AI对算力的渴求，究竟夸张到了什么程度？答案是，每3 5个月就要翻一倍！ 在这种近乎疯狂
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在这种近乎疯狂的消耗速度下，依赖传统电子芯片堆叠算力的路径，已经肉眼可见地逼近物理极限。
出路在哪里？业界将目光投向了更底层的物理原理——用光来完成计算，为芯片算力开辟一条全新的赛道。
最近，一家专注于“用光计算”的公司——曦智科技，通过了港交所的上市聆讯，即将IPO。这标志着一个关键信号：AI算力的竞争，正悄然从“电的时代”迈向“光的时代”。这背后，究竟酝酿着哪些新的产业机会？
曦智科技的创始人沈亦晨，1989年出生于浙江杭州，父亲是一名电力工程师。他的学术轨迹跨越了新加坡南洋理工大学和美国约翰·霍普金斯大学。
2011年，沈亦晨进入麻省理工学院攻读物理学博士。他的导师是光子晶体领域的权威学者约安诺普洛斯（John Joannopoulos），其开创性工作让人类首次能够“像设计电路一样设计光”。
这段经历深刻影响了沈亦晨。他后来在顶级学术期刊上发表的论文，首次验证了利用光子进行深度学习计算的可行性。简单来说，就是用光来运算，相比传统的电子计算，速度更快、能耗更低。这为突破电子芯片的算力天花板提供了全新的可能性。
这项研究成果，也成为了曦智科技创立的技术基石。2017年，沈亦晨回到上海，创办了曦智科技。
回顾其创业历程，可以说精准地踩中了三波关键红利：
第一波，是“学术红利”。
作为第一作者在《自然·光子学》发表封面论文，首次验证光子计算的可能性——这在当时全球范围内，从事相关研究的团队屈指可数，技术壁垒极高。当绝大多数人还在电子领域内卷时，曦智已经开始了“追光”之旅。
第二波，是“资本红利”。
光计算恰好处于前沿科技与产业化的交叉点，吸引了资本的密集关注。从最早押注的真格基金、百度风投，到后续入局的经纬创投、中金资本，再到腾讯、中国移动、上海国投等产业资本和国家队——曦智科技在9年间融资超过23亿元，几乎汇聚了“VC+产业+国家队”的全光谱资本。2025年9月的C轮融资额超15亿元，投后估值达78亿元，股东名单堪称半部投资圈图谱。
第三波，是“AI红利”。
2019年后，大模型爆发式发展，带来了指数级增长的算力需求。行业对高性能算力的渴求，正好击中了曦智科技的优势领域——光互连。其技术能将GPU之间的数据传输延迟降低90%以上，直击大规模AI训练的痛点。
从产品演进路径来看，这家公司几乎是踩着行业的鼓点在前进：
2019年：推出全球首款光子计算原型卡，证明了“光也能算”。
2024年：发布光计算处理器PACE，在特定算法上性能比当时高端GPU快数百倍；同年推出光互连加速卡，着手解决“数据传不动”的瓶颈。
2025年：发布PACE 2，首次适配复杂商业模型；同年推出“光跃”超节点，联合壁仞科技、中兴通讯，打造了国内首个光互连GPU集群。
2026年：128卡商用版落地，完成数千卡规模部署，并适配了DeepSeek、Kimi等主流大模型。
根据2025年的收入数据，曦智科技在中国光互连市场份额高达88.3%，排名第一；其光计算芯片累计出货量已连续两年位居全球第一。成功上市后，它将成为名副其实的“全球AI光算力第一股”。
自2024年底ChatGPT发布以来，大语言模型、智能体（Agent）等AI应用吞噬算力的速度令人咋舌。
一个尖锐的矛盾随之浮现：AI越强大，模型越复杂，算力需求就越高；但另一方面，芯片制造越来越难，功耗与成本也水涨船高。这个矛盾，如今已到了一个临界点。
举个例子就明白了：一个千卡规模的GPU集群，一年的电费开销可能高达数百万甚至上千万元。更棘手的问题在于，瓶颈往往不在计算本身，而在“传输”——GPU之间交换数据的速度，已经成为制约整体效率的最大短板。
光算力瞄准的，正是这两个核心痛点：降低功耗，提升传输效率。
