人工智能与机器学习 - 中国公司“深度求索”在2025年开源其大模型DeepSeek-R1 该模型开创性地采用纯强化学习训练大规模推理模型 在提升能力的同时显著降低了对标注数据的依赖[2] - 美国得克萨斯大学奥斯汀分校开发的新型脑机接口 能将人的思维解码为连续文本 解码器仅需约1小时就能适应个人脑活动模式 大幅缩短了传统所需的数十小时校准时间[3] - 诺贝尔奖得主大卫·贝克团队首次实现AI“从零开始”设计具有复杂活性位点的丝氨酸水解酶 其开发的PLACER机器学习网络结合RFdiffusion方法 设计出的酶活性与天然酶相媲美并发现了5种自然界未曾存在的全新酶折叠方式[4][5] 计算技术与硬件 - 谷歌公司在105比特的“Willow”量子处理器上首次完成具有可验证性的量子优势演示 在特定计算任务中速度达到经典超级计算机的约13000倍 该处理器用2.1小时完成的任务需全球最快超算“前沿”约3.2年[10][11] - 新加坡Lightelligence公司演示了名为PACE的光子加速器 由逾16000个光子元件组成 能解决“伊辛问题”等复杂计算[6] - 美国Lightmatter团队描述了一种能以高准确度执行AI模型的光子处理器 由4个128×128矩阵组成 执行自然语言处理和图像处理神经网络的准确度与传统电子处理器不相上下[6] 医疗科技与机器人 - 美国约翰斯·霍普金斯大学团队研发的智能机器人SRT-H 在没有人工协助的情况下成功完成了一例完整的胆囊切除手术 在包含17个复杂步骤的手术中实现了100%的成功率[8] - 该智能机器人系统展现了自主性与灵活性 能实时识别个体解剖差异 自主决策并调整动作 其稳定性与抗干扰能力为在真实医疗环境中部署自主手术系统奠定了基础[8][9] 天文与物理科学 - 薇拉·C·鲁宾天文台于2025年6月发布其首批测试图像 这台有史以来最大的数字相机在短短十余小时测试中便发现了2104颗太阳系内新小行星[7] - 一幅由678张图像拼接而成的三叶星云与礁湖星云马赛克图 仅用7小时拍摄而成 捕捉到数千光年外恒星摇篮的纤毫细节[7] - 国际科研团队通过分析LIGO探测到的引力波信号GW250114 以高达99.999%的置信度证实了霍金于1971年提出的黑洞面积定理 观测到两个约32倍太阳质量的黑洞并合后 视界面积从24万平方公里增至40万平方公里[12] 气候与环境科学 - 2025年10月发布的《全球临界点报告》指出 随着全球变暖突破1.5℃临界阈值 温水珊瑚礁大规模死亡已成为首个显著的气候临界点标志 当前全球气温已较工业化前上升约1.4℃ 而珊瑚礁的热临界点约为1.2℃[13] - 报告警告格陵兰和西南极冰盖失控融化、亚马孙雨林大规模退化、大西洋环流潜在崩溃等更多临界点近在眼前 变化将是剧烈、系统且不可逆的[13] - 报告同时指出 可再生能源、电动汽车等绿色技术的成本下降与快速普及 已展现出社会技术系统向可持续方向转型的强大潜力 可能触发“积极临界点”[13][14] 生命科学与脑科学 - 2025年11月 全球多国科学家联合发布了最详尽的跨物种哺乳动物脑细胞发育图谱 覆盖从小鼠到人类的多种哺乳动物 相关成果以12篇论文形式发表于《自然》系列期刊[15] - 其中一项研究系统追踪了小鼠大脑中超过120万个抑制性神经元的发育路径 发现这些神经元能够长距离迁移并最终定位到特定功能区[15] - 另一项研究通过对小鼠视觉皮层77万个细胞的追踪表明 脑细胞的多样化在出生后接受感官刺激的过程中持续塑造 揭示了后天经验对神经回路成熟的关键作用[15][16]

