光计算与光电融合芯片发展研究报告
摘要与核心判断
本报告围绕光计算与光电融合芯片这一主题，系统梳理其技术原理、产业格局、关键企业与工程进展，并对产业化阶段、挑战与前景作出研判。报告认为：光计算正成为继电计算之后，算力基础设施迈向新范式的重要方向；2026年是光计算从实验室走向产业化与规模化部署的关键拐点。
报告的核心判断可归纳为三点。其一，电子芯片已经逼近物理极限，功耗墙、内存墙与带宽墙三重约束共同制约着大模型算力的持续扩展，光电融合是突破这三重瓶颈的现实路径之一。其二，国内头部企业已迈过流片与商业化验证的关口，光本位科技于2026年发布256×256光子存内计算芯片并计划推出千TOPS级第二代光电融合计算卡，中国信科团队研制出可编程光电融合计算芯片LightIN，东方天算与光本位联合启动全球首颗光计算卫星研制，标志着光计算从器件级突破走向系统级与空间级工程化。其三，产业仍处于早期放量阶段，技术路线尚未完全收敛，软件生态、制造工艺与标准体系尚待成熟，光计算在可预见未来内不是对电计算的简单替代，而是走向光电融合、各司其职的混合算力体系。
支撑上述判断的关键事实包括：全球光模块与光互连市场被多家权威机构给出百亿至千亿美元级的放量预测；英伟达等国际巨头以真金白银投入光互连产业；国内光计算产品已实现全球首个商业化落地并获得数亿元订单；天基光计算将算力延伸至太空，拓展了新的应用边界。报告亦指出主要风险：光计算仍需适配围绕电计算建立的标准与软件生态，制造良率、封装、编译器与热调控等工程环节有待突破，以及商业化验证尚需扩大规模。
本报告数据与案例来源包括新华网、人民网、上海科学技术委员会、央广网、科学网、界面新闻、钛媒体、36氪等公开报道，以及高盛、LightCounting、TrendForce、Woodside Capital Partners、icc讯石等机构的市场预测。报告末附数据来源清单与免责声明。
English Executive Summary
This report examines the development of optical computing and opto-electronic (photonic-electronic) fusion chips. It concludes that optical computing is emerging as a key direction for next-generation computing infrastructure, and that 2026 marks a critical inflection point as the technology moves from the laboratory toward industrialization and scaled deployment.
Three core judgments are presented. First, electronic chips are approaching physical limits; the power wall, memory wall, and bandwidth wall jointly constrain the scaling of large-model computing, and photonic-electronic fusion offers a practical path to break through these bottlenecks. Second, leading domestic players have passed the milestones of tape-out and commercial verification: Guangbenwei (Optica Bit) released a 256×256 photonic in-memory computing chip and plans a thousand-TOPS second-generation computing card; China Information and Communication Technologies (CICT) and its partners developed the reconfigurable photonic-electronic computing chip LightIN; and Orient Celestial Computing and Guangbenwei jointly initiated the world's first optical-computing satellite. Third, the industry remains in an early scale-up phase; technical routes have not fully converged, and software ecosystems, manufacturing processes, and standards are still maturing. In the foreseeable future, optical computing will complement rather than replace electronic computing, converging toward a hybrid opto-electronic computing architecture in which each paradigm plays its role.
Key supporting facts include: multiple authoritative institutions forecast markets of tens to over one hundred billion US dollars for optical modules and optical interconnects; international giants such as NVIDIA are investing substantially in the optical industry; domestic optical-computing products have achieved the world's first commercial deployment and secured hundreds of millions of yuan in orders; and space-based optical computing extends computing to orbit, opening new application boundaries. The report also highlights key risks, including the need to adapt to standards and software ecosystems built around electronic computing, unresolved engineering challenges in manufacturing yield, packaging, compilers, and thermal control, and the need to scale up commercial verification.
Data and cases are drawn from public reports by Xinhua, People's Daily Online, the Shanghai Municipal Science and Technology Commission, CNR, ScienceNet, Jiemian, TMTPost, and 36Kr, as well as market forecasts from Goldman Sachs, LightCounting, TrendForce, Woodside Capital Partners, and icc Xinshi. A source list and disclaimer are provided at the end.
