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热度被碾压！杨紫新剧，又扑了？

文 | X 研究媛一个热闹特殊的领域，智慧人扎堆的地方，往往意味着陷阱。坚持耐心连续耕作，从不被重视、蛰伏期待时机，再取得惊人的回报，最近的例子是英伟达。早年在英伟达内部视为 " 吃闲饭 " 的边沿团队 CUDA，被黄仁勋默许 " 三年又三年 " 不赚钱，连续受压，终于比及了 Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever 和 Alex Krizhevsky 发明卷积神经网络 AlexNet，在 2012 年 ImageNet 图像识别大赛上一战封神。在那一年，" 谷歌猫 "（The Cat Neurons 项目）团队动用了 16000 颗 CPU，却仅获得 74.8% 的识别准确率。与之形成鲜明比照，AlexNet 只用了 4 颗英伟达 GPU，就抵达了惊人的 84% 识别准确率，学术界和工业界彻底惊动了。GPU 从游戏显卡的配角，一跃成为深度学习时代的算力主角。英伟达的市值也从那时起一路狂奔，从百亿美元量级跃升至今天的近三万亿美元。今天，同样的剧本正在另一个领域悄然上演。光盘算，这个在实验室里寂静了多年的技术偏向，正在大模型推理的算力饥渴中迎来属于自己的 "AlexNet 时刻 "。2012 年到现在，GPU 接棒 CPU 是深度学习训练阶段的算力革命，接下来光盘算接棒 GPU，很可能就是大模型推理阶段的能效革命。Transformer 架构自 2017 年降生以来，大模型的参数量从亿级膨胀到万亿级，推理时每个 Token 的生成都需要海量的矩阵乘法运算。而光盘算，恰幸亏矩阵乘法和低功耗这两个维度上拥有天然的优势。它不是电盘算的简单升级，而是一种盘算范式的根天性重构——用光子替代电子，用光速替代电子漂移速度，用光场并行替代串行开关，已被验证在 AI 矩阵盘算中速度提升 8 倍、百倍乃至千倍。技术生长的历史从不重复。当旧的盘算范式迫近物理极限时，新的范式就会在边沿处生长，直到需求爆发的那一天，它便成为主流。光盘算的这一天，可能正在到来。AI 时代，电盘算并非「AI Native」2017 年，一篇宣布在《Nature Photonics》上的论文，同样在一个小圈子引发惊动。Lightmatter 首创人 Nicholas Harris 在这篇厥后被广泛引用的论文中，验证了一个要害假设：利用光子进行矩阵盘算是可行的。这篇以 " 由纳米光学回路实现的深度学习 " 为主题的论文，其焦点孝敬不在于立刻做出商用品，而在于第一次把 " 光子盘算 " 从看法推进到可验证的工程路线。这条路线包括两个层面的验证：一是硬件上，光学干预网络可以承�？杀喑叹卣笤怂�
；二是算法上，可以围绕光学硬件的特点重构神经网络盘算流程，尽量减少不适合光盘算的部分。为什么光盘算天生适合 AI？深度学习的焦点操作矩阵乘法 y=Wx，实质是每个输出分量都是输入分量按权重加权后求和。在电子芯片里，这需要一个个开关不绝地搬运和累加数字
；而在光路里，输入向量被编码成各个波导中的光场幅度和相位，通过马赫 - 曾德尔干预仪（MZI）网络把这些光场按权重重新分派，最后在输出端通过干预和探测完成 " 求和 "。一个标准 MZI 由两个 50:50 分束器和中间两臂的相位调制器组成，实质上是一个可调的 2x2 线性变换单位。单个 MZI 只能实现低维变换，但把许多 MZI 按特定拓扑级联起来，就能拼成高维矩阵网络。真实光盘算运行，假设有 4 路输入光信号，目标是做一个 4x4 线性变换，做法是把 4 路光划分送入一个由多个 MZI 组成的网格，每个 MZI 调成某个耦合比，经过若干级之后，4 个输出端口的光强就对应矩阵乘法的结果。光学网络做的不是逐项数字盘算，而是利用波动叠加自然完成线性代数盘算历程。光盘算的优势直观且清晰：低延迟，因为光流传速度极快