国内科技进展 - 国产人工智能大模型DeepSeek引发全球关注，成为国内十大科技新闻之一 [1] - 中国"人造太阳"创造"亿度千秒"世界纪录，入选国内十大科技新闻 [1] - 超导量子计算原型机"祖冲之三号"成功构建，入选国内十大科技新闻 [1] - 国际上首次制备大面积二维金属材料，入选国内十大科技新闻 [1] - 我国首例侵入式脑机接口临床试验开展，入选国内十大科技新闻 [1] - 高精度可扩展模拟矩阵计算芯片研制成功，入选国内十大科技新闻 [1] - 四中全会《建议》突出科技创新引领作用，入选国内十大科技新闻 [1] - 我国第一艘电磁弹射型航空母舰入列，入选国内十大科技新闻 [1] 国际科技进展 - "深度求索"引领开源人工智能模式，入选国际十大科技新闻 [1] - 脑机接口将脑活动解码为连续语句，入选国际十大科技新闻 [1] - 人工智能"从零开始"设计蛋白酶，入选国际十大科技新闻 [1] - 光子计算芯片性能超越传统电子硬件，入选国际十大科技新闻 [1] - 智能机器人自主完成胆囊切除手术，入选国际十大科技新闻 [1] - 新算法取得首个可验证量子优势，入选国际十大科技新闻 [1] 基础科学研究突破 - 月球背面演化历史首次揭开，入选国内十大科技新闻 [1] - 单个体细胞"变"完整植株奥秘揭示，入选国内十大科技新闻 [1] - 鲁宾天文台发布宇宙摄影"首作"，入选国际十大科技新闻 [1] - 引力波信号验证霍金黑洞面积定理，入选国际十大科技新闻 [1] - 地球达到首个灾难性气候临界点，入选国际十大科技新闻 [1] - 跨物种哺乳动物脑细胞发育图绘成，入选国际十大科技新闻 [1]

文章核心观点 - Q.ANT公司推出了第二代原生光子处理单元，实现了从光加速到全非线性光子处理的技术飞跃，旨在突破传统硅基芯片在人工智能和高性能计算领域的物理与能耗限制 [1][7] - 第二代NPU通过原生非线性光处理能力，显著提升了AI模型的精度与效率，同时大幅降低了能耗和热量产生，为边缘计算和科学计算等场景提供了新的硬件路径 [1][4][6] - 该技术以即插即用的服务器形式交付，兼容现有数据中心基础设施，有望快速部署并支持广泛的AI与HPC算法，展示了光子计算架构超越传统CMOS发展速度的潜力 [1][7] 技术演进与产品迭代 - 第一代NPU证明了光可作为实用的计算介质，专注于利用光进行高精度线性代数运算以提升推理效率 [1][2] - 第二代NPU的核心突破在于增加了重新设计的非线性光学核心，能够以单次光学运算处理类似神经网络激活函数的运算，突破了第一代仅支持线性运算的限制 [1][2] - 技术平台核心仍为薄膜铌酸锂光子芯片，但第二代产品扩展并提升了模拟性能，通过在光子电路内部执行非线性运算，避免了与电子元件反复交换数据带来的瓶颈 [2] - 在短短两年内，Q.ANT的NPU性能进步赶上了标准数字处理器过去30年的发展 [4] 性能优势与关键技术指标 - 能耗最多可降低30倍，针对特定AI和HPC工作负载的性能最高可提升50倍 [6] - 光子运算具有极高带宽，并可同时处理多个波长，能够处理传统数字流水线无法处理的数据流 [6] - 增强的非线性模块使神经网络能够以更少的参数、更低的计算深度实现更高的精度，尤其在图像学习和基于物理的任务中表现显著 [2] - 系统以极低的能耗执行运算，几乎不产生热量，并大幅减少了通常用于数据传输的能量消耗 [4] 产品形态与系统集成 - 第二代产品不再以独立PCIe卡形式推出，而是封装成完整的19英寸机架式服务器，可直接安装到HPC和数据中心机架 [1][2] - 每个服务器机箱包含多个第二代NPU、一个集成x86主机处理器和Linux操作系统，无需对现有工作流程进行改动 [1][2] - 提供C、C++和Python API，与现有HPC和AI框架保持兼容，同时其光子算法库提供针对光学硬件优化的非线性函数 [4] 应用场景与市场潜力 - 视觉系统（如质量检测、机器人和物流）有望率先受益，光子处理器可使更智能的视觉系统以更低功耗在边缘部署成为可能 [6] - 科学计算工作负载（如材料研究、气候模拟、聚变研究或药物研发中使用的基于物理的模型）将受益于NPU能以光学方式运行非线性步骤 [6] - 公司将在2025年超级计算大会上展示演示，使用小型非线性网络在几秒钟内学习图像，表明平台正快速超越其早期原型 [6]

行业背景与挑战 - 大规模生成式人工智能正面临严重的算力短缺 [1] - 光子计算在决策任务中表现卓越，但在生成任务中的应用面临巨大挑战，原因包括集成规模有限、维度转换耗时且训练算法依赖真实数据 [1] 技术突破 - 上海交通大学陈一彤助理教授团队于2025年12月18日在《Science》期刊发表了一项关于大规模智能语义视觉生成全光芯片的研究 [2] - 研究团队开发出一款名为LightGen（光生芯片）的全光芯片，用于大规模智能语义视觉生成 [3] - LightGen芯片集成了数百万个光子神经元，利用光学潜空间实现网络维度变换，并采用基于贝叶斯的训练算法 [4] - 该芯片在实验中成功实现了高分辨率语义图像生成、去噪、风格迁移、三维生成与操控等功能 [4] 性能表现 - LightGen芯片的端到端计算速度和能效均比最先进的电子芯片高出两个数量级以上 [4] - 该技术为加速视觉生成大模型的发展开辟了新路径 [4]