电子计算的物理瓶颈：功耗墙、内存墙与带宽墙
理解光计算的战略价值，首先需要看清电子计算当前所处的物理困境。随着大模型参数规模以近乎失控的速度膨胀，算力需求的攀升周期被不断压缩，而电子芯片的物理天花板已经肉眼可见。功耗墙、内存墙、带宽墙，这三座大山正死死卡住传统GPU的进化节奏，越高端算力芯片的功耗越高、散热越难、数据搬运的无效损耗越严重。
所谓功耗墙，指芯片与系统的能耗瓶颈。在大型AI数据中心中，铜互连的功耗已经占到系统总功耗的相当大一部分，在部分集群中已接近一半——大量电能并未用于计算，而是消耗在数据传输的路上。数据在不同芯片、不同节点之间的搬运越频繁，这部分无效损耗就越突出。所谓带宽墙，指互连带宽瓶颈。训练一个大模型需要成千上万颗芯片像一颗芯片那样协同工作，芯片间的数据交换量极大，而传统铜互连受限于信号衰减与电磁干扰，难以在长距离、高带宽条件下持续扩展，集群规模越大，通信越拥挤。所谓内存墙，指处理器与内存之间的数据吞吐瓶颈。处理器与存储之间的带宽严重限制数据吞吐效率，计算单元常常处于等待数据的空转状态，算力无法被充分释放。
从更宏观的视角看，随着晶体管尺寸逼近3纳米乃至2纳米的原子级别，摩尔定律已显著放缓，单芯片算力的增长速度远远跟不上AI算力需求的爆炸式增长。为突破单芯片算力限制，业界只能通过多卡互连构建大规模集群，全球AI基础设施正从千卡集群向万卡甚至更大规模演进。然而，集群规模的扩大反过来又放大了互连、功耗与数据搬运的问题，形成一种螺旋上升的困境。
正是在这一背景下，光——这一天然具有高带宽、低时延、低功耗特性的物理媒介——重新进入产业视野。光在介质中的传播速度接近极限，光子并行处理与传输的能力远胜电子，用光子替代电子进行数据传输与计算，被普遍视为突破功耗墙、内存墙与带宽墙的现实路径。这也正是光计算与光电融合芯片被寄予厚望的根本原因。
光电融合的技术路线与产业边界
光电融合并非单一技术，而是一条覆盖从互连到计算、从器件到系统的完整技术谱系。业界通常将其划分为两大方向：光互连解决的是数据“怎么传”，光计算解决的是数据“怎么算”。两者互补，共同构成光电融合的产业版图。
光互连是目前产业化成熟度最高、率先放量的方向，其代表技术是光电共封装（CPO）与近封装光学（LPO）。以CPO为例，传统架构中铜互连走线长达10至50厘米，而CPO将微型光收发引擎与GPU集成在同一基板，把互连铜线缩短至毫米级，依托光波分复用并行传输特性，可大幅提升传输带宽、降低纳秒级延迟，同时极致压缩传输功耗，有效解决多卡集群的数据拥堵问题，盘活现有GPU集群的闲置算力。光互连让高速、低功耗的光成为芯片之间、集群之间的“高速通道”，是当前AI基础设施升级中最具确定性的增量市场。
光计算则是更具颠覆性的方向，目标是用光直接参与运算，替代或部分替代传统GPU承担AI推理与矩阵运算。其核心物理原理在于，光信号在波导中传播与干涉的过程中，天然完成大规模矩阵乘法运算。以光本位科技研发的256×256光计算芯片为例，一次光线的传播即可完成一个1×256向量与256×256矩阵的乘积运算。光计算芯片的矩阵规模越大，完成AI计算的速度就越快，这也是各家企业纷纷追求更大矩阵规模的原因所在。
在技术路线层面，光计算尚未完全收敛，但已处于逐渐收敛的过程之中，行业正在形成两个重要共识。第一个共识是，要让一次光电转换承载尽可能多的信息与计算。光计算的一部分开销来自光电转换，因此一次转换能够完成的矩阵越大，整体性价比越高，这正是各家都强调矩阵规模的底层逻辑。第二个共识是，要继续降低光电转换本身的能耗。一次计算承载更多信息是“开源”，降低转换能耗是“节流”，两者共同决定系统的整体能效比。
存算一体是光计算当前最具代表性的工程方向之一。光本位科技利用相变材料，实现了存储单元与计算单元深度融合，解决了光计算的存储难题，使大模型参数可直接存储于计算卡内部。这种存算一体架构省去了传统架构中频繁读写外部存储参数的环节，将计算延迟降低至传统方案的十分之一，大幅提升了复杂任务的处理效率，同时模型权重可静态保持且功耗为零。
