锦秋基金已于2024年12月领投了「光本位科技」新一轮融资。 锦秋基金，作为12 年期的 AI Fund，始终以长期主义为核心投资理念，积极寻找那些具有突破性技术和创新商 业模式的通用人工智能初创企业。 存算一体的光计算芯片公司「光本位科技」完成了由锦秋基金领投的战略轮融资，老股东慕石资本、小苗朗 程、中赢创投均超额跟投。 锦秋基金合伙人臧天宇表示：光子计算作为一种全新的计算范式，是突破后摩尔时代传统算力瓶颈的重要技术 路线，对于持续推动模型性能的进步和推理成本的下降有重要价值。光本位由来自牛津先进微纳工程实验室的 年轻科学家创办，该实验室开创了以相变材料调制光子计算的创新技术路径，是全球光计算领域最有影响力的 团队之一。光本位团队依托实验室多年技术积累推进产业化落地，已取得了令人惊喜的阶段性成果，团队务 实、高效的作风也令人印象深刻。作为一家专注AI领域的创新投资机构，锦秋将持续支持有长线价值的底层 技术创新及其产业化发展。 2025年7月7日，36氪对「光本位科技」进行了采访报道。以下为此次报道的转载。 在AI算力需求暴涨的背景下，近期国内GPU厂商纷纷递交IPO招股书，与GPU上市潮交相辉映的是，另一种 ...

光本位科技近期已完成新一轮融资，由敦鸿资产领投，浦东创投集团旗下浦东科技投资天使母基金、苏 州未来天使产业基金、张江科投等国资基金跟投，老股东中赢创投再次跟投。 在此之前，光本位科技曾于2024年12月完成由锦秋基金领投的战略轮融资，老股东慕石资本、小苗朗 程、中赢创投均跟投。 光本位科技成立于2022年，作为存算一体光计算芯片企业之一，其专注于研发光计算芯片和光电融合计 算卡。2024年6月，光本位科技率先完成算力密度和算力精度达到商用标准的128*128矩阵规模光计算芯 片流片，正加快推动商业化落地进程。 在商业化层面，2024 年12月，光本位科技已与国内一线互联网大厂建立战略合作，双方在AI算力硬件 方面展开深度合作。 光本位科技创始人熊胤江表示，公司成立以来致力于为大模型、科学计算、具身智能等高性能计算领域 提供新型计算芯片与系统方案，并逐步开展与目标行业核心用户对产品需求的共同探索，未来将围绕自 研的光计算芯片提供不同形态的大算力高能效比产品。 锦秋基金合伙人臧天宇表示，光子计算作为一种全新的计算范式，是突破"后摩尔时代"传统算力瓶颈的 重要技术路线，对于持续推动模型性能进步和推理成本下降具有重要 ...

公司近期概况 - 董事会秘书向参会方介绍公司基本情况、硅光子业务板块行业发展状况及业务展望 [1] 问题交流 光伏板块订单预期 - 2025年光伏市场新增项目大多在海外，包括印度本土客户及部分国内企业海外投资，公司活跃于国际市场，将推出高效电池配套核心装备及整体解决方案，海外新增订单将支撑光伏设备业务板块发展 [2] CPO市场规模 - CPO市场规模预计在2023 - 2030年以172%的年复合增长率增长，2030年将达93亿美元，乐观情景下达230亿美元；预计到2027年CPO端口将占总800G和1.6T端口近30% [3] ficonTEC订单情况 - ficonTEC与美国某头部公司A及其子公司已签订但未确认收入的合同金额及2025年6月20日签订的合同金额约1710万欧元（折合人民币超1亿元），合同履行将对公司业绩、客户关系、技术水平等产生积极影响 [5] 公司对ficonTEC的赋能 - 公司对ficonTEC业务、资产等全面整合，助力其从“项目制”向“产品制”转变，涉及测试、光纤预制、耦合封装三个产品线 [7][8] ficonTEC未来产能 - ficonTEC根据客户需求弹性匹配产能，属轻资产科技型企业，上市公司赋能后，随下游市场需求放量，国内外产能将提升 [9] 现场参观 - 公司接待过程保证信息披露合规，未出现未公开重大信息泄露，已签署调研《承诺书》 [10]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容编译自 tbsnews，谢谢 。 传统光学芯片采用单一波长工作。新方法将通道数量增加了百倍，实现了更快、更高效的性能。 中国科学家最近发布了一款光学芯片，它或许能够重塑机器处理数据的方式。该芯片由中国科学院上 海光学精密机械研究所（SIOM）研发，每秒运算速度高达 2560 万亿次，堪比当今最先进的图形处 理单元 (GPU)。 据中国国际电视台（CGTN）最近的报道，这项突破的核心是一种新提出的光学计算架构。其核心是 一个可重构芯片，该芯片使用孤子微梳源——将精细的光束分成100多个波长。 每个波长都像一个单独的数据流，使得芯片能够并行处理信息，而无需增加尺寸或频率。 "这就像是把一条单车道公路改造成一条能同时容纳百辆汽车的超级高速公路，"该项目工程师之一韩 熙林告诉CTGN。这项创新在节省能源和物理空间的同时提高了速度，解决了计算领域最棘手的问题 之一。 该项目本周发表在《eLight》杂志上，彰显了中国在光子计算领域日益增强的领导地位。这项研究为 未来智能机器开辟了新的可能性，这些机器不再由电子驱动，而是以光为动力。 参参考考链链接接 https: ...

