把數(shù)百甚至上千顆 GPU 用光連起來，會發(fā)生什么？

你會得到一個帶寬更高、延遲更低、能耗也更小的 " 光速 " 超節(jié)點。它不僅能將這些 GPU 的算力高效聚合，突破傳統(tǒng)電互連的物理瓶頸，而且與英偉達(dá)的封閉體系不同，它能讓各家國產(chǎn) GPU 繞開協(xié)議的不同而彼此相連一起工作。

今天，這個充滿野心的想法在第一次變成現(xiàn)實。

在 2025 年世界人工智能大會（WAIC）上，曦智科技發(fā)布了其光躍 LightSphere X 分布式全光互連芯片及超節(jié)點解決方案。這是國內(nèi)首個光互連光交換的 GPU 超節(jié)點方案，更重要的是，它是一個真實落地開始提供算力的方案——它即將落地上海儀電的國產(chǎn)算力集群。

AI

曦智一直在 " 等待 "AI。

2017 年，沈亦晨在麻省理工學(xué)院（MIT）讀物理學(xué)博士，他在《自然 - 光子學(xué)》上發(fā)表了一篇論文。這篇開創(chuàng)性的論文，從物理層面證明了利用光子進行矩陣運算的可行性，為直接在光域中執(zhí)行 AI 計算奠定了理論基礎(chǔ)。它提供了一條超越傳統(tǒng)電子芯片限制的全新路徑。而硅光和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在那時是兩個都處在極早期的技術(shù)，但也是兩個注定會徹底改變?nèi)祟惱每萍寄芰Φ奶旎ò宓募夹g(shù)，也是從一開始就是為解決更宏大、更復(fù)雜的問題而存在的技術(shù)。

曦智在成立最初的多年，某種程度上像一個實驗室般運營著，它沿著 " 計算 " 和 " 互連 " 兩條路徑，一步步積累著自己的 " 武器庫 "。從光子矩陣計算（oMAC），利用光本身完成 AI 核心的矩陣運算；到片上光網(wǎng)絡(luò)（oNOC），用光連接芯片內(nèi)部的各個計算核心；再到片間光網(wǎng)絡(luò)（oNET），用光連接不同的芯片以構(gòu)建更大規(guī)模的系統(tǒng)，曦智成為全球僅有的幾個在硅光技術(shù)上持續(xù)突破的公司。

而另一方面，曦智也一直在等待一個足夠大的問題出現(xiàn)，一個傳統(tǒng)電子芯片方案無法解決，但對于人類技術(shù)進步又必須解決的問題出現(xiàn)。

沈亦晨和曦智也一直在尋找硅光技術(shù)的 " 殺手級應(yīng)用 "。他們曾在諸如伊辛算法等特定算法上，做到了比英偉達(dá)更快的處理速度。但這些依然是點上的突破，缺少規(guī)?；恼鸷场?/p>

直到大模型帶來的 AI 能力以及對算力的需求的徹底爆發(fā)。

最終，這個曦智一直在等待的時刻，與沈亦晨最初的論文形成了奇妙的互文。當(dāng)年論文里提到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在十余年的演進后，成為了今天最重要的技術(shù)。大模型的爆發(fā)，讓所有資源向其傾斜，算力逐漸成為追逐通用人工智能（AGI）的關(guān)鍵瓶頸。

當(dāng)成千上萬顆 GPU 需要像一個大腦般協(xié)同工作時，連接它們的 " 神經(jīng) " ——傳統(tǒng)的電纜——開始不堪重負(fù)。電纜在長距離傳輸高帶寬信號時，會產(chǎn)生巨大的延遲和功耗，這限制了集群的規(guī)模和效率。要構(gòu)建更大規(guī)模的集群，電互連的物理限制就成了繞不過去的坎。

——舊的方法即將失效，其中很重要的癥結(jié)在于芯片間的互連能力。而光成了破局的答案，它成為了 AI 的命門。

光

AI 也一直在 " 等待 " 光，曦智研究了許久的光。

今年的世界人工智能大會上，曦智發(fā)布的超節(jié)點方案，是其多年技術(shù)積累的集大成之作。" 這是第一個落地的基于硅光的大規(guī)模方案。" 沈亦晨說。