值得注意的是，业界普遍强调“光电融合”而非“以光代电”。湖北日报对专家的专访观点鲜明地指出，“光电融合”不是取代，而是各司其职——光计算的超高速度、极低功耗、大带宽特性，与电计算的灵活控制、逻辑运算和存储能力深度协同，方能突破传统电芯片在算力、能耗与带宽上的物理瓶颈。这一范式定位，决定了光电融合芯片不是电计算的终结者，而是下一代混合算力体系中的关键构件。
全球光计算与光互连的产业格局
全球范围内，光计算与光互连正迎来一轮从学术界走向产业界的集体爆发，国际巨头与新兴企业同步押注，形成了强烈的需求共振。理解这一格局，有助于看清国内产业所处的位置与差距。
在国际层面，英伟达的动作被视为行业风向标。2025年3月，英伟达发布采用硅光和共封装光学技术的交换机，首次将过去只在学术界受关注的光计算带到产业台前；2026年初，英伟达又分别向光模块公司Lumentum和Coherent投资20亿美元，用真金白银为“光”投票，迅速点燃了市场对光计算、光互连的热情。与此同时，美国光计算公司Lightmatter发布了代号MBS的光子芯片设备，内部四块光子芯片引导512束独立光线穿过二十余万个光学原件，在测试中实现每秒65.5万亿次的运算速度而电耗仅约78瓦，相关成果登上《自然》杂志，OpenAI研究员亦参与合著，展示了光子芯片在能效上的巨大潜力。此外，国内硅光企业曦智科技通过港交所聆讯并上市，成为全球AI硅光芯片第一股，上市当天最高市值约百亿美元，为长期缺乏参照物的光计算公司提供了新的估值锚点。
市场空间层面，多家权威机构给出了高量级的放量预测。高盛在最新全球光模块报告中大幅上调预测，预计全球光模块市场规模在2026年至2028年将分别达到约677亿美元、1314亿美元和1485亿美元。LightCounting预测，全球光模块数通市场2026年将达228亿美元，2030年增至414亿美元，2025至2030年复合增长率约20%；其测算的CPO加NPO整体市场到2030年可达约180亿美元。TrendForce集邦咨询则预估，CPO/NPO市场规模将于2030年突破390亿美元，且2028至2029年间的成长动能将随Scale-up导入光互连而急剧增长。Woodside Capital Partners预测，硅光子器件级收入将从2026年的31亿美元增至2031年的155亿美元，年复合增长率约38%。icc讯石数据显示，2025年全球光器件市场规模达262.5亿美元，预计2030年增长至560亿美元，年复合增长率约16.4%。尽管各机构口径与目标年份不同，但指向一致：光互连与光计算所在的整个光电产业正处于加速放量的长周期起点。
在国内层面，经过数年积累，光计算企业已从幕后走向台前。以光本位科技、曦智科技、奇算光启等为代表的公司，在技术研究与产业化上均有不错进展。尤其值得关注的是，光计算板块在资本市场已形成估值回归效应，A股AI与光模块板块相关公司市值一度超过2.4万亿元，光计算公司曦智科技上市也为行业确立了新的估值参照。这种热度并非单纯的题材炒作，而是光芯片在经历了一次科技资产估值回归——当大模型进入万卡集群，GPU之间的数据交换越来越频繁，传统电连接在带宽、功耗与延迟上的局限逐渐暴露，更快、更省的光被理所当然地用于芯片之间的高速互联。
综合来看，全球光计算产业已从技术验证阶段进入早期商业化阶段，光互连率先放量，光计算紧随其后，两者共同构成一个规模可观的增量市场。以下图表汇总了不同机构对光互连相关市场规模的预测，虽然各机构在口径与目标年份上存在差异，但整体量级与增长方向高度一致。
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注：各机构预测口径与目标年份不同，数值仅作量级参考，不宜直接横向加总比较。
从上述预测可以清晰看到，光互连与光计算所辐射的整个光电产业，正在成为继电计算之后又一个千亿美元级的算力基础设施市场。产业的确定性来自AI算力需求的结构性增长，而增长空间则为光计算芯片的产业化提供了充分的商业纵深。
