下一步，曦智还打算把公司自身的芯片设计流程也跑在光计算上。在沈亦晨看来，只有"自己敢用、效果很好"，才有资格让客户跟着用。03.从AI推理到行业计算光计算正在打开广阔应用空间光计算产业对于落地路径也逐渐形成了更多共识。在WAIC 2026“光计算+光互连，双轮驱动的AI基础设施新范式论坛”的圆桌讨论中，沈亦晨与王成、熊胤江、杨其晟、钟翰森等光计算初创企业创始人一致认为，相比追求覆盖所有计算场景，当下更重要的或许是结合不同技术路线的优势，在大模型推理、科学计算、边缘智能、通信等细分领域率先跑通真实应用，完成产品闭环和客户验证。围绕上述思路，曦智正在推动光计算与产业生态的协同。曦智已与企业商汤科技、阶跃星辰、晶泰科技、申万宏源、中科天算、东方空间等企业启动战略合作，围绕视觉智能、大模型、AI for Science、金融量化、太空算力等方向探索落地。从目前产业探索来看，低延迟AI推理和商业航天正成为光计算最具代表性的两个应用方向。在AI推理过程中，影响用户体验和商业价值的一大因素是推理时延。尤其是在Agent、具身智能等新兴应用，以及金融量化、实时风控等典型低时延场景中，推理速度正逐渐成为决定系统价值的关键指标。以金融行业为例，实时风控、量化投资等业务，本质上都在争夺毫秒级甚至微秒级的响应时间；具身智能对时延要求同样严苛，机器人需要持续完成视觉感知、环境理解、路径规划和运动控制，整个系统必须形成实时闭环，一旦推理延迟过高，就可能导致动作迟缓、控制误差累积，甚至影响系统安全。相比传统电子计算，光计算天然适合矩阵运算，具备高速并行处理优势。如果能够将神经网络中的大量矩阵计算放到光域完成，再结合电子控制系统，就有望进一步降低端到端推理时延。另一个备受关注的方向是商业航天。随着遥感卫星、通信卫星和星座建设加速，越来越多AI计算开始从地面走向太空。曦智的合作伙伴们反馈，对于星载计算平台而言，系统关注的重点并不仅仅是算力，而是功耗、重量和环境适应性等综合能力。每增加一瓦功耗，都会提高供电和散热压力；每增加一公斤重量，都意味着更高的发射成本，因此，提升能效、降低重量比单纯提升芯片性能更具现实意义。而光计算天然适合与光互连协同设计，相比传统大规模铜缆互联，光互联能够减少高速连接所需的铜缆和连接器，在系统层面具备轻量化潜力。此外，光信号理论上具备更好的抗电磁干扰能力，在空间环境中具有一定抗辐射潜力。不过，目前光计算仍以光电混合架构为主，整机可靠性仍需经过工程验证。对于任何新型计算架构而言，产业化都不是一步到位的过程，而是一个由点及面、逐步扩大的过程。随着光计算底层技术持续成熟，产业链上下游协同不断加强，其应用探索也有望从少数实验性项目，逐渐延伸到更多具有商业价值的行业方向。04.结语：光计算进入“价值验证”阶段光计算正在从“证明可行”迈向“验证价值”的关键阶段，未来2至3年，将是商业化验证的重要窗口期。在这一过程中，以曦智为代表的一批企业，正选择从具体场景切入，将光计算能力融入真实业务环境。随着应用不断积累真实反馈，上游芯片、器件、封装、软件等环节也将持续迭代优化，下游开发者、行业客户和合作伙伴的参与度不断提升，逐步形成技术演进与产业落地相互促进的正向循环。更值得关注的是，光计算正在成为中国少数具备全球领先优势的新兴计算赛道。与光互连、光交换等领域相比，中国企业在光计算的技术研发、产品成熟度和产业探索方面已走在全球前列。过去几年，国内企业持续投入光电混合计算架构、芯片设计和系统工程，而海外由于传统电子计算路线仍保持领先，产业转向动力相对有限，这也为中国光计算企业创造了宝贵的发展窗口。正如曦智科技创始人兼CEO沈亦晨所总结的那样，曦智创始团队始终相信，硅光的技术潜力远不止于其在今天光模块市场所展现的价值，未来也不会局限于光互连这一单一场景，而是有望成为新一代AI基础设施的重要组成部分，在整个算力体系中释放更大的产业价值。
陈骏达约 9 分钟