曦智此次發(fā)布了兩個核心方案：一是 " 光互連電交換 "，這是一個相對穩(wěn)妥、更接近現(xiàn)有技術(shù)路徑的方案；而另一個，也是此次發(fā)布的核心亮點，是更具革命性的" 光互連光交換 " 方案。后者完全擺脫了對傳統(tǒng)電交換芯片的依賴，是真正意義上的 " 全光 " 路徑，它不僅更具創(chuàng)新性，也從根本上解決了當(dāng)前開放算力生態(tài)中最棘手的協(xié)議壁壘和硬件瓶頸問題。

這套方案的核心，是曦智全球首創(chuàng)的 " 分布式光交換 "（dOCS）芯片。傳統(tǒng)的交換方案，無論是電交換還是光交換，都依賴一個中央交換機，像一個大型交通樞紐。而曦智的方案，則是在每一個 GPU 的 " 門口 " 都設(shè)置了一個微型、智能的光路切換站。這讓數(shù)據(jù)流的調(diào)度變得極其靈活，且不受連接數(shù)量的限制。

更關(guān)鍵的是，這種交換方式發(fā)生在物理層，與上層的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議無關(guān)。曦智 CTO 孟懷宇解釋說，這解決了國內(nèi) GPU 生態(tài)的一個核心痛點：十幾家 GPU 公司，就像 " 十個國家說十種不同的語言 "，各家有各家的互連協(xié)議，卻缺少統(tǒng)一的高性能交換芯片。曦智的光交換方案，好比建立了一套不關(guān)心火車司機（協(xié)議）、只由中央控制臺調(diào)度鐵軌（光路）的鐵路系統(tǒng)，" 潤物細(xì)無聲 " 地將它們連接起來。

在全球超節(jié)點方案的版圖上，此前一直由兩家巨頭定義著游戲規(guī)則。英偉達(dá)憑借其私有的 NVLink 協(xié)議和專用的電交換芯片，構(gòu)建了一個性能強大但生態(tài)封閉的帝國，成本高昂且高度依賴定制化硬件。而谷歌則為其 TPU 定制了集中式光交換機，同樣是 " 自產(chǎn)自銷 " 的模式，技術(shù)門檻和成本都極高，令外界難以企及。

曦智的方案希望提供一條不同的更開放的方式。它不依賴先進的半導(dǎo)體工藝，也無需專用的交換機，從而能夠兼容不同廠商的 GPU。

此次的光躍 LightSphere X 分布式 OCS 全光互連芯片及超節(jié)點解決方案是國內(nèi)首個光互連光交換 GPU 超節(jié)點解決方案。此次的參與方為壁仞科技、中興通訊和上海儀電國產(chǎn)超節(jié)點算力集群，它接下來會變?yōu)橐粋€開放且可復(fù)制的算力方案，更多的芯片廠商和 AI 上下游公司會參與進來。

" 算力沒有足夠一說，再多的算力都會被算法吃掉。" 沈亦晨說。而這種對算力永無止境的需求，正是光技術(shù)價值的最終體現(xiàn)。更強大的互連能力，將催生出更強大的 " 集體計算能力 "，從而 " 催生出可能更聰明的更先進的人工智能 "。

AI 想要兌現(xiàn)它所承諾的未來，其實也一直在等待一個能讓算力無限擴展的方案，一直在等待光。

" 以前的方案是輪子的話，我們相當(dāng)于創(chuàng)造了翅膀，你可以飛到以前到不了的地方。" 沈亦晨說。

" 英偉達(dá)時刻 "

" 今天是硅光技術(shù)的最好的時代。" 沈亦晨對硅星人說。在死磕技術(shù)多年后，今天也是曦智最好的機會。

曦智也為硅光技術(shù)進入現(xiàn)實世界做著更多層面的準(zhǔn)備。兩年前，公司的組織調(diào)整開始向產(chǎn)品和商業(yè)化落地傾斜。沈亦晨透露，他們引入了多位有商業(yè)化背景的高管，并將 80% 的工程資源投入到由市場和客戶需求驅(qū)動的明確項目中。

一個積累了許久的 " 技術(shù)信仰 " 等來了它的 " 殺手級應(yīng)用 "，而且是會改變整個技術(shù)格局和 AI 發(fā)展范式的應(yīng)用。這一切，都自然而然讓人想到英偉達(dá)。

