旧金山半导体初创公司Volantis宣布完成8800万美元A轮融资，旨在开发用于AI推理的新型架构。本轮由Lachy Groom和Abstract Ventures联合领投，John Doerr、VXI Capital、Triatomic、Susa Ventures等机构，以及Dwarkesh Patel、Naveen Rao、Sholto Douglas等天使投资人跟投。
直击AI内存瓶颈
Volantis致力于解决现代AI基础设施中的关键瓶颈。其新架构旨在同时提升内存容量与带宽，以支持更大规模模型以更高速度运行。
大型AI模型推理既需巨大内存容量，又需高带宽持续输入数据。现有架构往往需二者取舍：片上SRAM带宽高但容量有限；GPU系统的HBM容量大但带宽受限，制约超大规模模型效率。
Volantis推出的A-1系统意在打破这一平衡。该公司称，A-1可支持参数量超20万亿的大模型，设计目标为每位用户每秒处理10,000个token，并有望降低单token推理成本。更快的推理速度将显著提升代码生成等AI智能体的任务效率。
光子技术连接计算与内存
Volantis开发了专为计算与内存连接设计的光子互连方案。其光互连架构将大量存储芯片整合为统一池化资源，实现内存容量增加时带宽同步提升。
该光子平台采用定制微型垂直腔面发射激光器（micro-VCSEL）。依托成熟的砷化镓制造生态系统，该技术避免了磷化铟供应链约束，具备紧凑、温度稳定及高能效特点，端到端链路每比特能耗低于1皮焦耳，最多可连接GPU周围220颗存储芯片。随着A-1接近商业化，Volantis计划披露更多架构细节。
预计2027年交付客户部署
新资金将用于A-1系统研发、商业化、团队扩张及客户部署准备。Volantis计划于2027年向客户交付首批集成推理引擎。
创始团队来自英伟达、AMD、博通及Ayar Labs等行业巨头，在封装、VCSEL及硅光子领域积累深厚。Volantis强调，其技术基于现有成熟体系构建，而非依赖未经证实的突破。
首席执行官兼联合创始人Tapa Ghosh指出，随着AI智能体在企业内承担更多工作，推理速度将直接影响运营效率。在AI内存供应链承压背景下，Volantis正推动从研发向商业化过渡，提供应对基础设施挑战的替代方案。