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“2026年是硅光子商用元年。”3月17日，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上，道出了一个产业共识：AI算力赛道正在发生根本性转变。
就在黄仁勋发表演讲两周后，3月30日，曦智科技向港交所递交上市申请；4月12日，该公司正式通过港交所上市聆讯，距离全球“AI硅光芯片第一股”仅一步之遥。
当AI算力需求爆发式增长，而传统的“电算力”体系已逼近物理极限。光，这个宇宙中最快的信使，正在成为AI算力竞赛中最具想象力的变量。
曦智科技深耕近十年的光计算与光互连技术，即将走到整个行业的聚光灯下。它的上市，叩响的不仅是资本市场的大门，更是全球算力基础设施从“电时代”向“光时代”的跃迁之门。
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AI的胃口，
电喂不饱了
要理解曦智科技冲刺IPO的时机，首先需要回答一个更根本的问题：光，为什么在2026年成为产业和资本共振的焦点？
答案藏在AI产业爆发式增长的背后。如今，大模型参数已从百亿普遍飙升至万亿，AI Agent、多模态、推理应用全面爆发，AI算力需求正在以远超预期的速度增长。然而，以硅基电子芯片为核心的传统电计算体系，正在遭遇前所未有的瓶颈。
随着晶体管尺寸逼近3nm甚至2nm的原子级别，摩尔定律已显著放缓。单芯片算力的增长速度，已经远远跟不上AI算力需求的爆炸式增长。带宽及功率限制进一步制约了单芯片的计算效率，诸如“内存墙”及“功耗墙”等问题日益突出。
为了突破单芯片算力限制，业界只能通过多卡互连构建大规模集群。全球AI基础设施正从千卡集群，向万卡甚至十万卡规模跃迁。但电信号在铜缆中的传输损耗和延迟，严重制约了集群的扩展效率。
举个直观的例子。英伟达的NVL72机柜曾被视为算力巅峰，但其背后是超过3.2公里长的铜缆编织成的“蜘蛛网”。据测算，在1.8TB/s的高带宽下，铜缆的有效传输距离不足1米。一旦跨机柜传输，信号衰减和功耗激增将让系统瞬间崩塌。正如黄仁勋所言，要构建更大规模的集群，电互连的物理限制是一道绕不过去的坎。
正是在这一背景下，光被推到了产业聚光灯下。光子在传输过程中互不干扰、几乎不产生热量、传输带宽远超电子。光的传播速度是电子在铜线中传播速度的1000倍，而且几乎没有电阻损耗和发热问题。
技术的巨大潜力让全球科技巨头集体押注。台积电推出了COUPE光子引擎，英伟达、博通纷纷押注CPO（共封装光学，将光引擎和电芯片封装在同一基板上，缩短信号传输距离，提升带宽和能效），Google TPU也已引入了光交换。
不久前，英伟达在2026年GTC大会上发布的新款系统Vera Rubin NVL576和Rosa Feynman NVL1152，就采用了光互连技术。大会前夕，英伟达还分别向Lumentum和Coherent两家光通信巨头各投资20亿美元，总计40亿美元，被市场解读为对CPO产业链上游核心物料的“卡位战”。
“AI算力的瓶颈已从单卡算力转向互连，光互连是下一代算力基础设施的核心方向。”作为曦智科技的投资方，长飞基金管理合伙人、总经理刘斌对「子弹财经」表示，“巨头们的技术路线，印证了硅光子在高速、低功耗、高集成度方面的优势，是解决万卡集群互连瓶颈的最优解。未来的AI算力架构，将是光与电的深度融合，光互连技术不再是辅助，而是与计算芯片同等重要的核心技术。”
“今天是硅光技术最好的时代。”曦智科技创始人沈亦晨近日对媒体表示。光电混合算力已从一项前沿科研课题，升格为全球算力竞争的战略方向。曦智科技正是在这一多重共振中走到了港交所门前。
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从MIT论文，
到万卡集群
曦智科技的技术基因，可以追溯到2017年。彼时，正在MIT做博士后的沈亦晨，以第一作者身份在《自然·光子学》杂志发表了名为《由纳米光学回路实现的深度学习》的封面文章，首次验证了利用光进行计算的可行性。
这篇论文被业内视为集成光子计算的重要突破，引发了全球学术界和产业界的巨大震动，也直接催生了曦智科技的诞生。2017年，沈亦晨创立曦智科技，立志将实验室里的光计算技术变成真正能解决产业问题的产品：
2019年4月，推出全球首款光子芯片原型板卡，验证了以光子替代电子进行高性能计算的开创性想法；
2021年12月，发布全球首款光电混合计算加速卡PACE，首次验证了光子计算的优越性；
2023年，发布基于片上光网络技术（oNOC）的光电混合计算加速卡OptiHummingbird®，利用片上光网络技术为64个计算核提供高带宽、低延时、低功耗的数据传输；
2025年3月，发布新一代旗舰产品PACE 2（曦智天枢），集成超过四万个光子器件，支持最大128×128矩阵运算，深度融合硬件与软件优势，实现了高算力、高精度、可编程的全面提升。
曦智科技并不执着于“全光替代”的一步到位，而是基于对光计算工程化进程的深刻理解，以光互连为突破口，快速推出产品实现商业化，同时稳步推进光计算技术。由此，曦智科技形成了光计算+光互连“双轮驱动”的完整技术体系。
