Há vinte anos, um professor da Duke University, David R. Smith, usou materiais compósitos artificiais chamados “metamateriais” para fazer uma capa de invisibilidade da vida real. Embora esta capa não funcionasse realmente como a de Harry Potter, exibindo capacidade limitada de ocultar objetos da luz de um único comprimento de micro-ondas, esses avanços na ciência dos materiais acabaram se repercutindo na pesquisa do eletromagnetismo.
Hoje, a Neurophos, com sede em Austin, uma startup de fotônica derivada da Duke University e da Metacept (uma incubadora dirigida por Smith), está levando essa pesquisa mais longe para resolver o que pode ser o maior problema enfrentado pelos laboratórios de IA e hiperscaladores: como dimensionar o poder da computação e, ao mesmo tempo, manter o consumo de energia sob controle.
A startup criou um “modulador de metasuperfície” com propriedades ópticas que permitem que ele sirva como um processador de núcleo tensor para fazer multiplicação de vetores de matrizes – matemática que está no centro de muitos trabalhos de IA (particularmente inferência), atualmente realizados por GPUs e TPUs especializadas que usam portas e transistores de silício tradicionais. Ao instalar milhares destes moduladores num chip, afirma a Neurophos, a sua “unidade de processamento óptico” é significativamente mais rápida do que as GPUs de silício actualmente utilizadas em massa em centros de dados de IA, e muito mais eficiente na inferência (execução de modelos treinados), o que pode ser uma tarefa bastante dispendiosa.
Para financiar o desenvolvimento de seus chips, a Neurophos acaba de arrecadar US$ 110 milhões em uma rodada Série A liderada por Gates Frontier (empresa de risco de Bill Gates), com participação de M12 da Microsoft, Carbon Direct, Aramco Ventures, Bosch Ventures, Tectonic Ventures, Space Capital e outros.
Agora, os chips fotônicos não são novidade. Em teoria, os chips fotônicos oferecem desempenho superior ao silício tradicional porque a luz produz menos calor que a eletricidade, pode viajar mais rápido e é muito menos suscetível a mudanças de temperatura e campos eletromagnéticos.
Mas os componentes ópticos tendem a ser muito maiores do que os seus homólogos de silício e podem ser difíceis de produzir em massa. E também precisam de conversores para transformar dados de digital em analógico e vice-versa, que podem ser grandes e consumir muita energia.
A Neurophos, no entanto, postula que a metassuperfície que desenvolveu pode resolver todos esses problemas de uma só vez porque é cerca de “10.000 vezes” menor que os transistores ópticos tradicionais. O tamanho pequeno, afirma a startup, permite acomodar milhares de unidades em um chip, o que resulta em muito mais eficiência do que o silício tradicional, porque o chip pode fazer muito mais cálculos ao mesmo tempo.
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“Quando você reduz o transistor óptico, você pode fazer muito mais matemática no domínio óptico antes de ter que fazer a conversão de volta para o domínio eletrônico”, disse o Dr. Patrick Bowen, CEO e cofundador da Neurophos, ao TechCrunch. “Se você quiser ir rápido, primeiro terá que resolver o problema da eficiência energética. Porque se você pegar um chip e torná-lo 100 vezes mais rápido, ele consumirá 100 vezes mais energia. Assim, você terá o privilégio de ir rápido depois de resolver o problema da eficiência energética.”
O resultado, afirma Neurophos, é uma unidade de processamento óptico que pode superar enormemente a GPU B200 AI da Nvidia. A startup afirma que seu chip pode funcionar a 56 GHz, produzindo um pico de 235 operações Peta por segundo (POPS) e consumindo 675 watts, em comparação com o B200, que pode fornecer 9 POPS a 1.000 watts.
Bowen diz que a Neurophos já assinou vários clientes (embora tenha se recusado a citar algum), e empresas como a Microsoft estão “observando muito de perto” os produtos da startup.
Ainda assim, a startup está a entrar num mercado concorrido dominado pela Nvidia, a empresa pública mais valiosa do mundo, cujos produtos sustentaram mais ou menos todo o boom da IA. Existem também outras empresas que trabalham com fotônica, embora algumas, como a Lighmatter, tenham se concentrado em interconexões. E o Neurophos ainda está a alguns anos de ser produzido, esperando que seus primeiros chips cheguem ao mercado em meados de 2028.
Mas Bowen está confiante de que os avanços de desempenho e eficiência fornecidos por seus moduladores de metassuperfície serão suficientes.
“O que todo mundo está fazendo é, e isso inclui a Nvidia, em termos da física fundamental do silício, é realmente evolutivo, e não revolucionário, e está ligado ao progresso da TSMC. Se você olhar para a melhoria dos nós da TSMC, em média, eles melhoram a eficiência energética em cerca de 15%, e isso leva alguns anos”, disse ele.
“Mesmo se traçarmos a melhoria da arquitetura da Nvidia ao longo dos anos, quando lançarmos em 2028, ainda teremos enormes vantagens sobre todos os outros no mercado porque estamos começando com 50x sobre a Blackwell em eficiência energética e velocidade bruta.”
E para resolver os problemas de fabricação em massa que os chips ópticos tradicionalmente enfrentam, a Neurophos afirma que seus chips podem ser fabricados com materiais, ferramentas e processos padrão de fundição de silício.
O novo financiamento será usado para o desenvolvimento do primeiro sistema de computação fotônica integrado da empresa, incluindo módulos OPU prontos para datacenter, uma pilha completa de software e hardware de desenvolvedor com acesso antecipado. A empresa também está abrindo uma unidade de engenharia em São Francisco e expandindo sua sede em Austin, Texas.
“A inferência de IA moderna exige quantidades monumentais de poder e computação”, disse o Dr. Marc Tremblay, vice-presidente corporativo e membro técnico da infraestrutura central de IA da Microsoft, em um comunicado. “Precisamos de um avanço na computação equivalente aos saltos que vimos nos próprios modelos de IA, que é o que a equipe de tecnologia e alta densidade de talentos da Neurophos está desenvolvendo.”
