Aylight, startup svizzera nata nel 2025 dalla ricerca di Bahareh Marzban e Dmitry Kazakov al Politecnico di Zurigo, ha appena ottenuto 4,5 milioni di euro per portare fuori dal laboratorio una tecnicia laser che potrebbe snellire il collo di bottiglia più critico dei data center per l’intelligenza artificiale: lo scambio di dati tra chip. Il round pre-seed, co-guidato da Elaia e Swisscom Ventures con la partecipazione di Verve Ventures e Plug and Play, servirà a realizzare i primi prototipi in fonderia di semiconduttori e ad ampliare il team di ricerca e sviluppo.

L’azienda sviluppa laser multi-lunghezza d’onda su scala chip, architettura che consente di generare più lunghezze d’onda precisamente distanziate a partire da un singolo componente, basata su un pettine di frequenze modulato (FM comb). L’obiettivo immediato sono le interconnessioni ottiche all’interno dei data center per carichi AI, dove la comunicazione tra acceleratori (GPU o altri processori specializzati) è diventata tanto importante quanto la potenza di calcolo pura. Rispetto ai collegamenti elettrici tradizionali, l’ottica riduce latenza e consumi energetici a parità di banda, ma finora la necessità di utilizzare numerosi laser discreti ha rappresentato un ostacolo sia in termini di costo sia di complessità. Aylight sostiene che la propria tecnicia, producibile con i normali processi delle fonderie fotoniche esistenti, elimina la proliferazione di sorgenti laser separate, semplificando l’integrazione nei sistemi di comunicazione.

“Siamo partiti da un problema, non da una tecnicia”, ha spiegato la CEO Bahareh Marzban. “Il laser era diventato uno dei vincoli nella scalabilità dell’infrastruttura AI. Questo finanziamento ci permetterà di passare dalla ricerca ai primi prodotti”. La dichiarazione coglie un aspetto spesso trascurato da chi si concentra solo su modelli e software: l’efficienza dei data center dipende in modo crescente dall’hardware di interconnessione. Con l’aumento della dimensione dei modelli e del parallelismo, la quantità di dati che deve transitare tra i nodi di calcolo cresce in modo esponenziale, e ogni collo di bottiglia a livello di rete interna penalizza le prestazioni reali e il costo totale di possesso (TCO).

Per le organizzazioni che valutano deployment on-premise dell’AI – spinte da esigenze di sovranità dei dati, controllo dei costi nel lungo periodo o latenza – la disponibilità di interconnessioni ottiche più efficienti e meno costose potrebbe diventare un fattore discriminante. Aylight non è certo la sola a lavorare su questo fronte, ma la sua scommessa su un chip integrato e compatibile con le catene produttive esistenti segnala una direzione di semplificazione industriale. Se i prototipi confermeranno le promesse, la tecnicia potrebbe contribuire a contenere i consumi energetici e a ridurre l’ingombro fisico dei cluster, favorendo architetture più dense e scalabili.

Oltre alle interconnessioni ottiche, l’azienda guarda già ad applicazioni collaterali: ispezione di semiconduttori, metrologia, automazione industriale e robotica di precisione, tutti ambiti che richiedono rilevamento tridimensionale ad alta risoluzione tramite la tecnica FMCW. Ma il cuore della roadmap resta l’infrastruttura AI. Il fatto che Swisscom Ventures guidi l’investimento insieme a un fondo specializzato come Elaia suggerisce un interesse concreto da parte di operatori di rete e data center, più che una semplice scommessa finanziaria. Nei prossimi mesi, i primi risultati dei prototipi in fonderia daranno la prima misura reale del potenziale di questa tecnicia.