曦智互連產(chǎn)品線副總裁朱劍認(rèn)為英偉達(dá)的很多成功，源于其創(chuàng)始人和 CEO 黃仁勛對 " 并行計算 " 這一核心技術(shù)的長期信仰。但即便是英偉達(dá)，也曾在移動計算時代慘敗。在他看來，成功的關(guān)鍵在于 " 在恰當(dāng)?shù)臅r間出現(xiàn)在恰當(dāng)?shù)牡胤?"。

而今天曦智的故事很是相似。當(dāng)摩爾定律走向物理極限，整個行業(yè)都在尋求新的底層技術(shù)突破時，曦智多年來在硅光技術(shù)上的積累，恰好可以滿足 AI 基礎(chǔ)設(shè)施對更高帶寬、更低功耗互連的根本性要求。

" 我們前五年可能就是在等這些契機，現(xiàn)在契機來了，我們要做到的就是在這一波浪潮里盡快往前游，" 沈亦晨說。" 盡快把我們的客戶，我們供應(yīng)鏈，我們的生態(tài)鏈聚合起來，形成聚合效應(yīng)，推動這個充滿潛力的硅光技術(shù)進入更多真實世界里去。"

當(dāng) " 光 " 成為了今天 AI 算力命門，曦智的 " 英偉達(dá)時刻 " 看起來的確近了。

對話沈亦晨：這是硅光最好的時代

在光躍發(fā)布前夕，我們也和曦智創(chuàng)始人兼 CEO 沈亦晨以及核心團隊進行了一場對話。以下為對話重點實錄，經(jīng)不改變原意的整理。

硅星人：這次發(fā)布是曦智的一個重要里程碑，可以先請您用自己的語言來跟我們介紹一下 " 光躍 Lightsphere" 分布式光交換全光互連芯片方案。

沈亦晨：曦智的初衷是用硅光技術(shù)提升計算能力。過去一兩年，隨著 AI 的爆發(fā)，如何讓海量 GPU 高效協(xié)同工作成為關(guān)鍵問題，這需要創(chuàng)新的 GPU 互連能力。我們這次發(fā)布了兩個方案：光互連電交換和光互連光交換。前者是比較穩(wěn)妥的方案，而后者是我們?nèi)蚴讋?chuàng)的，更適合當(dāng)前市場需求的創(chuàng)新方案。

它對應(yīng)兩個問題，為何要用光互連，以及為何用光交換。

先說為何用光互連。目前傳統(tǒng)方案是 "8 卡一機 "，節(jié)點規(guī)模小，協(xié)同效率低。為了訓(xùn)練更大模型，如果把這個比喻成一個個班集體，那么小的班集體當(dāng)需要組織起來完成任務(wù)的時候就效率很低。所以我們需要把 " 班集體 " 的規(guī)模擴大。英偉達(dá)的 NVL72 系統(tǒng)就是將 72 張先進的 GB200 GPU 置于一個機柜內(nèi)，形成了強大的算力單元。要實現(xiàn)同等級別的算力，國內(nèi)需要將數(shù)百乃至上千個 GPU 以高帶寬、低延遲連接在一起。

而傳統(tǒng)的銅纜線連接距離一旦超過 1 米，性能便會急劇下降，無法滿足需求。因此，我們必須用光。我們?yōu)榇硕ㄖ屏说脱舆t的 LPO 光互連芯片，能直接與國產(chǎn) GPU 互連。

另外，為何用光交換。核心因為這是與協(xié)議無關(guān)的分布式交換。

當(dāng)超節(jié)點規(guī)模變大，GPU 間的 " 交通管制 " 就成了挑戰(zhàn)。英偉達(dá)有 NVSwitch 這樣的電交換芯片作為 " 紅綠燈 "，但國內(nèi)絕大多數(shù) GPU 公司沒有類似的高性能電交換芯片。更棘手的是，國內(nèi)各家 GPU 公司的互連協(xié)議各不相同，如同 " 說不同的語言 "，難以用一個統(tǒng)一的電交換芯片去管理。

我們的光交換方案則不依賴協(xié)議。它像一個由中央控制的鐵路軌道系統(tǒng)，直接在光的物理層面進行路徑切換，繞開了協(xié)議的復(fù)雜性。同時，電交換方案能連接的 GPU 數(shù)量有上限，而我們的分布式光交換芯片隨 GPU 數(shù)量一同擴展，理論上可以構(gòu)建任意規(guī)模的超節(jié)點。

