随着摩尔定律接近极限，未来算力提升的空间很有可能在光子计算芯片技术上。数字芯片受限于底层元器件：CMOS晶体管，而光学信号和光学器件遵循不同的物理原理。
和传统芯片不同，光芯片是通过光学技术而非电信号实现信息处理。而依靠光作为传递载体，让光芯片拥有了更高的传输速度、更低的功耗、更大的带宽。
经过测算，理想状态下，光芯片的端到端功耗仅仅为电子芯片的10%，延迟只有其1%，而同等条件下的算力却能达到电芯片的100倍以上。
从下游趋势而言，随着生成式AI将海量的高质量数据、大规模参数的模型推向市场，针对于大模型算力芯片的需求已达到非常高的水平，并仍在快速增长。这对未来的AI算力芯片提出了大算力、低功耗且成本可控的需求，而这些需求也恰好是光芯片的优势所在。
Lightmatter想要做的正是提升GPU或CPU芯片互联层的效率，从而突破现代数据中心的瓶颈。通过光子技术，可以让数百个GPU同步工作，从而简化复杂又极其烧钱的AI模型训练。
Lightmatter一直在开发的光子芯片，构建了速度最快的互连层。