市场数据清晰地反映了这种趋势的爆发力：光互连市场预计将从2025年的57亿元增长至2030年的1805亿元，年复合增长率接近100%；光计算市场则将从6000多万元的规模增长到14.6亿元，增速约87%。换句话说，这是一个“尚未完全成熟，但已进入爆发前夜”的赛道。
更关键的是，商业化落地已经跑通，开始赚钱了。
曦智科技目前已服务44家客户，主要集中于三类：
第一类是互联网巨头，用于加速大模型训练，例如字节跳动、百度。采用光算力方案后，其GPU利用率提升了50%，延迟下降了90%。
第二类是智算中心，千卡集群的部署成本降低了40%，该技术正成为“东数西算”工程的新型基础设施之一。
第三类是金融机构，应用于高频交易和风险控制，延迟降至0.3毫秒，效率提升了3倍。
从全球竞争格局看，目前呈现“中美对垒”的态势。
美国有Lightmatter、Ayar Labs等公司，主攻数据中心市场，在前沿技术探索上保持领先；中国方面，曦智科技专注于光计算与光互连的一体化解决方案，而中际旭创、新易盛等则在光模块领域占据全球70%以上的市场份额。
总体而言，美国强在前沿技术突破，中国强在工程化与规模化落地。双方虽路径不同，但都在朝着同一个目标狂奔——让算力彻底摆脱“电”的束缚。
光算力产业链当前的问题，已经不是“有没有钱赚”，而是——钱被谁赚走了。
先说利润最丰厚的一层：上游核心器件。
这一层的特点非常鲜明：技术壁垒高，毛利率也高。例如，中际旭创2025年营收382亿元，净利润107亿元，毛利率接近40%；太辰光利润同比增长118%，毛利率提升至42%。曦智科技2025年的整体毛利率为39%。这些公司本质上提供的是“核心部件”，处于产业链的关键卡位，客户难以绕过。
中间一层，是系统方案商。
曦智科技自身，更大的角色其实是“系统集成商”——将光计算芯片和光互连技术打包成完整的解决方案，交付给终端客户。
这一层的商业逻辑是：前期投入巨大，处于亏损状态，后期依靠规模效应和客户粘性实现盈利。
曦智科技财务数据
招股书显示，曦智科技2025年收入1.06亿元，同比增长超过70%，但净亏损仍达13.42亿元。亏损的主要原因有两方面：一是持续的巨额研发投入；二是随着产品集成度提升，测试和外包加工成本上升，导致毛利率从上一年的约49%下滑至39%。
然而，一旦客户接入了其系统方案，后续的替换成本极高，客户粘性非常强。从2024年到2025年，曦智科技新增客户数量持续增长，客户池不断扩大。
最后一层，是应用方——也就是真正使用这些技术来降本增效的客户。
智算中心采用光互连方案后，功耗大幅降低，一年节省的电费可达数百万元。互联网公司进行AI推理时，算力成本降低了55%，日均节省的算力开支同样以百万计。
那么，这个赛道后来者还有机会吗？有机会，但门槛正在迅速抬高。技术迭代不断加速，从800G到1.6T再到3.2T，每一次升级都是一次行业洗牌。能跟上技术节奏的玩家，将获得更多市场份额；跟不上的，则面临出局风险。
这也正是光算力赛道突然火热的核心原因——它不再是“未来可能有用”的概念，而是变成了“现在就能省钱”的刚需工具。
当然，这个行业也并非一片坦途，风险同样清晰可见：
技术路线尚未统一。硅光、薄膜铌酸锂等不同技术路径，谁能成为主流尚未有定论。
科技巨头已然入场。英伟达、谷歌等都在重金投入自研光互连方案。英伟达有NVLink，谷歌的TPU集群也引入了光交换技术。
盈利挑战依然存在。曦智科技三年累计亏损接近25亿元，表明光计算的大规模商业化仍需时间验证。
但是，如果把时间线拉长来看，一个清晰的逻辑链浮现出来：AI发展的尽头是算力，算力竞争的尽头是能耗，能耗的尽头则是物理极限。
而光，是目前看来最接近突破那个物理极限的答案之一。这场由AI掀起的算力革命，其下半场的战鼓，或许正由光子敲响。
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