本文来自微信公众号：电子工程世界 （ID：EEworldbbs），作者：付斌，头图来自：AI生成 昨天，一则新闻刷爆了朋友圈：中国科学院上海光学精密机械研究所空天激光技术与系统部谢鹏研究员团队在解决"光芯片上高密度信息并行处理"难题上 取得突破，研制出超高并行光计算集成芯片"流星一号"，该芯片首次在50GHz光学主频下验证了并行度>100的片上光信息交互与计算。 那么问题来了，这个芯片到底是做什么的，光计算又是什么？ 一、研究的内容是啥？ 现在计算机都是围绕电子学而展开，所谓光子计算，就是围绕光子学而设计的计算芯片。 芯片系统包含了集成微腔光频梳，作为芯片级多波长光源子系统；大带宽、低时延、可重构光计算芯片，作为高性能并行计算核心；高精度、大规模、可 扩展的驱动芯片，作为光学矩阵驱动子系统；基于该系统，验证了并行度>100的片上光子信息交互与计算原型，在50GHz光学主频下，单芯片理论峰值算 力>2560TOPS，功耗比>3.2TOPS/W。 早在1979年，我国科学家钱学森就看好光子学，并围绕光子学提出了光子工业的概念。在论文中，钱学森就提到了光子计算机："光子技术的一个肯定要 推进的方面是光子计算机。现在 ...

作者：欧雪 李浩坦言，硬科技领域需要"耐心资本"。中科创星很多项目已联合了地方未来产业基金等政府资本共同 下注，因为单个项目投资周期可能长达20年。 中科创星成立于2013年，是"硬科技"理念的缔造者，并成为硬科技领域投资的先行者，聚焦科研院所和 高校、助力科研院所与高校的优秀科技成果转化，致力于构建"研究机构+早期投资+创业平台+投后服 务"为一体的硬科技创业生态体系，为科技创业者提供覆盖全周期、专业深入的投资孵化及融资解决方 案。 截至今年6月，基金在管规模超过120亿元，已投资孵化超过530家硬科技企业。在美元基金收缩、GP募 资难的当下，中科创星在行业内仍然保持较快的投资节奏。 "我们可能是市场上出手最快的机构之一——去年投的项目数相当于30家GP的总和。"李浩透露。这种 速度背后，中科创星坚持着一套独特的风险对冲逻辑：早期硬科技投资必须通过足够大的项目池分散风 险，100个项目里可能有50个失败，但头部项目的回报能覆盖亏损。 李浩向硬氪分享了他当前比较关注的投资方向："AI领域我们持续关注，这个赛道虽然很热，但整体仍 处于早期发展阶段。"同时，李浩依然非常看重底层技术的创新突破，从量子计算、量子传感 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：本文 编译自 livescience ，谢谢。 电子微芯片是现代世界的核心。它们存在于我们的笔记本电脑、智能手机、汽车和家用电器中。多 年来，制造商一直在努力使其功能更强大、效率更高，从而提升了我们电子设备的性能。 但由于芯片制造成本和复杂性的增加，以及物理定律所设定的性能限制，这一趋势如今正逐渐减 弱。而与此同时，人工智能（AI）的蓬勃发展也带来了对更高计算能力的需求。 我们目前使用的电子微芯片的替代品是光子芯片。它们利用光而非电来实现更高的性能。然而，由 于诸多障碍，光子芯片尚未普及。如今， 《自然》杂志发表的两篇 论文解决了其中一些障碍，为 实现复杂人工智能系统所需的计算能力提供了重要的基石。 由于目前无法以足够高的精度制造大规模光子电路，因此从小型原型进行规模化也十分困难。光子 计算需要其自身的软件和算法，这加剧了与其他技术的集成和兼容性挑战。 《 自 然 》 杂 志 上 的 两 篇 新 论 文 解 决 了 其 中 许 多 难 题 。 新 加 坡 公 司 Lightelligence 的 彭 博 （ Bo Peng）及其同事展示了一种用于光子计算的新型处 ...