；低功耗，因为不需要像电子芯片那样大宗进行电荷搬运和开关翻转
；对矩阵乘法天然友好，尤其适合大规模线性运算。但要把这些优势从实验室带到真实世界，差别的公司选择了差别的技术路线。美国的 Lightmatter 和中国的光本位科技 " 两个代表 " ——其中，Lightmatter 是 MZI 路线代表，光本位科技走光子存内盘算路线。Lightmatter 选择 MZI 路线。MZI 的优势在于可重构——通过热光或电光效应精确调控光信号的相位和振幅，级联组成庞大的干预网络，实现任意酉矩阵的映射。这种架构适合构建可编程、高精度的光学神经网络和线性运算单位。Lightmatter 的焦点产品 Passage 是全球首款 3D 堆叠硅光子引擎，能为 XPU（如 GPU、TPU）与交换机提供前所未有的带宽密度和能源效率。2026 年，Lightmatter 推出了 Passage L20 光学引擎，这是一款 6.4 Tb/s 的 3D 堆叠光学引擎，预计 2026 年下半年开始量产。别的，Lightmatter 还计划推出 L200 系列，由 GlobalFoundries 和 Amkor 生产，利用 GF Fotonix 硅光子平台将光子组件与 CMOS 逻辑集成到简单晶粒上。但 MZI 路线的问题在于：它依赖热调谐、反响校准和温度赔偿来维持光学状态的稳定。这意味着连续的功耗和控制开销。古板硅光波导器件的易失性调谐方法需要连续功率供应维持光学状态，保存静态功耗高、权重单位尺寸大、算力密度低等问题，严重制约了光盘算网络的规模提升。来自中国的光本位科技开辟了另一条路。2022 年，两个未满 30 岁的年轻人熊胤江和程唐盛，像许多熟悉的故事那样，做了一系列在外人看来近乎猖獗的决定。熊胤江关掉了在美国的公司，程唐盛暂停了牛津大学的博士学业，两人在某个要害时间节点双双回国，开办了 " 光本位 " 公司。熊胤江是芝加哥大学硕士，有多年大模型算法与 AI Agent 的工程化拭魅战经验。程唐盛曾师从全球 " 相变质料光盘算 " 第一人、英国皇家工程院院士 Harish Bhaskaran。促使他们创业的动机，是他们配合看到了一个正在迫近的拐点—— AI 需求的爆发就在眼前，而光盘算芯片，或许能够真正突破摩尔定律，解决算力焦虑。在最近的果真采访中，熊胤江和程唐盛说了一句耐人寻味的话：" 特别不喜畛刳人扎堆的地方去做一件事情。我们可能会天然地觉得那是一个陷阱。在一个事情最热的时候，我们是不敢去做它的，但相反，当我们有一些可能只有我们自己知道的一些 advantage，在这个领域还没有起来，或者没有完全爆发的时候，才是去耕作的时机。"这种对 timing 的判断，贯串了光本位的整个生长历程。2017 年，光盘算涤讪论文的横空出生虽然引发关注，但彼时海内外 Fab 制造、封装工艺等工业链环节尚未成熟，商业化落地难以推进。到 2022 年，AI 爆发加上整体工业链逐渐走向成熟，恰恰需要设计公司下场，主动向前一步，通过需求牵引推动工业链加速迭代。光本位选择在此时入场。放眼行业，大大都光盘算计划与电盘算相比，离真正可大规模、可通用、可稳定安排另有一定差别。其中最突出的问题有两个：一是存储与盘算仍然疏散，AI 推理时模型参数需要从外部存储频繁搬运到盘算单位，存储带宽成为整个系统的瓶颈
；二是规�
；�集成困难，受限于硅光平台在芯片尺寸、翘曲变形和互连密度上的物理约束，古板光盘算计划扩展算力规模并禁止易。光本位科技的突破，正是从这两道门槛切入的。光本位科技是目前全球唯一一家同时实现了光子存内盘算和玻璃基光盘算的公司。光子存内盘算对 AI 推理有极大增益——大模型参数可以直接存储在芯片内部，彻底省去了存储与盘算之间频繁搬运数据的环节，盘算延迟降至古板光盘算计划的十分之一�
