光子计算芯片公司「光本位」近期完成了近亿元人民币的天使+轮系列融资。本次融资由中赢创投领投，接力天使、慕石资本跟投，老股东里某机构、小苗朗程、峰瑞资本均超额追投，慕石资本担任公司的独家融资财务顾问。

和传统芯片不同，光芯片是通过光学技术而非电信号实现信息处理。而依靠光作为传递载体，让光芯片拥有了更高的传输速度、更低的功耗、更大的带宽。目前，光芯片在行业中主要有三个方向的应用：通信、传感、计算。

「光本位」联合创始人熊胤江告诉36氪，光芯片在通信领域其实已经具有相当的商业化规模，且占比率攀升迅速；在传感领域，激光雷达是光芯片的一项重点拓展方向，目前已经在FMCW和其他技术路径上均有所突破；在计算领域，光芯片的初步应用直到2016年左右才开始，也是一项更有挑战的尝试。

而人工智能的涌现，正给光芯片在计算领域的应用拉开了全新的序幕。

作为人工智能的基础设施，目前算力依旧处于供小于求的境地，算力缺口还在持续加大。除了GPU之外，行业也在迫切寻找其他的算力替代方案——光芯片便是其中一项。

熊胤江表示，经过测算，理想状态下，光芯片的端到端功耗仅仅为电子芯片的10%，延迟只有其1%，而同等条件下的算力却能达到电芯片的100倍以上。

不仅如此，更关键的是，光芯片不像硅基电芯片（集成电路）一般有着对先进制程（光刻机在内）的强依赖。

集成电路的性能提升符合摩尔定律，要提升性能必须加大晶体管密度，而随着摩尔定律陷入瓶颈，这一性价比变低。而光芯片却可以通过借助多个波长、频段的光进行并行计算，且彼此不会进行干扰，更能够成倍提升算力，这使得光芯片可以不依赖于制程的进步完成迭代。

基于此，光计算芯片有极大可能成为我国在算力领域换道超车的绝佳机会。

熊胤江告诉36氪，目前光芯片领域的国产化替代率较高，国内已经拥有了成熟的芯片设计软件，以及成熟的硅光工艺代工厂，国内外先进技术的差异不大。

从下游趋势而言，随着生成式人工智能（Generative AI）将海量的高质量数据、大规模参数的模型推向市场，针对于大模型算力芯片的需求已达到非常高的水平，并仍在快速增长。这对未来的AI算力芯片提出了大算力、低功耗且成本可控的需求，而这些需求也恰好是光芯片的优势所在。

基于这一市场机遇，「光本位」创业仅一年多的时间，技术和产品进展迅速。


一年拿下两次融资

而半年前，光本位拿下一笔超5000万元人民币的融资，奇绩创坛是其老股东之一。

融资相对顺利的背后，或是因为光本位踩中了时间节点——2022年4月创立，光计算行业经过前五年的发酵，技术和产业走到相对成熟的道路上，再加上当年11月，ChatGPT3.5横空出世，AI爆发。

作为人工智能的基础设施，目前算力市场供小于求，缺口很大。除了GPU之外，行业也在迫切寻找其他的算力替代方案。光计算芯片，被赋予“全村的希望”。

光本位所设计的产品形态中的接口、指令集等方面都保持与现有数据中心高度兼容，所以未来这颗芯片也能与市面上的大模型进行适配。

另一方面，投资机构也在押注这两位年轻人。

1996年出生在重庆的熊胤江，曾在芝加哥大学攻读计算科学硕士，拥有谷歌AI框架Tensorflow的开发经验及市场经验；另一位联合创始人程唐盛，同为95后，师从全球“相变材料光计算”第一人、牛津大学材料系教授、英国皇家工程院院士Harish Bhaskaran，负责研发攻关及工程化落地。

光计算+AI，正是两人主要研究的方向，也是他们所认为“行业发展的最终趋势”。

两人从17岁认识，一次夜聊，聊到未来规划，出奇一致的是“做一家科技公司”。

8年后，梦想照进现实，光本位诞生。

今年28岁的熊胤江说，在创业的道路上，一直饱受质疑，私下里也经常会和小一岁的兄弟（联合创始人程唐盛）讨论，最终的结果是，被质疑是不可避免且不受掌控的。

“年纪太轻创业，别人可能质疑缺乏经验；中年创业，别人会质疑是否过于冒险。”

所以在任何一个阶段创业，都有可能会被人质疑。

“年龄不是问题，重要的是理解自己长处和短板，也就是知道什么和不知道什么，两者同样重要。”在4月的一个中午，我们访谈了这位刚拿到融资不久的95后创始人熊胤江，他对创业做光计算芯片这件事非常的笃定，也很明白，这一路从哪里走来，将要走向哪里，30岁之前要完成什么。


