曦智科技沈亦晨：算力逼近物理极限，光将驱动AI基础设施变革

AI产业正在迎来新的“光”景。

在供应链上，“光进铜退”被视为重要变革，赛道整体进入增长爆发期。

在A股、港股中，“光”也是如今最火爆的概念之一，吸引了大量资金押注。

这种热度也传导到了刚刚闭幕的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上。

7月18日，WAIC历史上首个聚焦AI光算力的产业论坛举办。论坛讨论了光互连领域的最新技术演变和产业趋势，以及更前沿的光交换、光计算的产业现状、落地案例及发展前景。对于当下热门的scale-up光学，产业链大咖进行了激烈的意见交换和畅想。

论坛组织者是今年4月28日登陆港股、有“全球AI硅光芯片第一股”之称的曦智科技。公司创始人兼董事长沈亦晨和联合创始人、CTO孟怀宇随后也与媒体进行了交流。

在沈亦晨看来，光的时代才刚刚开始，在未来5-10年，光互连、光交换和光计算都将在AI算力领域扮演更加核心的角色，塑造AI基础设施的下一个时代。

CPO能否成为光互连的终极形态？

AI算力的爆发式增长，对数据中心等基础设施的形态几乎是一种颠覆。从供电、液冷到机柜的形态无不如此，而在数据连接方面，最重要的就是用光替代铜，以此突破信号传输在功耗、密度和距离上的瓶颈。这也是光互连在这个时代成为风口的底层逻辑。

而光互连自身也在迭代、变革。

在沈亦晨看来，光互连的发展可分为三个阶段：2010年以前是“电信互连时代”，核心产品是光纤电缆、光传输设备、光模块等；2010年，云计算迎来爆发，光随之进入“数据互连时代”，光模块成为核心产品，也自此开始了对铜的替代，目前资本市场最为熟悉的光模块巨头也多在此阶段崭露头角，并奠定了中国厂商在该领域的主导地位；而2024年，则是超节点元年，光互连的核心需求场景变成了计算芯片间互连（Scale-up），行业也由此进入“计算互连时代”。在这个时代，不仅GPU、存储芯片之间的连接会加速从铜变成光，光互连自身的解决方案也愈发向定制化方向发展，复杂光电模组将成为主角。

对于新的主角，市场上已涌现出多条不同技术路线。目前处在相对前沿位置，也最引人关注的是NPO（近封装光学）和CPO（共封装光学）。

今年以来，资本市场对两条路线“谁能胜出”出现过数次激烈讨论。针对此，沈亦晨称曦智科技同时布局了两条技术路线，但对它们的演进路线有不同判断。在他看来，NPO是最接近大规模部署和商用的方向，从近期动向来看，可以说规模化落地正在发生。

但从终极性能上考虑，把光芯片和电芯片放在一个模组中的CPO，实际上能带来更好的带宽提升和更低的延迟。

沈亦晨介绍称，全球芯片产业链的大厂，包括英伟达、博通、台积电等都在积极布局CPO，实际上行业对CPO将成为光互连的终极形态已有一定共识。

他还预测称，CPO或将在2028年起量，而按照这个时间表，今年预计市场就会看到相对成熟的方案。

据悉，曦智科技已与盛科通信达成了CPO战略合作，推动国产CPO方案从实验室走向规模化部署。本届WAIC上，双方还联合推出了CPO光电共封装原型。

如何补上光交换的“空白十年”？

虽然中国厂商在光互连领域风生水起，但在光交换领域，却已然落在了后面。

在通信连接中，光互连主要解决的是“如何用光把更多芯片连起来”，而光交换的重点在于“如何更高效、更灵活地调度这些连接”。

谷歌是光交换领域的龙头，其核心技术是OCS（Optical Circuit Switch），在约十年前就已开始布局进行技术探索，并于2022年通过两篇研究论文公开其已实现大规模部署。

但在国内，同期光交换的发展几乎是“一片空白”。

在技术产业化的前期，商业落地、市场规模受限，这种空白或许并不会引起太多关注。但当技术走到规模化的大门前时，近十年的差距将会产生决定性影响。目前，谷歌已依托其技术和影响力，加速推进OCS的大规模商业化部署。但在中国，不仅技术有待突破，更关键的是缺少垂直整合的生态，产业合作难以形成合力，光交换落地就会更加困难。

沈亦晨称，曦智科技实际上两三年前就开始加速在光交换方面的布局，尝试在国内跟产业链企业合作，目标就是填补这片“空白”，不让中国在这个技术方向上被彻底拉开距离。

资料显示，去年WAIC期间，曦智科技曾发布基于dOCS分布式光交换模组的国内首个GPU光互连光交换超节点解决方案——光跃LightSphereX，并联合中兴通讯、壁仞科技首次进行示范应用，在上海仪电国产超节点算力集群落地，并在今年的论坛上进行了四方联合的落地成果发布仪式。

曦智科技方面透露，截至目前，该光跃超节点解决方案已实现了数千卡商业化落地，建成了国产第一个光互连光交换超节点集群。

此外，在今年WAIC上，曦智科技与中兴通讯、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技、天数智芯合作的“基于OEX+dOCS架构的国产高性能Matrix超节点”拿到了SAIL之星奖项。据介绍，该项目背后是曦智科技新一代“dOCS光电混合组网方案”，其机柜间就是以光交换技术连通，据称时延低至百纳秒级，能支持万卡规模集群。

光计算会成为AI芯片的未来吗？

相比于光在连接方面的作用，直接用光替代电的光计算，属于更加前沿的技术探索，大规模商业化落地显然还有距离。

但曦智科技登陆资本市场时最受瞩目的是光计算技术，据了解，这也是该公司一直以来聚焦的方向。

市场也在关注，光计算何时能够规模化商用，市场前景如何，怎样与当前主流的GPU等芯片竞争。

沈亦晨将光计算的发展划分为三个阶段：2015年以前是理论探索期；2015年到2025年是产品突破期；未来10年将是市场渗透期。

“在应用场景上，低延迟推理、AI for Science、具身智能、太空算力等领域可能会跑出光计算的第一批杀手级应用。”他预测称。

这也为国产厂商在前沿领域争取领先地位提供了可能。

曦智科技联合创始人、CTO孟怀宇提到，当前大模型的算法与英伟达的GPGPU更像是“锁和钥匙”的关系，双方天然适配，其他GPU厂商很难真正赶超英伟达。只有在一个不一样的分支中钻研、发展，才能够真正在新的赛道成为领先者。

而目前，中国厂商在光计算芯片领域占据了领先地位，弗若斯特沙利文数据显示，曦智科技2024年、2025年的光计算芯片累计出货量均为全球第一。该公司也在本届WAIC上发布了全球首款光电混合智算一体机天枢·光立方，主要面向边缘计算与高性能线性计算加速场景。

不过，光计算的商业化绝非单颗光芯片能够完成。在真实的AI推理场景中，存储与吞吐、互连与系统协作带来的限制，甚至超越了计算本身。沈亦晨认为，光计算真正走向产业，需要芯片、封装、制造、设备、算力平台以及应用生态的协同推进。

从光互连、光交换到光计算，光对AI算力基础设施的影响愈发显著。曦智科技在光算力产业论坛上基于此提出了“光³”概念，希望构建从芯片到系统的全栈式光算力版图，与产业链企业在生态协同中推动光的商业化进程。

“当算力逐渐逼近物理极限时，光将驱动AI基础设施变革。”沈亦晨称，他还表示，“对我们来说，做一件别人做成过的事情，没那么值得激动。做一件别人没做成过的事情，才是真正值得激动的。”