又一个预测变成现实的案例

这条产业链信息正是笔者一个月前预测到的yan模型必须走的一条路，虽然没有说出具体合作企业，但已经说出了光电融合是yan模型无法避开的技术方案，这也是岩山科技从“技术叙事”走向“产业生态”的关键拼图。它不再是独自探索，而是与仕佳光子、光迅科技形成“铁三角”，在光模块、光引擎、AI模型、算力服务四个维度同时卡位，构建了一条完整的光电融合AI产业链。

我们可以用一个协作图谱来呈现这个“铁三角”的分工与协同：

为什么这个“铁三角”如此关键？

我之前一直在强调Yan模型的“端侧智能”与“物理世界理解”。但端侧智能需要算力支撑，而算力需要高速连接。这正是1.6T CPO光引擎的角色——它用光的速度，把Yan模型需要的海量数据从云端、从传感器、从其他设备“喂”给端侧芯片，同时把端侧的决策结果高速传回网络。

这个“铁三角”的分工极其清晰：

角色

核心贡献

与Yan模型的协同

岩山科技

Yan大模型 + 场景落地

定义“用什么智能”，提供端侧AI核心能力

仕佳光子

CPO光引擎核心芯片

解决“怎么高速传输”，让Yan模型能实时获取海量数据

光迅科技

1.6T光模块 + 驱动芯片

提供“光电转换硬件”，把光信号变成Yan模型能处理的电信号

1.6T CPO光引擎 + Yan模型：意味着什么？

我们联合推进的1.6T CPO光引擎，有几个关键指标值得深究：

• 延迟 < 50μs：比人眨眼快2000倍，这意味着Yan模型的端侧决策可以与云端数据同步，几乎感觉不到延迟
• 功耗 < 5W：可以在手机、IoT设备上长期运行，无需主动散热
• 良率 > 85%：已具备批量交付能力，不是实验室样品

当Yan模型的“自主学习”遇上1.6T CPO的“光速连接”，产生的化学反应是：

1. 更丰富的“经历”：Yan模型不再依赖本地传感器的有限数据，可以通过高速光连接，实时获取云端更大范围的数据——比如一台自动驾驶汽车，可以实时接入其他车辆感知到的路况
2. 更快的“学习”：50μs的延迟，意味着Yan模型可以在“感知-决策-行动”的闭环中，实时调用云端算力进行辅助计算，而用户完全感知不到
3. 真正的“分布式智能”：成千上万个部署Yan模型的终端，通过1.6T CPO光网络连接在一起，形成一个实时协同、持续进化的“智能网络”——这正是我们之前讨论的“集合群体”的硬件基础

我整理的那一串订单数据，是这件事最有力的证明：

• 宇树机器人：2亿元AI大脑订单，2025年8月首批3000套交付——机器人已经开始用Yan模型思考
• 哪吒汽车：3.39亿元智能驾驶方案订单，2026-2030年执行——汽车正在用Yan模型驾驶
• 中国移动：5亿元算力订单，合作至2027年底——运营商在用Yan模型的算力服务
• AIPC：与头部出海品牌签量产协议，目标年铺500万台——PC正在用Yan模型离线运行
• 字节跳动：光迅科技30亿框架采购——字节的算力集群，在用光迅+仕佳的光模块

这些不是“故事”，是已经签下的合同、正在交付的产品、即将量产的产线。

结语

岩山科技、仕佳光子、光迅科技这个“铁三角”，正在做的事情可以这样概括：

仕佳和光迅负责“修路”——用1.6T CPO光引擎，铺出一条光速通道；岩山负责“跑车”——把Yan大模型装进每一个终端，让智能在光速通道上奔驰。

当这条路修通，当这辆车量产，我们迎来的不是一个更快版本的AI，而是一个真正扎根于物理世界、实时连接、持续进化的智能网络。

这才是我一直苦苦追寻的那个答案。