光本位科技：光子存内计算芯片的产业化实践
在国产光计算企业中，光本位科技（光本位智能科技（上海）股份有限公司）是产业化进展最为突出的代表之一，其发展历程完整呈现了光计算从实验室到商业化的路径。公司专注于基于硅光与相变材料异质集成的光子存内计算芯片及光电融合计算卡，核心团队来自牛津大学、芝加哥大学、清华大学、复旦大学、帝国理工学院等高校，目标是降低算力部署与使用成本，为大模型与智算中心提供新型计算芯片与系统方案。
在技术里程碑上，2024年6月，光本位科技成功流片全球首颗算力密度和算力精度达到商用标准的128×128光计算芯片；2025年初完成板卡封装，同年三季度通过客户POC验证并拿下行业垂直模型订单，这也是全球首个光计算产品进入商业化。2026年7月，光本位科技在世界人工智能大会（WAIC 2026）上全球首发256×256光子存内计算芯片。这颗芯片是当前全球矩阵规模最大的全可编程光计算芯片，单颗晶粒上已集成超过65000个光计算单元，并将存储与计算融合于同一光学通路，模型权重可静态保持且功耗为零，是目前世界上算力密度与算力精度最大的光计算芯片。
在系统与产品层面，光本位科技将光芯片与承担信号转换、非线性运算的电芯片集成到同一张计算板卡中，形成光电融合计算卡——这意味着服务器不再额外搭载其他公司的GPU，核心计算由这套光电融合板卡完成。光芯片主要负责大规模线性运算（即AI模型中的张量计算），电芯片负责光电信号转换并完成取绝对值、指数等非线性运算，两者共同构成一套光电融合的计算架构。基于256×256光计算芯片，光本位科技计划于年内推出第二代光电融合计算卡，单卡算力将由百TOPS级跃升至千TOPS级，综合性能直接对标国际主流AI推理GPU，推动AI算力芯片从传统电计算路线走向光电融合的新阶段。公司还进一步发布了玻璃基光计算芯片，利用玻璃与光的天然适配性，摆脱传统光刻对单颗芯片面积的限制，让单颗芯片容纳更大的计算矩阵，并降低光传输损耗。
在商业化与生态层面，光本位科技已迈出关键一步。据公开报道，公司已获得数亿元订单及意向协议，完成10余个光计算系统的规模化交付；已获得国内大模型公司订单，并完成了光电融合计算卡在金融垂类大模型上的部署应用，这是全球同类计算卡在大模型场景的首次落地。公司同时与百度智能云推进联合产品开发，与东方天算探索卫星载荷和在轨AI推理。在资本层面，近一年内光本位科技完成数轮融资，累计融资数十亿元，投后估值一度逼近200亿元，成为这一赛道估值最高的公司之一，资方包括国投先导、上海科投、商汤国香、海通开元、中信建投等一批头部机构。
光本位科技创始团队对光计算产业抱有长期判断：光计算不是电计算和量子计算的过渡方案，而是一条可能持续约50年的长期赛道。在创始人看来，未来5至10年内，产业可能逐步出现围绕光重新设计的硬件、算法、通信和能源体系，形成真正的“光原生”架构，而太空光计算可能就是这一进程的先行场景。
天基光计算：全球首颗光计算卫星与太空算力
光计算的产业化不止于地面数据中心，还延伸到了太空。2026年5月，在上海举行的“天算无界·光启未来”天基计算颠覆性技术和未来产业融合交流活动上，上海东方天算科技有限公司与光本位科技共同成立天基光计算创新中心，启动全球首颗光计算卫星、全球首个天基光计算载荷联合研制项目，标志着我国天基计算进入颠覆性技术与未来产业深度融合的新阶段，也标志着光计算从大模型应用迈向太空工程化应用场景。
天基计算的兴起源于两个现实瓶颈。一方面，卫星星座飞速发展带来海量数据，难以全部传输到地面进行分析；另一方面，大模型的兴起导致部分国家的智算中心面临电力短缺。这两方面共同催生了对高性能天基计算的需求——在卫星等天基平台上部署计算资源，处理大规模数据并提供信息服务。在国际上，在马斯克推动下，SpaceX公司的轨道数据中心项目已完成顶层规划和监管申报，计划构建一个巨型空间算力集群，正在推进专用芯片研制、星上算力原型测试和商业合作落地，天基计算已成为大国算力竞争的前沿阵地。