硅星人：這個技術(shù)方案誕生的關(guān)鍵節(jié)點有哪些，另外，如果按照 " 班集體 " 來比喻，想要改變班級結(jié)構(gòu)，需要班內(nèi)成員們同意，也就是這些 GPU 公司們，這個合作過程是怎樣實現(xiàn)的。

沈亦晨：我們的光互連芯片能力在 2022 年、2023 年就已具備，最初是為自己的光計算產(chǎn)品開發(fā)的。之后轉(zhuǎn)折點出現(xiàn)在 2023 年底，GPT 的誕生催生了巨大的市場需求——如何突破單個 GPU 的算力限制，在集群層面訓(xùn)練出更好的模型。這個契機讓我們將內(nèi)部的互連技術(shù)向外輸出，服務(wù)更廣泛的客戶。

至于合作，首先是需求驅(qū)動。當(dāng)英偉達(dá)等頭部玩家都開始擁抱 " 超節(jié)點 " 時，其他 GPU 公司這是一個不得不做的選擇。其次，我們的方案本身具備優(yōu)勢。用光纖替代銅纜，本質(zhì)上并不需要修改 GPU 間的互連協(xié)議，只是更換了物理媒介，像是 " 汽車換成了火車 "。我們與系統(tǒng)廠商一起，幫助 GPU 客戶定義了這種新的光互連方案。

硅星人：這個復(fù)雜的長鏈路合作里，曦智扮演著什么樣的角色？

沈亦晨：首先，我們提供底層的核心芯片能力，包括硅光芯片和配套的國產(chǎn)電芯片，確保了供應(yīng)鏈的安全。

其次，僅有芯片是不夠的，因為這是一個全新的系統(tǒng)方案。因此，我們深度參與了整個系統(tǒng)方案的設(shè)計，從芯片到模組，再到服務(wù)器層面。例如，我們會和 GPU 公司合作，在他們的板卡上為光互連預(yù)留物理空間，并參與服務(wù)器的整體系統(tǒng)設(shè)計。我們與頭部的服務(wù)器廠商、GPU 公司共同完成了方案的升級和落地。

我們的光交換方案對協(xié)議不敏感，能 " 潤物細(xì)無聲 " 地融入現(xiàn)有碎片化的協(xié)議生態(tài)，這在當(dāng)前" 互連為中心 "的趨勢下，讓我們處于一個非常有利的生態(tài)位。

硅星人：所以從大的方向上來看，其實光的方案是所有人的共識，那么在一個閉環(huán)體系，像是英偉達(dá)的體系里去做光互連，和在一個曦智現(xiàn)在想要建設(shè)的開放體系里面去做相比，哪個挑戰(zhàn)更大，還是說從技術(shù)挑戰(zhàn)角度，要求其實是一樣的。

沈亦晨：這是個好問題。

其實兩者各有優(yōu)劣。閉環(huán)體系的優(yōu)點在于內(nèi)部協(xié)調(diào)高效，所有部件都由一家公司定義。而開放體系的優(yōu)勢在于，它能像以太網(wǎng)生態(tài)一樣，吸引眾多玩家參與，通過充分競爭來優(yōu)化每一環(huán)節(jié)的成本和魯棒性。

從技術(shù)路線上看，封閉體系在推進光電共封裝（CPO）這類需要緊密協(xié)同的技術(shù)上可能更容易。但從長遠(yuǎn)來看，開放體系更加健康，對技術(shù)創(chuàng)新也更有利。在當(dāng)前國內(nèi)環(huán)境下，開放的算力體系能催生更多元的想法和路徑。我們的方案就是在一個追求不同路徑的開放環(huán)境中誕生的，這對于初創(chuàng)公司至關(guān)重要。

硅星人：這個過程里，你們已經(jīng)有些建立標(biāo)準(zhǔn)和打造協(xié)議的意味了。

沈亦晨：我們認(rèn)為當(dāng)前國內(nèi)的關(guān)鍵不是創(chuàng)造更多的新協(xié)議，而是讓更多的 GPU 廠商能統(tǒng)一到一個公認(rèn)的開放協(xié)議上。目前，各家 GPU、客戶、運營商都在推自己的協(xié)議，短期內(nèi)很難看到快速收斂的趨勢。

在這種背景下，曦智最大的優(yōu)勢在于我們的技術(shù)方案發(fā)生在物理層，與上層協(xié)議無關(guān)。我們堅信，當(dāng)你能提供足夠大的帶寬時，上層跑的是什么協(xié)議其重要性就會大大降低。

