行业背景与挑战 - AI算力需求急剧增长，传统电子芯片已逼近摩尔定律的物理极限，面临光刻机限制和高能耗等发展瓶颈[1] - 美国在传统电子芯片产业链上设置层层限制，对中国发展构成制约[2] 技术路径与战略 - 光计算成为全新赛道，利用光子代替电子进行计算，天生具备高速、并行和低功耗的优势，这是中美芯片竞争的换道逻辑[3] - 中国通过发展光计算，旨在摆脱在传统电子芯片赛道的被动追赶局面，并在新赛道上与美国站在同一起跑线[7] - 发展光计算被视为解决国家算力焦虑、实现自主可控的终极破解思路[7] 公司技术突破 - LightGen全光芯片实现了单片百万级光学神经元集成，达到210万个神经元，远超国际最高水平（加州理工的十万级集成）[5] - 公司采用薄膜铌酸锂材料，解决了光学神经元集成中的串扰和热漂移问题，为处理复杂AI任务奠定了硬件基础[5] - 公司实现了全光维度转换，构建了光学潜空间，使光信号无需经过光电转换就能直接理解语义，完成了输入、理解、生成的全光闭环[6] - 公司提出了无真值（无监督）训练算法，使光芯片能够不依赖人工标注数据，自主学习并完成图像生成、3D建模等复杂生成式AI任务[6] 性能与竞争优势 - 与目前顶尖的A100数字芯片相比，LightGen的算力提升了100倍（两个数量级），能效同样提升了100倍[7] - 若搭配前沿设备，理论上算力可再提升7个数量级，能效可再提升8个数量级[7] - 该芯片能将以往需要数小时的渲染生成任务缩短至几秒甚至亚秒级完成[7] - 在光计算新赛道上，中国已从跟跑者转变为领跑者，LightGen的突破使其率先冲过关键节点[4] - 中国已形成包括LightGen、“流星一号”等在内的光芯片集群，具备协同突破的集群优势，而台积电、加州理工等竞争对手的技术已逼近物理极限[7] 战略意义与前景 - LightGen芯片是中国在高端AI算力领域实现自主可控的关键，有助于在全球科技竞争中掌握话语权[8] - 该技术使中国不再依赖外部技术体系，能为AI、元宇宙、自动驾驶等前沿领域提供自主的算力动力[8] - 随着全光计算生态的完善，“光速AI”有望普及，中国芯片的领跑之路刚刚开始[8]