在这颗全球首颗光计算卫星的分工中，东方天算牵头开展载荷研制、空间抗辐照加固、高效热控、能源适配、在轨环境验证等全流程工作，打通“载荷研制—系统集成—卫星总装—在轨验证”全链条能力；光本位科技提供光计算芯片架构、算力引擎和软件生态支撑，为天基光计算载荷提供核心技术底座。目前，双方已启动光计算载荷的研制，单卡算力可达300 TOPS，支持INT8、FP8、FP16多精度推理。光计算载荷可以与星间激光通信协同，实现星内、星间高效数据交互，支撑分布式天基算力网络构建。近期，东方天算将开展光计算载荷在轨环境试验验证。
光计算为何天然适合太空环境，业界给出了清晰的技术论证。其一，光天然抗辐照，不容易受到太空射线影响，抗电磁干扰能力强，能适应复杂的太空环境。其二，低功耗低时延优势明显——太空是真空环境，缺乏空气对流，传统电子芯片散热困难，而光计算芯片通过光在波导中的传输完成计算，这一过程几乎不产生热量；相变材料光计算芯片又采用存算一体架构，没有频繁的数据搬运过程，进一步降低了系统的发热量，能够适配轻量化卫星平台需求。其三，光的高带宽、高并行优势能支撑在轨大算力任务，还能与星间激光通信协同组网，实现高速数据交互和在轨智能协同服务。全球首颗光计算卫星以光子为计算和传输载体，可支撑在轨AI推理、星上大模型运行、万亿级硅基智能体协同服务等场景，提升太空算力系统的运行效率和在轨可靠性。
天基计算还承载着更大规模的产业协同。2026年9月，东方天算在浦江创新论坛上牵头，联合中国科学院微小卫星创新研究院、上海空间电源研究所、上海卫星工程研究所、阿里云、科大讯飞、协鑫光电、晶科能源、天合光能、璧仞科技、天数智芯等27家产业链合作伙伴，进行“明珠星座计划”产业合作签约，宣布共同推动算力芯片、空间能源、星间通信、卫星平台、计算载荷及软件服务等星座建设关键环节的协同创新，以建设“吉瓦级天基计算星座”为长期目标。此外，“长三角天基计算创新联合体”筹备工作也已启动，东方天算联合上海交通大学、光本位科技、阿里云、沐曦股份等20余家单位，聚焦抗辐照计算芯片、空间新型能源、先进载荷、高效热控、太空计算云平台、星间激光组网、在轨智能服务七大核心技术，开展技术共研、标准共建、市场共享与生态共育。2026年10月，“东方天算”号卫星发射入轨，天基光计算的工程化进程正在从规划走向落地。
中国信科LightIN：可编程光电融合门阵列的技术突破
在光计算的基础研究与系统创新层面，中国信科团队取得的LightIN成果具有里程碑意义。2026年4月，中国信科官方发布消息称，国家信息光电子创新中心、光通信技术和网络全国重点实验室与鹏城实验室携手，共同研制出一款名为LightIN的多功能可编程光电融合门阵列系统（P-FPGA）。相关成果以“LightIN: a versatile silicon-integrated photonic field programmable gate array with an intelligent configuration framework for next-generation AI clusters”为题发表于《光：科学与应用》（Light: Science & Applications）这一Nature子刊，代表了国际前沿水平。
LightIN系统的核心价值在于，它让硅光芯片从“专用工具”走向“可编程平台”。传统应用专用光子集成芯片通常面向固定功能设计，一颗芯片服务一种任务，功能改变往往意味着重新设计、流片、封装和测试，软硬件适配难、功能单一。LightIN则像电子FPGA一样，让硅光芯片具备可重构、可编译、可重复配置的能力。该系统采用SOI工艺制造，内部为4×4方形循环网格拓扑，将40个可编程单元和160余个光子器件集成在同一硅光芯片上，网格中的可编程单元可被配置为不同相位状态，从而把同一片硬件重构成计算、滤波、锁定、交换或加密所需的光路。
LightIN的另一项关键创新是TCA智能配置框架，即测试、编译、调节三阶段流程。测试阶段建立器件状态与控制电压之间的对应关系；编译阶段把目标任务转化为具体光路拓扑和初始电压；调节阶段利用数值模型与物理芯片输出之间的偏差，对电压进行在线修正。这样，即使芯片内部没有额外集成监测光电探测器，系统仍能完成可靠配置，实现了硬件可重构与软硬件协同的统一。