因此，我們的策略不是去定義協(xié)議，而是提供一個能兼容所有協(xié)議的物理層解決方案，為算力公司提供強大的武器。

硅星人：黃仁勛今年 GTC 上反復(fù)強調(diào) "Scale Up Before Scale Out"，而曦智的方案跨越了機柜。你們?nèi)绾卫斫膺@個理念？

沈亦晨：我們做的恰恰是 Scale-Up 網(wǎng)絡(luò)，也就是超節(jié)點內(nèi)部的互連網(wǎng)絡(luò)，而不是 Scale-Out 網(wǎng)絡(luò)（節(jié)點間的以太網(wǎng)）。我們和黃仁勛的理念是一致的：超節(jié)點會越來越大，Scale-Up 網(wǎng)絡(luò)也需要隨之壯大。

黃仁勛語境里的 Scale-Up，在過去可能受限于物理機柜。而我們的創(chuàng)新之處在于，通過引入光，打破了機柜的物理邊界。這使得 Scale-Up 變成了一個邏輯上的概念，你可以將多個機柜內(nèi)的 GPU 組成一個邏輯上的、統(tǒng)一的超節(jié)點。所以，我們是用一種更創(chuàng)新的光互連方案，去實現(xiàn)一個規(guī)模更大、跨越物理機柜的 Scale-Up。

硅星人：客戶 " 算賬 " 的方法也因此變化了。

沈亦晨：對。和英偉達(dá)的計算方法不太一樣。評估成本不能只看單個部件，而要算總賬，尤其是研發(fā)成本和機會成本。

對于英偉達(dá)以外的公司，要從零開始自研一套類 NVSwitch 的電互連超節(jié)點方案，研發(fā)成本是極其高昂的，這也是為什么市場上鮮有成熟替代方案的原因。

我們的方案巧妙地規(guī)避了這一點。一是復(fù)用成熟生態(tài)： 我們方案基于成熟的服務(wù)器生態(tài)，復(fù)用了大量現(xiàn)有組件，大大降低了客戶的早期研發(fā)投入和試錯成本。二優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)： 我們的光交換方案省掉了昂貴的獨立交換機，直接優(yōu)化了系統(tǒng) BOM 成本。三，供應(yīng)鏈控制：我們采用了部分國產(chǎn)供應(yīng)鏈，能對光學(xué)產(chǎn)品的成本進行有效控制。

綜合來看，通過降低研發(fā)門檻、優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)和控制供應(yīng)鏈，我們的方案在整體上提供了一個高性價比的選擇。

沈亦晨：可以這么理解。大家也可以看到過去的兩年里面，整個硅光在國際上面的熱度和重視度顯著地好于再往前的十年，今天甚至可能是歷史上最好的時候。

包括臺積電、英偉達(dá)、博通其實都真金白銀投入了。臺積電已經(jīng)真的有成百上千個人在這個產(chǎn)線上，英偉達(dá)在他的 GTC 上也直接說了他未來的光互連，博通已經(jīng)開始批量推出這些產(chǎn)品。

所以這些其實都說明現(xiàn)在隨著算力的集群和需求越來越大，硅光是一個必然的解決方案。而我們原來其實起步比較早，但別人很多東西可能要從頭開始做。

硅星人：這是曦智重要的轉(zhuǎn)折點，公司面對的局面的變化，對于你帶來哪些挑戰(zhàn)。您從 MIT 畢業(yè)創(chuàng)業(yè)到今天，一開始有些像一個 Lab 一樣，而今天顯然商業(yè)化的味道更濃了。

沈亦晨：我們的商業(yè)化轉(zhuǎn)型其實從兩年前就已經(jīng)開始了。公司在組織架構(gòu)、人才引進和內(nèi)部績效上，都全面轉(zhuǎn)向以產(chǎn)品和商業(yè)落地為核心。近幾年，我們的業(yè)務(wù)收入每年都實現(xiàn)翻倍增長，今年芯片出貨量也達(dá)到了幾萬顆的體量。

所以，我們并非今天才開始商業(yè)化，而是早已為此做好了準(zhǔn)備。最大的挑戰(zhàn)始終在于市場教育。任何創(chuàng)新技術(shù)都會面臨客戶的疑問：" 還有誰在用？效果怎么樣？"。幸運的是，我們已經(jīng)有了近萬卡規(guī)模的落地案例，成功解決了 " 從 0 到 1" 的問題。有了這些成功實踐，我們相信后續(xù)的推廣會越來越順利。

