儘管只是一名高中肄業生，但是詹姆斯·達克穆比（James Dacombe）已經在半導體這個最燒錢、最難撼動的賽道之一，從英偉達的眼皮底下硬生生摳出了 10 億美元的芯片獨角獸估值。
就在本週，詹姆斯創辦的名爲 OLIX 的神祕芯片初創正式對外承認：融資 2.2 億美元，約合人民幣 15 億元。領投方是當年押中歐洲估值最高金融科技獨角獸之一 Revolut 和“英國版美團”Deliveroo 的 Hummingbird，跟投名單裏還躺着 Plural、LocalGlobe 等一衆歐洲頂流 VC。
圖 | 25 歲的詹姆斯已經有點少年老成（來源： Charlie Bibby/FT）
詹姆斯公司官網首頁的宣言火藥味十足：“我們正在擺脫 HBM。”HBM 高帶寬內存，是英偉達 GPU 稱霸 AI 算力的心臟起搏器。從 V100 到 H100，再到剛發佈的 Vera Rubin，英偉達每一代旗艦芯片的背後都站着 SK 海力士和三星，每顆芯片裏堆疊的那幾層 DRAM，一直都是黃仁勳身後最堅固的護城河之一。
而這名 00 後小孩卻說：不玩這個了。這是仗着年輕耍狠、還是真有新洞見？翻開 OLIX 那份在圈內廣爲流傳的《計算宣言》，你會看到一羣平均年齡可能不到 30 歲的 Z 世代們，正在試圖使用一種近乎降維打擊的邏輯，拆解整個 GPU 圈子的物理極限。
圖 | 計算宣言（來源：https://olix.com/blog/compute-manifesto）
詹姆斯的核心洞察有點反常識，他認爲 AI 推理真正的瓶頸其實是“搬磚”。今天的模型參數動輒達到萬億級，每生成一個 token，就要把幾百 GB 的權重從 HBM 裏搬進搬出。這個過程的能耗佔到了單次推理的 60% 以上，而搬得越快，熱死的風險就越高。
爲了攤薄這筆搬運成本，GPU 只能想盡辦法拼車，也就是把幾千個用戶的請求捆成一捆同時處理。吞吐量上去了，交互性卻崩了。這就是就算使用比較新的 GPT-5.2 Pro，每秒依然只能往外蹦十幾個 tokens 的原因。詹姆斯把這種困境叫做馮·諾依曼牆，並直言英偉達自己也翻不過去。
從 Hopper 到 Rubin，封裝面積已經膨脹了幾倍，接近光罩極限；之前那種從 HBM3e 到 HBM4 的能量效率提升，未來十年可能都不會再復現。哪怕是全球唯一能夠挑動臺積電 CoWoS 產能的客戶，哪怕賬上存有幾百億美金預付款，物理定律始終無法繞開。
當超大規模雲廠商都在搶產能的時候，初創公司根本擠不進去，所以詹姆斯選擇徹底繞開它。繞開的方案聽起來有點混搭：SRAM + 光子學。
SRAM 堪比是緩存界的法拉利，速度比 HBM 快上百倍，缺點是一顆晶體管只能存六分之一個比特。以前沒人敢用它做主存，因爲容量永遠喂不飽模型。但詹姆斯打算賭一把：既然搬運的代價已經超過了計算的代價，那不如把數據焊在計算單元的隔壁，哪怕少存點也要做到隨時可以使用。
這恰好踩中了 2026 年 AI 領域最大的範式轉移之一。隨着 OpenAI o1、Anthropic Claude Code 這類具備慢思考能力的推理模型的大規模落地，單次任務的 token 消耗正在以超指數級的速度膨脹。任務長度每翻一倍，所需要的 tokens 預算卻不只翻一倍。METR 研究所的數據顯示，到 2027 年底 AI 將能處理相當於人類兩週工時的工作量。
在這種新型負載下，內存帶寬的重要性正在被內存延遲所取代。你不再需要一次性灌進去整個維基百科，但你需要每一毫秒都能以極低延遲撈出來一段 KV cache，而這便是 SRAM 發揮作用的主場。
但是，純 SRAM 方案有個死穴：光靠硅是長不大的。Cerebras 公司的晶圓級芯片使用了 44GB SRAM，功耗驚人且只能服務極少數頭部客戶。而詹姆的解法是在 SRAM 中引入第三元素也就是光。
雖然詹姆斯對於自己公司的光學架構諱莫如深，但從有限的公開信息推測，他們的光學數字處理器極有可能在使用光子做互連。光線在硅波導中的傳輸速度是電信號的數倍，且幾乎沒有電阻熱損耗。當幾千個 SRAM 計算單元需要高頻同步時，使用電線連接會因爲電容電阻導致信號畸變，而使用光連接則像是在芯片內部修了一條超寬光纖高速道路。
這其實不是天方夜譚，從英特爾分拆出來的 Ayar Labs 已經做出了光學中介層，能把芯片面積拓展到幾十平方釐米，遠超英偉達的 Blackwell。詹姆斯的激進之處在於，他要把光和 SRAM 焊死在一個系統裏，進而從機架層面重新設計數據的流動方式，等於從零開始建設一座光速工廠。