围绕下一代智算集群的需求，研究团队在LightIN上系统验证了四大功能。其一，光子计算加速：团队将LightIN配置为矩阵运算光路，在同一芯片上实现4×4双向酉矩阵乘法和3×3非酉矩阵乘法，系统可实现超过1.92 TOPS的计算速度并达到6.22比特计算分辨率；在神经网络推理验证中，将训练得到的相位参数写入芯片，在Iris数据集分类任务上实现了93.33%的在线推理准确率，由于光信号在片上直接完成传播和干涉计算，单次推理总延迟低于260皮秒。其二，光信号处理：团队将LightIN配置为片上光学微分器，用以提取与调制信号质量相关的反馈信号，自动调节微环调制器工作点，实验显示该方法可支持5至32 Gb/s非归零调制信号的自动波长锁定，并在不同温度条件下保持稳定眼图质量。其三，光交换：面向大规模智算集群，团队在LightIN上实现了4×4光通道交换功能，通过在网格中设置交叉或直通状态建立可重构连接，测试显示其在中心波长附近的端口间串扰最低可达约负44分贝，验证了其作为片上可编程光交换单元、用于高速互连和资源动态调度的可行性。其四，光安全加密：团队利用制造过程中微小随机差异在光学路径上留下的难以复制却可稳定读出的痕迹，在芯片上实现了硅基光子物理不可克隆功能（PPUF），实验显示同一芯片内部响应具有较好重复性、不同芯片之间表现出明显差异，可用于生成独特的硬件“指纹”，为光电融合系统中的密钥生成、设备认证与光域安全提供了新路径。
LightIN的意义不在于展示某一项单点功能，而在于证明了同一硅光硬件可以通过编程服务于多类任务，将可重构光子网格、电子控制模块与智能配置框架结合起来，为硅光芯片从应用专用器件走向可编程系统平台提供了实验基础。面向未来，研究团队也坦言，器件损耗、热调控效率、封装形态、电子控制集成和自动化编译算法仍有进一步优化空间，随着这些环节逐步成熟，可编程硅光芯片有望扩展到更大规模，为下一代光电融合智算集群提供更灵活、更高效的片上处理能力。
产业链协同、竞争格局与生态建设
光计算与光电融合芯片的产业化，本质上是整条产业链的系统性协同，而非单一芯片的突破。从上游的材料与工艺，到中游的芯片设计与系统集成，再到下游的应用与生态，各环节共同决定了产业落地的速度与深度。
在上游，硅光材料、激光器、相变材料与玻璃基板等成为关键支撑。光本位科技采用硅光与相变材料异质集成，利用相变材料实现存算一体；同时布局玻璃基光计算芯片，以摆脱光刻对单芯片面积的限制并降低光传输损耗。玻璃封装作为新兴方向，随着康宁获得英伟达投资、TGV等玻璃相关技术升温而进入快速发展期，为光电融合芯片的封装形态提供了新的可能。相变材料的引入，则解决了光计算长期面临的存储难题，使大模型参数可直接驻留于计算卡内部，省去频繁的外部读写环节。
在中游，芯片设计与系统集成企业构成产业主体。光计算解决“怎么算”，光互连解决“怎么传”，两者共同构成光电融合的完整能力。以光本位科技为代表的公司同时布局光互连与光计算，既提供直接对标GPU的光计算卡，也为计算芯片厂商提供设计融合方案，帮助GPU“出光”。这一双轮驱动的布局，使企业在光互连率先放量时获得现金流，又能在光计算成熟后占据更高价值的位置。中国信科则从基础研究与系统创新切入，其LightIN可编程平台为解决传统硅光芯片功能单一、软硬件适配难的行业痛点提供了系统级方案。
在竞争格局上，光计算赛道已形成梯队。头部企业中，光本位科技凭借先发流片、商业化订单与资本认可走在前列；曦智科技通过上市确立估值锚点；奇算光启等新锐也在技术路线上积极布局。国际层面，英伟达通过投资与产品双线押注光互连，Lightmatter等在光计算能效上展示标杆成果。值得注意的是，光计算的技术路线尚未完全收敛，不同企业选择了差异化的路径——有的主打矩阵规模，有的强调全波计算与超表面，有的聚焦可编程网格，这种多元探索本身即是产业早期阶段的典型特征。
