聯發科也上車!矽光子當紅炸子雞Ayar Labs是誰?新竹就有他們的辦公室!
聯發科也上車!矽光子當紅炸子雞Ayar Labs是誰?新竹就有他們的辦公室!

2026年2月26日,聯發科(MediaTek)透過旗下子公司Digimoc Holdings的董事會決議,簽下了一筆高達9,000萬美元(約合新台幣27億元)的匯款單。他們以每股約52.24美元的價格,掃進了Ayar Labs逾172萬股的特別股,一口氣拿下這家矽谷當紅炸子雞約2.4%的股權。

把時間倒轉回10年前,Ayar Labs的執行長Mark Wade為了找錢,每天早上9點到傍晚5點在矽谷沙丘路(創投們的家)瘋狂碰壁,甚至為怕嚇跑金主而不敢在簡報上寫出「矽光子」這3個字。

如今,這3個字不僅讓聯發科帶著大把鈔票敲門,Ayar Labs在3月3日最新公布的E輪融資中,更是狂攬5億美元,將總募資額推升至8.7億美元,估值更一舉衝上37.5億美元。

從無人問津的實驗室深科技,到輝達、AMD、台積電、聯發科、世芯、卡達投資局(QIA)、紅杉資本與川普家族(1789 Capital)都搶著上車的獨角獸,這背後並不是什麼矽谷造神運動,而是一個簡單的物理定律:傳統的「銅線」,已經快把AI基礎設施給逼瘋了。

現在的AI晶片就像「超級跑車塞在市民大道」

Intel前執行長Pat Gelsinger曾比喻,現在強大的GPU就像是用一根細小的吸管在吸取算力。你可以把當今的AI處理器想像成地表最頂規的超級跑車,但用來連接這些晶片的「銅線」互連架構,卻是一條永遠在塞車的市民大道。

「AI基礎設施正因為互連效率低落而撞上一道『功耗之牆』(Power Wall)。」Mark Wade一語道破當前產業的焦慮。隨著AI模型從訓練走向推論,傳統銅線不僅傳輸速度跟不上,更會消耗極大的電力。

領投這5億美元E輪募資的Neuberger Berman董事總經理Gabe Cahill直言:「資料中心的互連,已經迅速成為當前最致命的瓶頸。」為了解決這個物理極限,Ayar Labs給出的解法是:拆掉市民大道,建立一座「光速傳送門」。

聯發科花27億元只能算「新同學」,台積電、輝達、AMD早就卡好位

Ayar Labs的核心武器,是其開發的「共同封裝光學」(CPO)解決方案,其中最關鍵的技術是一套光學引擎與雷射模組。這項技術能將成千上萬個GPU連結成一個統一的系統,用光子取代電子,顛覆銅線的物理限制,且其設計採用了標準規格,能與現有加速器和交換器大廠的設計無縫整合。

這正是聯發科與世芯-KY會在這一輪重金買票進場的原因。

相較於早已在早期輪次卡位的NVIDIA與AMD Ventures,聯發科與世芯作為「新同學」,看準的是更龐大的客製化晶片(ASIC)商機。正如Neuberger Berman所強調的,這兩家台廠的加入,進一步強化了Ayar Labs在客製化ASIC設計生態系中的戰略結盟。

當未來的AI客戶要求更低延遲、更低功耗的晶片時,手握Ayar Labs光學技術奧援的聯發科與世芯,等於手上還有一張可能的王牌可以使用。

NVIDIA執行長黃仁勳更是除了投資Ayar Labs外,近期花了40億美元重金佈局另外兩家光學互連公司Coherent與Lumentum。

延伸閱讀:輝達也攻AI光通訊戰場!CPO是什麼?CPO概念股有哪些?圖解共同封裝光學技術

比你想得更近,新竹就可以找到Ayar Labs

資本的狂歡終究需要落地的產能來支撐。Ayar Labs將利用這筆5億美元的熱錢,擴張全球營運版圖,其中最關鍵的一步,便是擴大其在2025年新設立的「台灣新竹辦公室」。

矽光子技術雖然美好,但要將發光的化合物半導體與先進製程的矽晶片完美整合,絕對離不開台灣強大的半導體製造與封裝生態系。再加上要實現「大批量生產」與「測試產能」的擴展,除了新竹還能有誰?

50年前,半導體產業沿著摩爾定律的銅線一路狂奔;50年後,Ayar Labs與一票台灣科技巨頭站在了隧道口。這一次,他們準備用光,找尋自己下一個明亮的10年。

本文授權轉載自創業小聚

關鍵字: #矽光子
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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