两家初创公司正押注光学超材料——即「隐形斗篷」背后的同一物理学原理——有望成为破解AI数据中心带宽危机的关键。
带宽瓶颈凸显
AI数据中心正面临严峻的基础设施挑战。传统电子交换机在连接服务器时，需要反复进行光信号与电信号之间的转换，由此产生带宽限制与过度功耗问题。随着AI工作负载规模扩大，这些瓶颈正变得愈发棘手。
「光学隐形斗篷没有市场，」德克萨斯州奥斯汀光子计算初创公司Neurophos联合创始人兼CEO帕特里克·鲍文指出，「现在各公司正为斗篷背后的科学原理探索更实用的应用方向。」
Lumotive的可编程光束控制
2026年3月19日，Lumotive发布了一款采用标准半导体工艺制造的新型微芯片，该芯片内置可编程液晶元件。器件表面布满铜结构，液晶元件嵌入其中——原理类似LCD显示屏，但具备可电子编程的光学特性。
这款芯片能精确控制、聚焦、整形和分束反射光束，实现通常需要多个光学元件才能完成的功能。关键在于，它没有任何运动部件，从而解决了微机电系统（MEMS）的可靠性问题。
「没有运动部件，可靠性大幅提升，」CEO萨姆·海达里表示。
Lumotive的芯片目前支持业界标准的256×256端口，并声称可扩展至10000×10000。公司计划2026年底前推出首款商用光交换机。
「我们认为这将改变数据中心游戏规则，」海达里称。该技术同时绕过了硅光子技术的能效困境和MEMS的可靠性缺陷。
光计算前景
与此同时，Neurophos正将超材料技术推向更广泛的光计算应用，目标是实现鲍文所说的AI基础设施「变革性」突破。
电力基础设施挑战
带宽并非唯一的基础设施难题。业内专家正呼吁建立独立AI电网以应对行业不断增长的能源需求。随着算力需求攀升，电力输送与电网可靠性正成为与带宽约束并行的另一大瓶颈。
光学交换技术创新与电力基础设施规划的交汇，反映出业界已认识到AI规模化需要在多个基础设施层面同步发力。
展望
Lumotive锁定2026年末产品发布，Neurophos推进光计算研发——2026年可能成为超材料在AI基础设施领域落地的关键一年。该技术的成功将取决于能否在成本、可靠性与数据中心规模量产之间取得商业化平衡。