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顶级资本罕见联手押注光互连,光联芯科加速AI算力底层革命

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文章来源:本文转载自36氪,谢谢!

在光模块行业备战黎明的集体狂奔之中,一笔隐秘的投融资有望就此改写AI算力的底层格局。

公开资料显示,片间光互连(Optical Input/Output,OIO)技术企业光联芯科在成立不到两年时间,已经完成多轮融资落地,近日更是再次获得两大顶级资本联合投资。这是国内光互连芯片赛道近期较大规模的早期融资之一,此前,真知创投作为创始投资人参与了光联芯科从0到1的深度孵化阶段。

无论是短时间多轮融资的迅速落地,还是两大顶级机构的罕见联手,都传递出明确信号:光联芯科的OIO技术量产与商业化进程正在全面加速。

一束光,正在改写算力世界的游戏规则。


2025年,光模块行业站上风口之巅。二级市场上,“易中天”(中际旭创、新易盛、天孚通信)一路狂飙,股价走势成为市场焦点。就在业界为800G光模块产能奔走之际,更深层的技术变革已经在酝酿:OIO——芯片间光互连技术正站在新一轮计算革命的起点。

与此同时,在万卡、十万卡大模型算力集群中,超过90%的能耗消耗在数据搬运而非计算本身——电互连已逼近效率极限。而片间光互连(OIO)则被认为是把连接从电推向光的关键一跃:它将芯片间短距互连从铜线切换为光学路径,从而在传输能耗、带宽密度、延迟与距离等多个维度上实现数量级突破。

在这片领域的融资事件中,与其说资本在投资一家公司,不如说它们看中的是中国算力底层结构的转向机会。“这就像你组建了一支顶级的F1赛车手队伍,却让他们在乡间土路上飙车,而不是在顶级的F1赛道上进行比赛。”光联芯科CEO陈超曾在某行业论坛公开表示,“电更擅长计算,光更擅长连接。我们做的,就是为AI芯片之间铺一条‘光速公路’。”


光联芯科CEO陈超

1

从堆芯片到提效能:

告别大模型时代的性能焦虑

在大模型时代,数据中心的定位已经超越“机房+电力”的基础设施,要成为一个以算力为核心输出的能量系统。

然而,该系统正面临深层次效率瓶颈,问题不仅在于芯片性能限制,更在于芯片间连接效率太差。究其根本,带宽硬件限制、传输能耗失衡、铜质物理极限是三大本质原因。

首先,硬件条件形成了天然的限制。数据传输带宽的明显不足,导致算力被严重锁死在较低的利用率上。在多层级通信场景下——GPU对GPU、机柜对机柜,甚至数据中心间通信——现有带宽无法满足大规模并行计算的需求。

其次,虽然数据量呈现爆炸式增长,但传输能耗失衡严重。以当前训练参数量动辄数千亿甚至万亿级的大模型为例,数据在芯片间的移动消耗的能量占整个系统总能耗的九成以上。

换句话说,真正用于计算的能量不到10%,其余的都被浪费在“搬运”数据上。能源的这种非效率消耗不仅增加了运营成本,也反噬了实际可用算力,让AI基础设施承受着一种难以量化的“隐形税”。

再者,传统铜互连存在难以突破的物理极限。受趋肤效应影响,铜线只能利用表面传导电流,导线内部未能充分参与传输,导致能量大量转化为热量,极大的增加了能耗。

随着传输速率提高,铜互连的有效距离急剧缩短,从几十厘米降到仅几厘米,这意味着机架内甚至跨机架的多卡互连面临物理“接不起来”的瓶颈。在万卡级集群中,这种限制直接制约了整体算力的扩展,成为阻碍国产算力发展和大模型训练与推理效率的关键因素。

在这一技术的停滞点上,光联芯科看到了创新转向的起点:单芯片算力与英伟达有一定差距没关系,如果我们能让国产芯片以大带宽、低能耗的光互连链接起来,完全有可能在“计算+互连”的系统层面超越英伟达,而且运营成本还能有数量级的下降。


光联芯科团队进行OIO芯片测试

光互连在此时显现出独特价值——它不再是理论上的替代方案,而成为解决现有算力瓶颈的可行架构。

光互连的优势不仅在于带宽提升,更体现在系统级能效优化。当前万卡级集群的电费占比巨大,通过光互连技术,光联芯科的OIO方案有望将推动带宽提升两个数量级,能耗降低两个数量级,这意味着数据中心的运营成本和能源消耗将大幅下降。随着这一技术的应用,中国算力的可用值将被彻底改写,传统依赖堆芯片的模式正在被“光互连”的新逻辑所替代。

2

在制程困境弯道超车:

光互连的“中国机会”

在先进制程仍被“卡脖子”的今天,中国半导体产业寻找突破口的逻辑,正在从单芯片性能转向系统层级优化。相比于单芯片制程升级的竞争模式,系统优化、光互连、全链路国产化,将成为中国算力弯道超车的新支点。

在这个过程中,光互连技术在中国有着确切的应用前景。

当前,三个结构性现实已经摆在这片市场眼前:一是国家算力需求已进入确定性扩张,有报告显示2020-2023年全国算力年复合增长率约30%,头部企业已进入千亿级CAPEX投入周期;二是“东数西算”等规划使跨区域算力调度成为刚性需求,传统互连方案已无法支撑这一拓展;三是中国在光模块与封装领域已具备全球供应链优势,部分规格产品的成本大幅低于海外方案。


硅光晶圆级系统测试

这意味着,光互连有望成为中国率先规模化落地的一项主场技术。它可以通过提供更高带宽和能效比,支撑头部企业千亿级算力扩张;凭借低延迟、高速传输,满足智算中心超节点算力调度的刚性需求;同时依托国产光模块和封装的供应链优势,大幅降低成本,实现可控可复制的规模化部署。