在此之前，虽然已有研究团队开发出处理线性数学运算的光学驱动芯片，但仅依靠光学方法表示非 线性函数的技术难题一直未被攻克。而非线性函数对于深度神经网络训练至关重要，没有它，光子 芯片就无法完成深度学习或执行复杂的智能任务。 新进展依赖于一种对光敏感的特殊半导体材料。当携带输入数据的"信号"光穿过这种材料时，另一 束"泵浦"光从上方照射下来，调节材料的响应特性。通过调整泵浦光的形状和强度，团队可以根据 信号光的强度及材料的反应来控制信号光的吸收、传输或放大方式，从而对芯片进行编程以执行不 同的非线性功能。 值得注意的是，这项研究并未改变芯片的基础结构，而是利用光在材料内部形成的图案来重塑光线 穿越的方式。这造就了一个可以根据泵浦模式表达多种数学函数的可重构系统，使其具有实时学习 能力，能根据输出反馈调整自身行为。 为了验证该芯片的能力，团队用其解决了多项基准AI问题。在简单的非线性决策边界任务中，实 现了超过97%的准确率；在著名的鸢尾花数据集问题上，达到了96%以上的准确率。这表明，与传 统数字神经网络相比，光子芯片不仅性能相当，甚至更优，而且能耗更低，因为它们减少了对耗电 元件的依赖。 此外，实验还显示，只需 ...

光子芯片技术突破 - 德国科技公司Q.ANT推出全球首条光子AI芯片生产线，采用薄膜铌酸锂(TFLN)材料，能极快控制光波且几乎不产热 [3] - 该技术通过升级现有半导体工厂实现，投资1400万欧元，显著降低生产成本并加速AI处理器开发 [3] - 光子芯片处理速度比传统芯片快50倍，能耗降低30倍，特别适合AI和神经网络计算 [4][6] 技术原理与优势 - 光子NPU利用光干涉原理执行矩阵乘法（AI核心运算），通过波导和调制器操纵光子实现光速计算 [4] - 采用波分复用技术可同时处理多数据流，实现高吞吐量并行处理，带宽提升且延迟更低 [4] - 天然适合模拟计算，能表示连续值，对信号处理和AI推理任务更具优势 [4] 产业影响与规划 - 生产线年产能达1000片晶圆，支持快速迭代芯片架构，缩短从实验室到市场的周期 [6] - 目标到2030年使光子处理器成为全球AI基础设施的核心组件，重塑计算生态系统 [8] - 技术有助于减少对全球半导体供应链依赖，推动分布式半导体产业格局形成 [7] 应用场景 - 已通过云端AI试验验证潜力，可无缝集成现有数据中心提升AI模型训练和复杂模拟能力 [5] - 将显著降低数据中心运营成本（冷却需求减少），推动医学、气候建模等领域创新加速 [8] - 与GPU形成互补关系，定位为下一代AI协处理器标准 [6]

中金研究 量子及光子计算相较传统计算有着强大的计算能力，在AI带来的计算推理需求指数级增长的时代，我们认为其未来具备较大发展潜力。随着Google、 IBM等全球领先企业不断投入研发，国内本源悟空、九章三号、祖冲之三号等量子计算机陆续问世，我们认为其商业化有望加速落地，本文对以量子 及光子计算为首的下一代计算范式展开深度讨论。 点击小程序查看报告原文 英伟达首次在GTC大会中推出"量子日"活动，探讨其技术发展进展： 北美时间3月20日，GTC大会首次推出"量子日"活动，英伟达创始人兼CEO黄仁勋邀 请了12家量子计算相关公司CEO及创始人举办了圆桌会议活动，此次会议针对量子优越性的争议、近期各种技术路径的研究成果、量子赋能AI的方式等 问题进行了探讨。此外，英伟达于3月18日宣布将在美国波士顿建立量子计算研究实验室，并与哈佛大学、麻省理工学院等顶尖学府展开合作，并命名 为"英伟达加速量子研究中心"（NVAQC）。[1] 量子计算及光子计算具备更强大的计算能力： 量子计算以量子比特（qubit）为基本单元，利用干涉、叠加、纠缠等量子特性， 与经典计算机不同，量子 计算机利用量子并行性和量子态演化， 在特定问题（ ...