硅星人：今天曦智的故事讓人很容易聯(lián)想到英偉達(dá)，英偉達(dá)從一個顯卡公司到基礎(chǔ)設(shè)施公司再到 AI 公司，總在改變自己的定位，曦智今天如何定義自己？英偉達(dá)的成長歷程給你們哪些啟發(fā)。

沈亦晨：公司的定義會隨著階段而演進。我們最早是一家基于硅光技術(shù)，聚焦計算創(chuàng)新的公司。隨著 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的演變，我們現(xiàn)在的核心目標(biāo)是 " 用光電融合的技術(shù)，賦能整體算力的飛躍。

英偉達(dá)的歷程給我們的啟發(fā)是深刻的。首先，要堅持核心信仰。黃仁勛對并行計算的堅持，與我們創(chuàng)始團隊對硅光技術(shù)能突破摩爾定律極限的信仰是類似的。其次，要具備在不同時代都能存活和學(xué)習(xí)的能力。英偉達(dá)并非一帆風(fēng)順，它在移動計算時代也曾慘敗。這告訴我們，即使是偉大的公司也無法左右時代的浪潮，但必須在恰當(dāng)?shù)臅r間出現(xiàn)在恰當(dāng)?shù)牡胤?，并具備滿足時代要求的能力。

我們認(rèn)為，摩爾定律放緩后，行業(yè)需要物理底層的替代方案。而曦智所具備的光電融合技術(shù)，恰好能滿足這個時代的要求。

硅星人：在光互連技術(shù)之外，曦智的光計算等其他技術(shù)將如何發(fā)展？不同技術(shù)線之間如何協(xié)同？

沈亦晨：公司主要有兩條產(chǎn)品線：互連產(chǎn)品線（如 Lightsphere）和計算產(chǎn)品線（如天樞）。

它們底層共享著曦智的核心技術(shù)平臺，包括硅光 IP、電芯片 IP、先進封裝技術(shù)等。我們的工程研發(fā)團隊是統(tǒng)一的 " 中臺 "，不按產(chǎn)品線劃分，以保證底層技術(shù)的通用性和前瞻性。資源分配上，約 80% 的資源由市場需求驅(qū)動，投入明確的產(chǎn)品開發(fā)；剩下 20% 由 CTO 主導(dǎo)，進行面向未來的前沿技術(shù)探索。

兩條產(chǎn)品線也是相輔相成的。計算產(chǎn)品線是互連產(chǎn)品線 " 最激進的客戶 "，它對性能的極致追求，會不斷推動互連技術(shù)（如片上光網(wǎng)絡(luò)、CPO）的創(chuàng)新。同時，互連產(chǎn)品線又是一個開放的平臺，可以服務(wù)所有外部的 GPU 和算力客戶。

沈亦晨：我們有幾個核心預(yù)判。

五年內(nèi)，智算中心里硅光芯片的數(shù)量和面積，將可能與電芯片并駕齊驅(qū)，甚至超過。我們預(yù)測硅光芯片占比至少會達(dá)到 30% 以上。另外，成本會隨著規(guī)模化而成倍下降，形成 " 成本降低—應(yīng)用更廣 " 的正向循環(huán)。

而且，光計算將在 3 年內(nèi)通過一些支柱應(yīng)用（如高頻交易、大模型推理）實現(xiàn)規(guī)模化商用出貨。

最終的圖景是，通過光的能力，重塑計算和連接。

在互連層面，更強大的互連能力就像是為 AI 世界提供了更高效的通信工具，讓構(gòu)建更大規(guī)模、更復(fù)雜的項目成為可能，從而催生更強大、更聰明的通用人工智能。

在計算層面，如果說傳統(tǒng)電芯片是 " 輪子 "，英偉達(dá)的 GPU 是 " 高鐵 "，那么我們的光計算就是一種全新的工具—— " 翅膀 "。

翅膀不僅能讓一些對速度和延遲極度敏感的場景 " 飛得更快 "，更重要的是，它能到達(dá) " 高鐵 " 去不了的地方。有些計算任務(wù)，受物理定律限制，用電就是做不到的，而光計算可以。這就是光計算的獨特價值，它將為算力世界開辟全新的可能性。