠的光連接。

而從路透社的報導可以看到，該公司以前名為CSpeed。基於此，我們搜尋到了更多關於該公司的方案介紹。總而言之，該公司的理念是用矽光子學和高密度雷射陣列驅動的光纖連接取代連接人工智慧硬體的銅互連。

Cspeed 的目標是使光纖連接足夠密集且經濟高效，從而滿足人工智慧基礎設施當前對大規模部署的需求。這項研究的核心是一個高密度III-V族雷射陣列——一種由化合物半導體構成的整合光源，被設計成大型光學系統的核心元件。這是一項深入且物理含量極高的研究，耗時數年，鮮少見諸報端，但如果成功，它將成為無形的基礎設施。

具體而言，我們認為，其思路可以如此理解。

眾所周知，矽光子本身擅長對光進行傳輸、調製和處理，但並不適合直接產生雷射，因此需要借助InP、GaAs等III-V族材料提供光源。CScale希望將大量雷射器以更高密度整合到光互連系統中，再配合矽光子器件和光纖，實現大量AI晶片之間的高速連接。對於未來需要連線千顆AI加速器的超大規模計算系統而言，光源能否做到足夠高的整合度，同時控製成本、功耗和封裝複雜度，將成為這條路線能否落地的關鍵。

而CScale真正有意思的地方，還在於它並沒有把問題停留在“如何把銅換成光”上。隨著光互連規模擴大，雷射器本身的可靠性也會成為新的挑戰。當一個AI系統擁有數以萬計甚至更多的光學連接時，單個雷射器出現故障並不是完全可以避免的事情。因此，CScale希望從系統架構層面解決這一問題，即使某個雷射器或光鏈路出現故障，也不會讓整個計算任務中斷。換句話說，它關注的不只是光互連的速度和功耗，還包括在超大規模AI叢集中的可靠性和故障容忍能力。

從這個角度看，CScale所探索的其實是一條比傳統光模組更加激進的路線：讓光從資料中心網路的連接手段，進一步變成AI計算系統內部的基礎設施。過去光互連更多承擔伺服器與交換機、交換機與交換機之間的資料傳輸，而CScale試圖將這一邊界繼續向計算晶片側推進。最終競爭的重點，也可能不再只是單個光模組能跑到多少Tbps，而是能否以足夠高的密度、足夠低的功耗和足夠高的可靠性，讓數千顆AI加速器通過光互連真正組成一個更大的計算系統。

總而言之，CScale走的不是簡單的“光替銅”，而是以矽光子為基礎，把III-V雷射陣列、光電晶片和光纖進一步推向AI計算晶片，通過高度整合的Optical I/O，把AI加速器之間原本受銅互連距離限制的高速通訊轉移到光域，同時通過架構設計解決大規模光互連的可靠性問題。輝達和英特爾資本的投資，除了財務投資外，也算是他們對上述方案的認可。

CScale也透露，公司迄今已籌集了 1.88 億美元，並計畫在 2028 年前交付其晶片。   (半導體行業觀察)

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