在當(dāng)下科技領(lǐng)域，算力堪稱發(fā)展的核心驅(qū)動力。從人工智能大模型的訓(xùn)練，到大數(shù)據(jù)的高效處理，算力的需求呈井噴式增長。傳統(tǒng)的電計算方式在面對日益增長的算力需求時，逐漸顯露出瓶頸，而光計算作為一種極具潛力的新興計算方式，正悄然崛起，有望成為改變算力市場格局的新變量，如今它似乎正迎來屬于自己的 “Roadster 時刻” 。

光計算并非全新概念，其起源可追溯到一百多年前。早在那時，科學(xué)家們就開始設(shè)想利用光的特性來進行信息處理。與傳統(tǒng)的電計算不同，光計算主要利用光技術(shù)和光器件構(gòu)建計算機，以光作為信息的載體。在光計算機中，不同波長的光代表不同的數(shù)據(jù)，通過大量的透鏡、棱鏡和反射鏡實現(xiàn)數(shù)據(jù)在芯片間的傳輸。光具備諸多獨特優(yōu)勢，為光計算奠定了良好基礎(chǔ)。光的頻率高、帶寬大，使得信息傳輸和處理量極為龐大，例如，每邊長 1.5 厘米左右的三棱鏡，其信息通過能力遠超全世界現(xiàn)有的全部電話電纜。光在傳輸過程中畸變和失真小，運算速度理論上可達每秒千億次以上，信息處理速度比電子計算機快數(shù)百萬倍。并且，光傳輸和轉(zhuǎn)換時能量消耗極低，這對于巨型計算機等高能耗設(shè)備而言，極具吸引力。1990 年，貝爾實驗室推出由激光器、透鏡、反射鏡等組成的計算機，成為光計算機的雛形，隨后，英、法、比、德、意等國的科學(xué)家也成功研制出運算速度比普通電子計算機快 1000 倍的光計算機 。

近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大模型的訓(xùn)練對算力提出了前所未有的要求。傳統(tǒng)電芯片在計算密度和互連速度上逐漸難以匹配，摩爾定律也即將走到盡頭。在這樣的背景下，光計算的優(yōu)勢愈發(fā)凸顯，迎來了新的發(fā)展機遇。光計算能夠補充電芯片的局限性，其制造工藝對制程不敏感，不依賴先進制程就能提升整體算力效能。目前，業(yè)界普遍采用光電融合的技術(shù)路線，現(xiàn)有的光計算芯片架構(gòu)通常包含光芯片和電芯片 。

以曦智科技為代表的光計算企業(yè)在這一領(lǐng)域積極探索，取得了顯著進展。2025 年 3 月，曦智科技發(fā)布新一代光電混合計算卡曦智天樞，其核心包含 128×128 的光子矩陣的光學(xué)處理單元(OPU)和電學(xué)專用集成電路(ACIS)，采用大規(guī)模光電集成技術(shù)，通過 TSV+Flipchip 先進封裝技術(shù)將光電芯片集成和封裝，具備高性能、可編程性和通用性等優(yōu)勢。沈亦晨，曦智科技的創(chuàng)始人，在光計算領(lǐng)域頗有建樹。2017 年，他以第一作者身份在 Nature 子刊封面論文中提出新的深度學(xué)習(xí)硬件實現(xiàn)方式，發(fā)現(xiàn)基于光子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算速度和能效方面可實現(xiàn)顯著提升。他直言，創(chuàng)業(yè)初期雖未料到如今大模型對光芯片的巨大推動，但大模型的爆發(fā)確實為光子芯片的商業(yè)應(yīng)用提供了可行路徑。沈亦晨透露，曦智科技已在開發(fā)下一代 256×256 矩陣的光計算產(chǎn)品，技術(shù)路線規(guī)劃穩(wěn)步推進 。

從市場層面來看，光計算也逐漸獲得資本認(rèn)可。今年 10 月，Lightmatter 完成 4 億美元的 D 輪融資，估值達到 44 億美元，彰顯了國際資本對光芯片的信心。并且，各國政府也紛紛加大對光計算技術(shù)的支持力度。2019 年，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)啟動 LUMOS 項目，研究具備深度學(xué)習(xí)能力、高算力和低功耗的集成光子芯片;歐盟通過 “地平線 2020 計劃” 資助建立 PhotonHub Europe，加快歐洲工業(yè)對光子技術(shù)的采用和部署，并通過年度戰(zhàn)略計劃進一步支持光子技術(shù)發(fā)展;2022 年 4 月，荷蘭政府聯(lián)合私營企業(yè)向光子集成電路產(chǎn)業(yè)投入 11 億歐元，加速光子芯片技術(shù)創(chuàng)新研究 。

然而，光計算距離大規(guī)模商業(yè)化落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。以曦智科技的天樞計算卡為例，隨著光計算矩陣規(guī)模不斷擴大，光電芯片的超大規(guī)模集成面臨重大難題，TSV 垂直封裝技術(shù)雖重要但也存在技術(shù)瓶頸，同時，溫度波動對計算精度的影響亟待解決。從整體生態(tài)角度，目前主流軟件開發(fā)高度依賴基于電芯片的高精度算法，光計算的精度問題在這種環(huán)境下較為突出，盡管在低精度算法下光計算的低功耗、低時延優(yōu)勢明顯，但要改變現(xiàn)有生態(tài)并非易事 。

沈亦晨將光計算目前的階段類比為特斯拉的 Roadster 階段。Roadster 作為特斯拉首款使用鋰離子電池的量產(chǎn)全電動跑車，雖有諸多不足，但開啟了電動汽車的新紀(jì)元。曦智科技 2021 年發(fā)布的 PACE 可視為光計算領(lǐng)域不能 “轉(zhuǎn)彎” 的早期產(chǎn)品，而如今的天樞則像一輛具備商業(yè)通用性、可上路的 “跑車”，目前處于小范圍百臺訂單階段。當(dāng)下，光計算芯片正處于從小眾市場向大眾市場轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵節(jié)點，需快速建立生態(tài)、拓展用戶和市場。英偉達在 GPU 發(fā)展初期，選擇從高校入手，與全球頂尖研究機構(gòu)和大學(xué)合作，擴充應(yīng)用場景。高校產(chǎn)品對穩(wěn)定性和量產(chǎn)要求相對不高，且能作為前沿研究的試驗場，有利于探索技術(shù)優(yōu)勢的應(yīng)用場景，實現(xiàn)商業(yè)化起飛。沈亦晨認(rèn)為，建立光計算生態(tài)，從高校入手同樣是目前較為理想的途徑 。

光計算憑借其獨特優(yōu)勢，在算力市場展現(xiàn)出巨大潛力，盡管面臨挑戰(zhàn)，但已取得階段性成果，迎來了重要發(fā)展契機，恰似特斯拉 Roadster 開啟電動汽車新時代一般，光計算正邁向?qū)儆谧约旱?“Roadster 時刻”，有望在未來算力市場中占據(jù)重要地位，重塑計算領(lǐng)域的格局 。