算力市场新变量：光计算迎来 “Roadster 时刻”

在当下科技领域，算力堪称发展的核心驱动力。从人工智能大模型的训练，到大数据的高效处理，算力的需求呈井喷式增长。传统的电计算方式在面对日益增长的算力需求时，逐渐显露出瓶颈，而光计算作为一种极具潜力的新兴计算方式，正悄然崛起，有望成为改变算力市场格局的新变量，如今它似乎正迎来属于自己的 “Roadster 时刻” 。

光计算并非全新概念，其起源可追溯到一百多年前。早在那时，科学家们就开始设想利用光的特性来进行信息处理。与传统的电计算不同，光计算主要利用光技术和光器件构建计算机，以光作为信息的载体。在光计算机中，不同波长的光代表不同的数据，通过大量的透镜、棱镜和反射镜实现数据在芯片间的传输。光具备诸多独特优势，为光计算奠定了良好基础。光的频率高、带宽大，使得信息传输和处理量极为庞大，例如，每边长 1.5 厘米左右的三棱镜，其信息通过能力远超全世界现有的全部电话电缆。光在传输过程中畸变和失真小，运算速度理论上可达每秒千亿次以上，信息处理速度比电子计算机快数百万倍。并且，光传输和转换时能量消耗极低，这对于巨型计算机等高能耗设备而言，极具吸引力。1990 年，贝尔实验室推出由激光器、透镜、反射镜等组成的计算机，成为光计算机的雏形，随后，英、法、比、德、意等国的科学家也成功研制出运算速度比普通电子计算机快 1000 倍的光计算机 。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型的训练对算力提出了前所未有的要求。传统电芯片在计算密度和互连速度上逐渐难以匹配，摩尔定律也即将走到尽头。在这样的背景下，光计算的优势愈发凸显，迎来了新的发展机遇。光计算能够补充电芯片的局限性，其制造工艺对制程不敏感，不依赖先进制程就能提升整体算力效能。目前，业界普遍采用光电融合的技术路线，现有的光计算芯片架构通常包含光芯片和电芯片 。

以曦智科技为代表的光计算企业在这一领域积极探索，取得了显著进展。2025 年 3 月，曦智科技发布新一代光电混合计算卡曦智天枢，其核心包含 128×128 的光子矩阵的光学处理单元(OPU)和电学专用集成电路(ACIS)，采用大规模光电集成技术，通过 TSV+Flipchip 先进封装技术将光电芯片集成和封装，具备高性能、可编程性和通用性等优势。沈亦晨，曦智科技的创始人，在光计算领域颇有建树。2017 年，他以第一作者身份在 Nature 子刊封面论文中提出新的深度学习硬件实现方式，发现基于光子的神经网络在计算速度和能效方面可实现显著提升。他直言，创业初期虽未料到如今大模型对光芯片的巨大推动，但大模型的爆发确实为光子芯片的商业应用提供了可行路径。沈亦晨透露，曦智科技已在开发下一代 256×256 矩阵的光计算产品，技术路线规划稳步推进 。

从市场层面来看，光计算也逐渐获得资本认可。今年 10 月，Lightmatter 完成 4 亿美元的 D 轮融资，估值达到 44 亿美元，彰显了国际资本对光芯片的信心。并且，各国政府也纷纷加大对光计算技术的支持力度。2019 年，美国国防部高级研究计划局(DARPA)启动 LUMOS 项目，研究具备深度学习能力、高算力和低功耗的集成光子芯片;欧盟通过 “地平线 2020 计划” 资助建立 PhotonHub Europe，加快欧洲工业对光子技术的采用和部署，并通过年度战略计划进一步支持光子技术发展;2022 年 4 月，荷兰政府联合私营企业向光子集成电路产业投入 11 亿欧元，加速光子芯片技术创新研究 。

然而，光计算距离大规模商业化落地仍面临诸多挑战。以曦智科技的天枢计算卡为例，随着光计算矩阵规模不断扩大，光电芯片的超大规模集成面临重大难题，TSV 垂直封装技术虽重要但也存在技术瓶颈，同时，温度波动对计算精度的影响亟待解决。从整体生态角度，目前主流软件开发高度依赖基于电芯片的高精度算法，光计算的精度问题在这种环境下较为突出，尽管在低精度算法下光计算的低功耗、低时延优势明显，但要改变现有生态并非易事 。

沈亦晨将光计算目前的阶段类比为特斯拉的 Roadster 阶段。Roadster 作为特斯拉首款使用锂离子电池的量产全电动跑车，虽有诸多不足，但开启了电动汽车的新纪元。曦智科技 2021 年发布的 PACE 可视为光计算领域不能 “转弯” 的早期产品，而如今的天枢则像一辆具备商业通用性、可上路的 “跑车”，目前处于小范围百台订单阶段。当下，光计算芯片正处于从小众市场向大众市场转变的关键节点，需快速建立生态、拓展用户和市场。英伟达在 GPU 发展初期，选择从高校入手，与全球顶尖研究机构和大学合作，扩充应用场景。高校产品对稳定性和量产要求相对不高，且能作为前沿研究的试验场，有利于探索技术优势的应用场景，实现商业化起飞。沈亦晨认为，建立光计算生态，从高校入手同样是目前较为理想的途径 。

光计算凭借其独特优势，在算力市场展现出巨大潜力，尽管面临挑战，但已取得阶段性成果，迎来了重要发展契机，恰似特斯拉 Roadster 开启电动汽车新时代一般，光计算正迈向属于自己的 “Roadster 时刻”，有望在未来算力市场中占据重要地位，重塑计算领域的格局 。