三年前，Luminal 联合创始人乔・菲奥蒂还在英特尔（Intel）从事芯片设计工作，彼时他有了一个深刻认知：尽管自己在竭力研发性能最顶尖的芯片，但行业更关键的瓶颈实则出在软件层面。
“你或许能造出全球最出色的硬件，但如果开发者用起来很费劲，他们根本就不会选择它，” 菲奥蒂在采访中表示。
如今，他创立的公司正全力攻克这一难题。11 月 17 日（周一），Luminal 宣布完成 530 万美元种子轮融资，本轮融资由 Felicis Ventures 领投，保罗・格雷厄姆（Paul Graham）、吉列尔莫・劳赫（Guillermo Rauch）及本・波特菲尔德（Ben Porterfield）等天使投资人参与投资。
菲奥蒂的联合创始人杰克・史蒂文斯与马修・冈顿，分别来自苹果（Apple）和亚马逊（Amazon）；此外，该公司还是 Y Combinator（创业孵化器）2025 年夏季孵化项目的成员企业。
Luminal 的核心业务模式并不复杂：与 CoreWeave、Lambda Labs 等新兴云计算公司类似，该公司也提供计算资源服务。但不同的是，CoreWeave 等企业聚焦于 GPU 硬件本身，而 Luminal 则专注于优化技术 —— 通过这类技术，从现有基础设施中挖掘出更高的计算效率。具体而言，该公司的核心发力点是 “编译器优化”：编译器是连接开发者编写的代码与 GPU 硬件的关键环节，而正是这一开发者工具体系，曾让菲奥蒂在过往工作中屡屡陷入困境。
目前，行业内领先的编译器是英伟达（Nvidia）的 CUDA 系统 —— 这一工具在英伟达的爆发式成功中扮演着易被低估的重要角色。不过，CUDA 的诸多核心组件已开源；Luminal 认为，鉴于当前行业内仍有大量企业在争抢 GPU 资源，完善编译器之外的技术栈（即代码到硬件的中间环节）将蕴藏巨大价值。
Luminal 所属的 “推理优化初创企业阵营” 正不断壮大。随着越来越多企业寻求更快速、更低成本的模型运行方式，这类企业的价值也日益凸显。Baseten、Together AI 等推理服务提供商早已深耕优化领域，而 Tensormesh、Clarifai 等小型企业也纷纷涌现，专注于更细分的技术优化手段。
Luminal 及该阵营的其他企业，将面临来自大型实验室优化团队的激烈竞争 —— 这些团队的优势在于，可针对某一类特定模型进行专项优化。而 Luminal 服务客户时，必须适配客户提出的任意模型类型。不过，即便存在被超大规模科技公司 “碾压” 的风险，菲奥蒂仍表示，市场增长速度足够快，他对此并不担忧。
“理论上，花六个月时间针对特定硬件手动调整模型架构，最终性能或许能超越任何编译器优化的效果，” 菲奥蒂说，“但我们的核心判断是：除了这类极致的定制化需求外，通用场景下的编译器优化仍具备极高的经济价值。”
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责任编辑：郭明煜
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