在生态建设上，光计算面临的深层挑战在于，它必须适配一套围绕电计算建立起来的芯片、软件和数据中心标准。创始人形象地称之为“被捆住手脚跳舞”——当前光计算在电计算的范式中，不得不做出很多取舍，导致光的能效优势无法被完全释放。要释放光的全部潜力，需要软件工具链、编译器、算子库、服务器形态乃至数据中心标准的系统性重构。这正是光计算产业当前最大的工程命题，也是其未来价值的真正所在。
关键挑战与风险研判
尽管光计算前景广阔，但产业的真实进展仍受多重约束，理性研判其挑战与风险，是形成准确判断的必要前提。
第一，技术路线尚未完全收敛。虽然业界在“增大矩阵规模”与“降低光电转换能耗”上已形成初步共识，但具体到器件结构、材料体系、计算架构与封装工艺，仍存在多种并行路线，尚难判定哪一种最终胜出。技术路线的分化意味着产业投入存在方向性风险，过早押注某一路线的企业可能面临路线更迭的挑战。
第二，工程化与制造环节仍有瓶颈。LightIN团队明确指出，器件损耗、热调控效率、封装形态、电子控制集成与自动化编译算法仍有进一步优化空间。光芯片对制造精度、工艺一致性与环境扰动（如热串扰）的敏感度更高，良率与量产成本的控制难度大于传统电子芯片。从实验室样品到规模化量产，中间隔着大量工程化难题。
第三，软件生态与标准体系缺失。光计算必须兼容围绕电计算建立的软件栈、模型格式与数据中心标准，这在相当程度上限制了光的速度与能效优势的释放。缺乏成熟的编译器、算子库、开发框架与评测基准，光计算芯片难以被主流AI应用快速采用，生态建设进度直接决定其商业化的天花板。
第四，商业化验证尚需扩大规模。目前光计算的商业落地以AI推理、垂直行业（金融、工业、制药、AI Coding、视频生成等）为主，订单规模与部署基数仍然有限，尚未形成电计算那样的海量装机与规模效应。光计算产品能否在更广泛的场景中稳定、经济地运行，仍需更多实际部署来验证。
第五，训练与推理场景的适配差异。当前光计算主要面向推理场景，而大模型训练对精度、灵活性与生态的要求更高，光计算在训练侧的大规模应用仍面临挑战。若光计算长期只能覆盖推理而无法渗透训练，其市场空间将受到一定限制。
第六，估值与预期风险。光计算企业估值已出现显著上升，光本位科技估值逼近200亿元，曦智科技上市首日市值约百亿美元。高估值既是市场认可，也意味着更高的兑现压力。一旦产业放量不及预期或技术进展滞后，估值回调的风险不容忽视。
发展趋势与前景展望
综合技术进展、产业格局与市场预测，本报告认为光计算与光电融合芯片正处在一个承前启后的关键节点，其发展趋势可概括为以下几个方向。
其一，从光互连到光计算的梯次推进。光互连作为产业化成熟度最高的方向，将率先大规模放量，为光电产业奠定商业基础；光计算则在互连放量的过程中积累工程经验与生态，逐步走向规模化。两者梯次接力，构成产业稳定增长的路径。
其二，从光电融合到“光原生”架构演进。当前光计算尚需在电计算范式中运行，未来5至10年，产业可能逐步出现以光为核心的硬件架构、算法、通信与能源体系，形成真正的“光原生”架构。这一演进不是一蹴而就的，而是从单点器件替代走向系统级重构的长期过程。
其三，从地面算力到天地一体算力。天基光计算将算力延伸至太空，依托光计算抗辐照、低功耗、低时延与光通信天然协同的优势，支撑在轨AI推理、星上大模型运行与分布式天基算力网络。随着明珠星座计划等工程推进，天地算力一体化调度将成为算力基础设施的重要延伸。
其四，光电混合算力成为长期主流范式。从产业发展规律看，光计算更可能是一条与电计算并行、融合共生的长期赛道，而非电计算的短暂过渡方案。正如业界所比喻的，电计算像让大量学生并行做题，光计算与量子计算则可能承担不同类型的任务，三者各司其职、协同互补，共同构成下一代混合算力体系。
面向产业决策者，本报告提出以下建议方向：在技术布局上，关注矩阵规模、光电转换能效与存算一体等核心指标的持续提升，同时跟踪可编程光芯片平台与软硬件协同的进展；在生态建设上，重视编译器、算子库、评测基准与软件工具链的投入，光计算的竞争最终是生态之争；在场景选择上，优先在AI推理、垂直行业与太空计算等高价值场景实现规模落地，再逐步向更广泛的应用渗透；在风险管控上，对技术路线分化、工程化良率与估值波动保持审慎，以实际部署数据作为决策依据。