其中，光互连解决方案又分为Scale-up（纵向扩展，提升单个服务器或节点内的计算能力）和Scale-out（横向扩展，连接多个独立服务器或节点形成大型集群）两类。相较于传统电互连解决方案，曦智科技的光互连方案平均可将延迟降低18.2倍，互连密度提升12.2倍，能效提升5.4倍。
2025年7月，曦智科技迎来技术突破的关键节点，在世界人工智能大会上，推出了国内首个光互连光交换GPU超节点解决方案——光跃LightSphere X，并联合壁仞科技、中兴通讯首次进行示范应用，随后在上海仪电国产超节点算力集群成功落地。该解决方案将模型浮点运算利用率（MFU）提升超过50%，从而大幅降低产生特定算力的总持有成本。
截至2026年3月，曦智科技已拥有150项已授权专利，其中约80%为发明专利，另有260项发明专利正在申请中，专利储备在全球同类初创企业中处于领先位置。其技术成果多次登上《自然》《科学》等顶级学术期刊，得到了全球学术界的广泛认可。
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以开放的生态，
抢商业先机
在光电混合算力这个前沿领域，曦智科技不仅有领先的技术和成熟的产品，更难得的是，走出了一条差异化的开放路径，并实现了大规模商业化落地。
全球算力竞争格局中，英伟达凭借私有NVLink协议构建了性能强大但生态封闭的帝国，谷歌为其TPU定制集中式光交换机，巨头们的生态不仅封闭，而且成本高昂。在国产算力崛起的时代背景下，壁仞、燧原、海光等GPU厂商，迫切需要不依赖英伟达NVLink的替代性互连方案——这正是曦智科技的巨大机会。
光跃LightSphere X解决方案采用硅光OCS光交换技术，突破了传统电交换必须依赖统一协议的局限，能够适配不同厂商的GPU。同时，电交换方案能连接的GPU数量有上限，而曦智科技的光互连光交换模组使得互连效率与传输距离解耦，理论上可以构建任意规模的GPU超节点。
“光计算在低延迟、高吞吐率、低功耗等方面具有颠覆性的性能优势，是典型的硬科技，具有极高的战略价值。沈亦晨是该领域的学术开拓者，组建了一支全球顶尖的创业团队。更为难得的是，团队在工程化落地上的进展也非常迅速。”中科创星创始合伙人米磊对「子弹财经」表示。据公开信息，中科创星是曦智科技A轮最早的投资方，也是最早布局光子产业的国内投资机构之一。
招股书显示，曦智科技的商业化进程正在加速。2023年至2025年，公司营收分别为0.38亿元、0.60亿元和1.06亿元，复合年增长率高达66.9%。其中，Scale-up光互连解决方案是公司的业绩支柱，2025年实现销售收入7558万元；光计算业务则呈现爆发式增长，2025年实现销售收入2020万元，同比增长579%，占营收比例从2024年的不到5%快速提升至近20%。
与此同时，该公司研发投入总额逐年增长的同时，研发投入占营业收入比重却在持续下降。这既代表了公司研发产出效率的提升，也说明研发投入已经转化为商业增长动能。
截至2025年底，公司已累计服务44家商业客户，与51家合作伙伴完成商业部署，成功落地3个千卡级GPU集群的端到端光互连方案，适配DeepSeek、Kimi、GLM等主流大模型。
从整个产业来看，全球光计算行业仍处于新兴阶段，大多数参与者仍处于科学研究与探索的早期阶段，有的甚至都还没有发布相关产品，大规模商业化尚未成为行业普遍现象。
在中国Scale-up光互连市场，2025年仅有两家公司实现大规模商业化。其中，曦智科技是国内唯一实现大规模商业化的独立Scale-up光互连解决方案供应商，按收入计排名第一，占独立供应商市场份额约88.3%。
市场空间的广阔是曦智科技IPO故事中最具说服力的部分。据弗若斯特沙利文数据，中国Scale-up光互连市场规模预计将从2025年的57亿元增长至2030年的1805亿元，复合年增长率高达99.6%。中国光计算产品市场规模也将从2025年的6370万元增长至2030年的14.62亿元，复合年增长率87.2%。该机构还预测，大约在2035年之后，光计算与电计算产品及解决方案有望实现大规模共存。
因此，资本市场对曦智科技的估值与期待，远不止于当下已兑现的光互连商业价值，更在于其光计算技术所蕴藏的、尚未完全释放的长期空间。正如长飞基金管理合伙人、总经理刘斌在采访中所言，“我们一直坚定看好曦智科技在‘光’的大方向上所具备的独特、稀缺价值”。
光计算的时代才刚刚开始。正如沈亦晨博士所预测的：“预计在未来五年内，光子芯片在智算中心内的份额将达到30%。”
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结束语
从2017年那篇奠基性的《自然》论文，到2026年叩响港交所的大门，曦智科技的十年“追光”之路，恰逢AI算力架构的世纪大迁徙。
万亿级市场空间、颠覆性技术路径、全球领先的先发优势——光电混合算力的故事足够宏大，但同样也面临巨额研发投入、商业化周期长、国际巨头环伺等诸多挑战。
从这个意义上看，曦智科技的IPO，不仅是AI算力从“电”到“光”转向的信号网络配资网站，更是中国半导体产业在基础架构层实现弯道超车的一次重要尝试。
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