；�于存内盘算的技术路线，光本位科技研制出了全球最大算力密度的光盘算芯片。该芯片已多次流片验证，并实现 " 开箱即用 "，成为真正买通行业链条与盘算前后端的产品级应用。光本位在 2025 年已推出第一代光电融合盘算卡，第二代计划于 2026 年内推出。在已有的基础上，光本位同时在推进一条更具推翻性的技术路径——选择用玻璃替代硅作为光盘算芯片的衬底，将玻璃同时作为光路载体、封装基底和大尺寸可制造平台。这种模式为大规模光互连和光盘算原生设计了一个更适合扩展的基底平台，从基础上突破了硅光平台在尺寸、翘曲和互连上的限制。与技术公司的通例节奏相比，光本位的产品化进程速度快得惊人。公司建立后，快速完成 16×16、25×25 等矩阵规模的迭代，2023 年做到了 64×64 矩阵规模的流片。2024 年 6 月，光本位实现了全球首颗算力密度和算力精度抵达商用标准的光盘算芯片流片，矩阵规模为 128×128，突破了行业内维持三年的矩阵规模天花板 64×64。2025 年，光本位基于 128×128 光盘算芯片的第一代光电融合盘算卡已获得垂类大模型公司的大额订单，并完成了金融领域大模型安排——这是全球同类盘算卡在大模型场景的首次落地。Lightmatter 和光本位，两条光盘算路线，两种未来预判。Lightmatter 追求 "AI 盘算可重构、可编程的灵活通用 "，光本位追求 " 更低功耗、AI 推理存算一体的专用性 "。而在一个特定的场景中，光本位更强调高效低功耗的 AI 推理盘算，优势进一步被放大——那就是太空。AI 算力上天，光盘算在太空中 " 接棒 "GPU2026 年 6 月 12 日，SpaceX 正式登岸纳斯达克。刊行价 135 美元，募资 750 亿美元，一举刷新了全球 IPO 的历史纪录——凌驾了沙特阿美 2019 年 294 亿美元的募资规模。对应估值约 1.77 万亿美元。市场正为一个极具扩张性的叙事买单。SpaceX 计划安排至多 100 万颗 AI 算力卫星，马斯克的预测极具野心：2027 年底前实现每年 1 吉瓦（GW）太空 AI 算力的年化安排率，并寻求每年以数量级的速度扩展，最终抵达 1 太瓦（TW）的算力规模。1 吉瓦约即是一台大型核反应堆机组的容量。而 1 太瓦——届时，太空中的 AI 算力将凌驾地球上的总和。同样看好 " 算力上天 " 另有英伟达。2026 年 GTC 大会，黄仁勋宣布推出 Space-1 Vera Rubin 模组，这是专门为轨道数据中心设计的产品。相较于 H100 GPU，该�？橹械� Rubin GPU 在基于太空的推理方面实现了高达 25 倍的 AI 算力提升�
；迫恃�在宣布会上体现：" 太空盘算，这个最后的疆域，已经到来。任何生成数据的地方必须有智能保存。"为什么是太空？马斯克算过一笔清醒的账——芯片、存储和能源。太空可以高效率、全天候地接收太阳光并转化为电能，意味着接近零电费的 " 无限能源 "，太空情况同时自己接近绝对零度，有 " 天然散热 " 的优势，自家 " 星舰 " 另有超低发射本钱。马斯克明确亮相，在太空中建立数据中心并不需要尚未发明的 " 魔法 "，其面临的技术挑战甚至低于现有的星链业务。AI1 卫星的设计思路沿用了 Starlink V3 卫星平台，去除相控阵通信天线，加装巨型太阳能板、双面散热器和可交换的 AI 芯片载荷。但真正大规模生长太空盘算，这条门路并不平坦。真空散热的物理极限、数据延迟的固有缺陷、在轨维护的险些不可能，都是需要正视的现实。散热问题即便在英伟达看来，也是太空数据中心最大的技术壁垒——在地球上主要靠传导和对流散热，在真空中只能依赖辐射，这意味着需要极其庞大的散热外貌积，系统设计极为庞大。地面效劳器坏了换个硬件就行，太空中的效劳器一旦被宇宙射线击穿或硬件老化，险些只能坐等它报废坠毁。太空 AI 算力的竞争，美国拥有两条优势线：一是星舰和猎鹰 9 号带来的运力本钱优势
；二是英伟达等企业的先进制程芯片和抗辐射技术路径。如果中国按通例路线堆砌古板逻辑电路芯片，在本钱和时间上都将极为被动。而如果从更久远的盘算范式的重构——芯片路线的选择，好比光盘算芯片，诸多特性人眼前一亮，它简直专门为太空 " 原生定制 " 的 AI