然而，過去十年試圖把光搬進數據中心的公司不下二十家，活下來的寥寥無幾。就算技術跑通了，客戶還要問：CUDA 兼容嗎？PyTorch 能無縫遷移嗎？詹姆斯公司的芯片可能到 2027 年才流片，那時英偉達的 Rubin Ultra 已經跑起來了。
面對這些質疑，詹姆斯反覆強調的是兼容性，他表示自己和團隊打造的 OTPU 支持標準 AI 模型，無需強制量化感知訓練，也不需要所謂的類腦熱力學架構，等於造了一臺能夠跑通現有代碼、而且跑得比誰都快得異類引擎。
作爲一名 00 後，詹姆斯身上似乎帶有一定的審慎。這或許和他雖然年輕但在 16 歲就從高中退學進入初創公司寫代碼，17 歲創辦腦機接口企業 CoMind 並在 8 年內把這家公司做到融資一億美元有關。所以你光看他的照片，會覺得這可能不是一名 00 後，因爲看起來似乎有點成熟，這可能是因爲他已經經過技術商業化的全週期，明白供應鏈三個字有多麼重要。
創辦 CoMind 的經歷讓他比同齡人更早地明白：傳感器精度並不是醫療器械的最大瓶頸，其實是拿到 FDA 許可後怎麼保證一千臺設備的神經探針不斷貨。同樣的邏輯映射到 AI 芯片，當連 HBM 都搶不到的時候，架構再領先也只是一紙 PPT。
所以，詹姆斯此次創辦 OLIX 把去 HBM 上升到了戰略高度。這算是一個比較討巧的生存策略，在 2026 這個節點，臺積電 CoWoS 產能被英偉達和博通買斷三年，SK 海力士的 HBM3e 訂單已經排到 2027 年。詹姆斯的公司作爲一個新玩家哪怕融資了 2.2 億美元，在前面兩座大山之前依然渺小。唯一的活路就是賭一條尚且寬鬆的道路，然後跑得足夠快。
目前來看，資本是願意押注的。前 Meta 基礎設施一號位、Vertex Ventures 的合夥人喬納森·海利格（Jonathan Heiliger）給出了極高評價，其表示這種量級的系統級重構，難到令人髮指。而詹姆斯團隊的執行速度，是有着十倍更多資源公司的十倍。
Heiliger 是見過大世面的人。他在 Meta 主導過開放計算項目，親眼見證了英偉達從顯卡廠商變爲 AI 基建定義者。如今他把賭注押在一個 25 歲的倫敦男孩身上，賭的是摩爾定律終結之後，算力霸權不會永遠屬於單一架構。
英國政府也在賭。就在詹姆斯公司融資消息公佈沒多久，英國 AI 大臣卡尼什卡·納拉揚（Kanishka Narayan）公開喊話，要求英國本土創業者擁抱風險，並宣佈另一家英國光芯芯片初創 Fractile 將投資 1 億英鎊拓張布里斯托工廠。經歷過 Arm 被軟銀收購、Graphcore 被軟銀打包帶走的陣痛之後，英國太想留住一直屬於自己的 AI 獨角獸了。
但是，詹姆斯和公司要跨越的不僅是技術和資本。他和團隊需要證明 OTPU 不只是論文裏的 benchmark 榜首，也是能在某家雲廠商的數據中心裏連續跑幾個月推理任務不出錯的工業級產品。
他需要說服那些習慣了 CUDA 生態的算法工程師，爲了更低的延遲和 TCO 去重寫部分底層調度邏輯。他還需要在 2027 年之前從幾乎爲零的客戶名單裏，撬開第一個願意喫螃蟹的早期採用者。據瞭解，第一批 OTPU 芯片預計在 2027 年投用，那時詹姆斯 26 歲，依然比當年創辦英偉達的黃仁勳年輕了幾歲。
參考資料：
https://olix.com/
https://www.ft.com/content/cba54e86-2b2a-422c-861b-dc9280d6aa65
https://www.datacenterdynamics.com/en/news/uk-chip-startup-olix-raises-220m-for-development-of-photonic-ai-chips-that-forgo-the-need-for-hbm-report/
https://fudzilla.com/olix-is-pitching-a-new-way-to-do-ai-chips/
https://www.beauhurst.com/blog/the-uks-youngest-entrepreneurs/
https://www.linkedin.com/company/flux-corp/
運營/排版：何晨龍