光联芯科的诞生恰恰切中了这一赛道。陈超形容光互连的潜力:“我们关注的不只是算力大小,更重要的是效能。一个算力再高的芯片,如果只能利用30%,在系统层面它可能不如充分发挥的国产芯片集群强大。”

公司核心团队成员包括来自麻省理工学院、清华大学、浙江大学、中科院等国内外知名高校院所及Marvell等行业巨头,全明星阵容撑起其坚实不俗的技术体系。这一高密度的技术积累,快速推进了其研发进程及工程化效率,使得光联芯科能够在短周期内将理论方案落地为可量产芯片,显著缩短创新闭环。

至此,光联芯科的策略清楚而大胆:电用于计算,光用于互连,类似海底光缆般支撑起大规模算力的跨机架、跨数据中心传输。


未来光子服务器集群概念图

这种“弯道超车”的思路,使得国内芯片在制程落后2—3代甚至更久的情况下,仍可能在系统算力层面实现超越。光联芯科的技术路线证明,光互连不是一个单点技术,而是系统级优化的杠杆。通过提升芯片之间信号传输带宽与能效,能释放整个数据中心的潜在算力。

从产业而言,中国在光模块产业已具备全球竞争力,并拥有更快的工程迭代速度和成本控制能力。在光联芯科的设计中,从芯片设计到先进封装,全链路可在国内完成,无需依赖海外Foundry。

这不仅加快了产品上市节奏,也保障了算力自主可控。这使得公司进一步走入了资本愿意长期加持的投资逻辑当中:光互连不仅是技术革新,更是国家AI战略的基础设施。

在这个背景下,除了坚实的技术基底,这家公司也在搭建可规模化的生态框架。正逐步与国内多家头部GPU企业展开合作,构建开放的“光速网络”,为未来全国范围的数据中心布局提供技术支撑。

对光联芯科而言,其选择了走安卓体系的“开放生态”路线,而不是英伟达iOS式的“封闭模式”。任何国产GPU企业都能接入光互连网络,从而形成真正的国产智算体系。

3

资本押注:

国产算力重塑之路

资本市场的目光,往往最直观地反映了行业趋势和技术价值。

为厘清光联芯科成立与发展的底层逻辑,36氪对公司进行了更深入的价值挖掘和股东背景调研。究其根本,36氪发现是光联芯科创始投资人真知创投最先发掘其赛道价值,并结合自身ECT深度孵化模式为创业团队提供了最好的起步支持。

真知创投的机构定位是深度孵化的Venture Studio模式。不同于传统VC,它能够以联合创始人的角色,结合科技产业趋势、围绕有社会价值的重大需求,筛选出有望改变未来的重大机遇果断下注,并陪伴创业者打磨技术与产品、制定战略和验证需求,完成一家企业从0到1的创业过程。

光联芯科就是真知创投深度孵化模式的代表。由真知创投创始人兼董事长任旭阳和真知创投合伙人陈超联合发起设立,陈超兼任光联芯科CEO。

而这套深度孵化模式的本质,就是相信一家创业公司同时具有“ECT”这三种能力时更容易成功。其中,“E”代表企业家精神,能够带领公司完成从0到1、从1到100乃至到1000的飞跃,且经得住一个行业的波峰和波谷;“C”代表了不俗的融资能力,这决定了公司有能力推动自己走向飞轮效应;“T”意味着有顶尖科学家及工程师带领公司向先进技术不断突破。


真知模式—ECT Model

在这一模式下,创始团队敢于在技术边界探索,更能够在产业链、资本与市场之间灵活布局、快速决策、准确落子。陈超与团队正是在这种理念驱动下,把光互连从实验室创新推进到产业可复制的技术路径。

市场化基金的快速入场,则进一步印证了赛道确定性,顶尖投资机构的联手押注,显示出对光互连技术在AI 2.0时代基础设施地位的显著认同。在更本质的层面,这也证明了业界主流基金对真知创投这种Venture Studio模式的高度认可。

另有一位接近本轮投资的消息人士透露:“这不仅是投资一家公司,更是投资中国算力自主可控的关键路径。”可以说,资本看重的不仅是单纯的财务回报,更是这一技术对国家级战略布局的潜在影响。

光联芯科的突破在于,它不仅能提供高带宽、低延迟的光互连解决方案,还可通过系统化设计实现大规模智算中心的可扩展部署,为国产算力生态赋能。技术可国产化、系统可扩展、生态可开放——这三者叠加,使得光互连不仅是一项技术创新,更是中国AI产业弯道超车的突破口。

当英伟达凭借CUDA生态和NVLink电互连技术统治了AI计算的上一个十年,光联芯科将以光互连技术驱动下一个十年的“连接革命”。陈超曾表态:“我们不仅在解决能耗与带宽的底层瓶颈,更在参与定义下一代算力基础设施的架构标准。”

光联芯科描绘的愿景是宏大的。未来,中国AI智算集群将不再受制于制程和能源条件,2030年中国算力集群将率先迈入全光互连时代。在这个全国性算力网络中,光互连将成为底层引擎:每一条光链路都像神经元一样联通整个系统,实现数据传输的高速与高效。

中国AI算力的竞争格局,正在被一束光重新定义——从“堆芯片”的传统逻辑,转向“光互连”的新秩序,光联芯科正站在这一变革前沿。未来十年,这项技术能否推动中国AI算力实现系统级超越,将成为全球半导体和AI产业观察的重要焦点。

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点,不代表半导体行业观察对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系半导体行业观察。

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