硅光技术在多领域实现革新

硅光芯片融合了先进的微电子加工工艺和光子学前沿理论，在硅基芯片上集成激光器、光波导、光调制器和光探测器等光子信息组件，以光子作为信息载体，实现信息的传递、交互与计算等。相较于传统电子技术，硅光技术在信息处理的速度和能效方面呈现显著优势，为摩尔定律延续提供有力支撑。

我国从“十三五”到“十四五”规划，对集成电路、新一代人工智能技术均明确了发展目标与战略需求，并先后部署相关的先导专项、重大科技项目，包括建设先进的光电芯片制造工艺平台、光电芯片的前瞻性探索，并完善光电芯片的产业生态链，以解决我国光电信息产业的无“芯”之痛。

在海量数据处理和人工智能对算力需求爆发性增长的今天，硅光技术在现代信息技术中扮演着至关重要的角色，将为多领域带来颠覆性的技术革新。

在信息传输和交互方面，大数据时代的数据中心对超低延时、超高传输速率和更低能耗的信息交互需求不断增长，光电集成技术可在信息交互容量、器件体积、数据传输能效等方面实现数量级的优化。在卫星激光通信与深空探索中，光电集成芯片有望颠覆传统的通信终端，建立更快、更强、更稳的星地、星间太空高速路，加快“空天地一体化”的发展步伐。

硅光技术通过光传电控的技术思路，为新型光电混合超级计算带来了巨大的想象空间，为实现超高算力开辟了新的路径。硅光技术有望对汽车激光雷达系统产生变革，建立起更安全、高效的智能驾驶系统。此外，硅光技术在高精度、高灵敏度的生物传感、精准医疗诊断与健康监测等领域具有重大的应用潜力。


中国弯道超车的机会来了！

清华大学电子工程系副教授方璐课题组、自动化系戴琼海院士课题组，摒弃传统电子深度计算范式，另辟蹊径，首创分布式广度光计算架构，研制大规模干涉-衍射异构集成芯片太极（Taichi），实现160 TOPS/W的通用智能计算。在如今大模型通用人工智能蓬勃发展的时代，该科研成果以光子之道，为高性能算力探索新灵感、新架构、新路径。

据介绍，太极光芯片的计算能效超现有智能芯片2—3个数量级，将可为百亿像素大场景光速智能分析、百亿参数大模型训练推理、毫瓦级低功耗自主智能无人系统提供算力支撑。

那么，清华太极光芯片160 TOPS/W的通用智能计算到底有多强大?英伟达最新GPU——B200只有4.5tops/w，华为昇腾920是 5.714tops/w。也就是说，太极芯片是B200的35.6倍，意味着清华太极光芯片实现同样的算力能耗只有英伟达B200的2.8%，可大幅度节约电力。

美国是光电子领域起步最早也是发展最好的国家，1991年美国便成立了“美国光电子产业振兴会”，以引导资本和各方力量进入光电子领域。2014年，美国又建立了“国家光子计划”产业联盟，明确将支持发展光学与光子基础研究与早期应用研究计划开发。欧洲和日本也在跟进，中国大概在2010年才开始入局光电芯片赛道。目前，全球光电芯片产业链已逐渐成熟，英特尔、思科、英伟达是行业领头羊，中国华为也后来居上。

据国际知名市场调研公司Yole统计，全球光电芯片市场中，美国、中国和日本的市场份额分别为45%、40%和8%。其中，中国主要占据中低端光电芯片市场，全球前10大光电芯片生产企业中，中国企业占5席。

去年11月《自然》杂志特邀发表的该研究专题评述指出，“或许这枚芯片的出现，会让新一代计算架构，比预想中早得多地进入日常生活”。

清华大学戴琼海院士说：“开发出人工智能时代的全新计算架构是一座高峰，而将新架构真正落地到现实生活，解决国计民生的重大需求，是更重要的攻关，也是我们的责任。”

现在，更可喜的是，这次新华社通稿称：“据悉，目前该团队正与相关机构洽谈，建设算力实验室，以期用智能光计算芯片支撑大模型训练与推理、通用人工智能等人工智能研究与应用。”说明太极光芯片不仅仅是实验室的新技术，而且可以开始量产和进入实用阶段。

去年10月，英伟达创始人、首席执行官黄仁勋发表最新预言:计算技术将会每十年进步一百万倍，只需2年，英伟达甚至整个行业就会面目全非。其判断依据，60年来首次看到两项技术转型同时发生：人工智能与计算。

山雨欲来风满楼！算力革命加速走来，黄仁勋率先感到了危机！还有一个好消息，华为昇腾920也来了！英伟达的好日子快到头，中国的算力新时代来了！