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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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