（来源：VCA创投社）
近日，光计算芯片领域企业奇算光启完成数亿人民币天使+轮融资。本轮融资由高瓴创投、真格基金、上海未来产业基金联合领投，同创伟业跟投，老股东深流资本、张江高科与 BV 百度风投继续加注，明德资本担任独家财务顾问。
钟翰森
一家成立不到两年、由"九章"光量子计算原型机核心成员钟翰森创立的公司，凭什么把高瓴、真格、百度风投、张江高科一并拉进股东名册？
]article_adlist-->一、算力瓶颈
]article_adlist-->过去十年，人工智能、高性能计算和大数据处理的发展，本质上是一场算力竞赛。大模型训练、推理部署、科学计算、智能制造、自动驾驶、金融风控、城市治理等场景，都在不断提出更高的算力需求。算力已经不再只是技术资源，而逐渐成为数字经济时代的基础能力。
但算力需求增长的同时，传统电子芯片面临的挑战也越来越明显。随着工艺节点不断逼近物理极限，芯片性能提升的成本越来越高，功耗、散热、带宽、延迟等问题也日益突出。尤其是在大规模AI 计算场景中，数据在存储、计算单元和外部系统之间频繁搬运，会带来显著的能耗和延迟。这种“算力增长”与“能效提升”之间的矛盾，已经成为制约下一代计算系统发展的重要瓶颈。
在这样的背景下，行业开始重新审视底层计算架构。光计算芯片之所以受到关注，正是因为它提供了一种不同于传统电子计算的技术路径。光计算利用光的传播、干涉、调制等物理特性进行信息处理，理论上具备高带宽、低延迟、低功耗等潜力。对于AI 推理、矩阵运算、大规模并行计算等任务而言，光计算芯片有可能在特定场景中形成明显优势。
当然，光计算并不是要简单替代电子芯片，也不是短期内就能全面取代现有计算体系。它更像是在算力瓶颈日益突出的时代，为未来计算系统提供的一条重要补充路径。奇算光启所处的赛道，正是围绕这一趋势展开。
]article_adlist-->二、奇算光启的技术路线
]article_adlist-->需要澄清一个普遍误解：光计算的目标不是颠覆GPU，而是给GPU"卸担子"。
光子擅长线性运算（矩阵乘、傅里叶变换、卷积），但光非线性效应极弱，激活函数、非线性逻辑仍依赖光电转换、电域处理。因此当前所有商用方案都是光电混合架构，光子更多是作为GPU的加速器而非替代品。
奇算光启256×256光计算芯片
奇算光启的架构也是如此设计的。
这套架构的关键词是"AI Infra能力"。光计算芯片不是流完片就能跑大模型，它需要配套的编译器、算子库、调度系统，把Transformer的矩阵乘算子映射到光阵列上。这也是为什么奇算光启在融资表态中强调，要持续推进"更大规模光计算芯片、配套电子芯片及AI Infra能力研发"——光是主角，但电子芯片和软件栈是让光真正算起来的必要条件。
]article_adlist-->三、光计算在中国已经跑出产业节奏
]article_adlist-->把视角拉到整个产业，奇算光启的融资不是孤立事件，而是中国光计算赛道集体加速的一个截面。
商业化最靠前的是曦智科技。2026年4月登陆港交所，开盘暴涨380%，成为"全球AI硅光芯片第一股"。2025年其营收达1.06亿元，光互连业务在中国独立Scale-up光互连解决方案市场份额高达88.3%。其"光跃128卡商用版"超节点方案已完成数千卡部署，在训练DeepSeek V3 671B模型时，传输延迟较传统电交换降低90%以上。
光本位科技走的是"硅光+相变材料"的光子存内计算路线，2025年推出第一代光电融合计算卡并获得垂类大模型企业订单，完成金融领域大模型部署。
每刻深思则在2026 WAIC上展示了"空间光计算芯片+大模型应用"全栈方案，并与阶跃、壁仞科技三方达成战略合作，打通"光计算芯片+通用GPU+大模型算法"完整技术链路。
市场规模的预测数据也印证了这条赛道的加速度：中国光计算产品市场规模预计从2025年的6370万元增长至2030年的14.62亿元，年复合增长率达87.2%；中国Scale-up光互连市场规模预计从2025年的57亿元跃升至2030年的1805亿元，年复合增长率99.6%。
]article_adlist-->四、结语
]article_adlist-->奇算光启完成数亿人民币天使+轮融资，标志着光计算芯片这一前沿方向正在获得更多资本和产业关注。高瓴创投、真格基金、上海未来产业基金联合领投，同创伟业跟投，深流资本、张江高科与 BV 百度风投继续加注，也体现出市场对光计算芯片长期潜力的认可。
奇算光启的融资事件，折射出一个时代信号：中国硬科技创新，正在从模式创新走向底层物理层面的原始创新。
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