研究结论
本报告围绕光计算与光电融合芯片，从物理瓶颈、技术路线、产业格局、关键企业与工程进展、挑战与展望六个维度进行了系统研究，得出以下结论。
第一，光计算是突破电子芯片功耗墙、内存墙与带宽墙的现实路径，其战略价值建立在AI算力需求的结构性增长之上，具有长期确定性与广阔空间。第二，2026年是中国乃至全球光计算产业化的关键拐点：光本位科技发布256×256光子存内计算芯片并计划推出千TOPS级第二代光电融合计算卡，标志着器件级能力达到新高度；中国信科LightIN展示了可编程光电融合平台的多功能集成能力；东方天算与光本位联合启动全球首颗光计算卫星研制，将产业边界从地面延伸到太空。第三，产业仍处于早期放量阶段，技术路线尚未收敛，软件生态、制造工艺与标准体系是决定商业化天花板的三大变量，光计算在可预见未来内将与电计算融合共生、各司其职，而非简单替代。第四，面对这一变革窗口，产业参与者应坚持技术驱动与生态建设并重，以实际部署验证价值，以系统级能力构筑长期竞争力。
光计算是一条可能持续数十年的长期赛道，其意义在于为AI时代提供更高效、更绿色的算力底座。谁能在技术、工程与生态上率先形成系统级能力，谁就有望在下一代算力基础设施的竞争中占据先机。
数据来源
本报告所引数据与案例均来自公开渠道，主要来源包括：
1. 上海市科学技术委员会：《全球首颗光计算卫星启动研制，让光电融合AI推理在太空完成》，2026年5月19日。
2. 人民网：《全球首颗光计算卫星启动研制》，2026年5月16日。
3. 科学网：《硅光现场可编程门阵列赋能智算集群》，2026年8月10日。
4. 新华网：《光电融合计算卡有望突破算力瓶颈》，2026年3月23日。
5. 新华网：《“明珠星座计划”：一体化调度让天地算力各展所长》，2026年9月15日。
6. 央广网：《“东方天算”号卫星发射入轨》，2026年10月15日。
7. 央广网科技：《中国信科团队成功研发多功能可编程光电融合计算芯片LightIN》，2026年4月3日。
8. 湖北省经济和信息化厅、武汉市科技创新局关于中国信科LightIN的相关发布，2026年4月。
9. 界面新闻：《硅光芯片打开AI算力新路径，光本位科技加速光计算产业化落地》，2026年9月18日。
10. 钛媒体：《光计算芯片，走到量产门口了吗？》，2026年7月29日。
11. 36氪：《硬氪专访丨几百个投资人不想投的光芯片公司，现在估值快200亿了》，2026年8月28日。
12. 36氪：《光子接棒电子：一场即将在太空上演的算力革命》，2026年7月13日。
13. 湖北日报：《专访冯明宪：“光电融合”不是取代，是各司其职》，2026年7月27日。
14. 新浪财经：《曦智科技通过港股聆讯 将成全球AI硅光芯片第一股》，2026年4月18日。
15. 新浪财经：《高盛大幅上调光模块市场预测》，2026年9月8日。
16. 国际电子商情：《光互连成AI Factory扩张关键，预估2030年CPO/NPO市场规模将破390亿美元》，2026年6月16日。
17. Woodside Capital Partners：The Interconnect Imperative，2026年10月。
18. LightIN论文：Light: Science & Applications，DOI 10.1038/s41377-026-02209-5。
市场预测数据（高盛、LightCounting、TrendForce、Woodside Capital Partners、icc讯石、DC Market Insights等）为各机构公开口径，具体数值以原始报告为准。
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