公司上市里程碑 - 南方电网数字电网研究院股份有限公司于11月18日在深圳证券交易所正式挂牌上市，成为南方电网培育的第4家上市企业 [1] - 公司从6月26日提交上市申报到11月18日正式发行上市，仅历时145天，成为创业板近年来最快实现上市的企业 [6] - 此次上市标志着南方电网全面数字化智能化转型进入新的发展阶段，是公司加快融入资本市场的重大突破 [1] 战略定位与发展方向 - 公司战略使命是作为南方电网数字化转型战略支援部队和数字电网建设主力军，打造数字电网关键载体 [3] - 公司将全力打造成为数字电网领域的龙头上市公司，以优秀业绩回报投资者和社会各界 [2] - 未来公司将大力布局人工智能、光子计算、量子传感等前沿技术领域，拓展数字技术在能源全产业链的应用场景 [7] 业务体系与技术成果 - 公司构建了电网数字化、企业数字化和数字基础设施三大业务体系，为电力客户提供数字化建设整体解决方案 [3] - 公司成功开发首个电力行业统一物联操作系统“电鸿”，已链接500多家生态伙伴和亿数级电力终端 [4] - 公司开发上线全国首个自主可控电力大模型“大瓦特”，发布全国首套电碳算协同运营系统 [4] - 公司自主研发国内首个央企超大型全栈国产化数字化系统“南网四海ERP”，并成功研发全国首款电力专用主控芯片“伏羲” [4] 行业地位与标准化建设 - 公司2019年成立全球首家数字电网研究院，率先提出“数字电网”理念 [3] - 公司深度参与国际、国家和行业标准制定，参与制定国际标准11项，国家级标准33项 [5] - 公司2020年入选国务院国资委首批“科改示范企业”，2021年、2022年连续获评“科改标杆企业”，2022年获评“创建世界一流专业领军示范企业” [4] - 公司全资子公司大数据公司和数字电网公司获批工信部国家级专精特新“小巨人”企业及重点“小巨人”企业 [4] 行业背景与政策支持 - 数字电网是实现“十五五”规划建议提出的“加快建设新型能源体系、建成统一电力市场”目标的关键载体 [2] - 当前我国电力能源系统正处于绿色低碳转型的关键阶段，数字电网产业生态将服务支撑能源电力产业智能化、绿色化、融合化转型升级 [2] - 公司上市体现了资本市场对数字电网发展前景的高度认可，为构建安全、智能、绿色的新型电力系统注入强劲动能 [7]

融资概况 - 曦智科技完成超15亿元C轮融资 由中国移动 上海国投 国新基金 浦东创投等联合投资 老股东中科创星 沂景资本及某头部互联网厂商追加认购 [2] 公司背景 - 公司2017年诞生于波士顿并落地上海 是全球光电混合算力赛道独角兽 [3] - 自研光子网络与光子计算两大平台 LightSphere X超节点与128×128光子矩阵计算卡已实现数千卡集群交付 [3] - 技术成果在《Nature》首次披露完整架构 带宽密度与能效比均居行业前列 [3] 融资用途 - 资金将主要用于加速CPO光电共封装技术的迭代与量产 [4] - 扩大智算中心LightSphere X超节点部署规模 [4] - 投入下一代支持AI大模型的光电混合计算卡研发 [4] - 目标五年内将光子芯片在智算中心的渗透率提升至30% [4] 投资逻辑 - 后摩尔时代算力瓶颈凸显 公司拥有光 电芯片及系统级封装的完整自研能力 [5] - 公司兼具前沿科学与工程量产经验 已率先完成商业化落地 [5] - 具备定义下一代算力基础设施的话语权 是中国移动布局光子生态的核心标的 [5] 行业环境 - 发改委 工信部今年连续发文支持光子芯片攻关 [6] - 上海浦东"十四五"专项资金三天内响应企业需求 [6] - 公司团队七年磨一剑 把论文写进产线 [6]

融资情况 - 曦智科技完成规模超过15亿元的C轮融资 [2] - 融资由中国移动、上海国投、国新基金、浦东创投等机构参与 老股东中科创星、沂景资本及某领先互联网厂商追加投资 [2] 核心技术 - 公司以光子矩阵计算（oMAC）、片上光网络（oNOC）和片间光网络（oNET）三大技术为基石 [2] - 构建光子计算与光子网络两大产品线 [2] 光子网络业务进展 - 重点布局智算中心纵向扩展（Scale-Up）解决方案 完成多个数千卡规模集群交付 [3] - 推出全球首个分布式光互连光交换GPU超节点"光跃LightSphere X" 获2025世界人工智能大会最高荣誉"SAIL大奖" [3] - 发布国内首款xPU-CPO（光电共封装）原型系统 开发更高集成度、更大带宽密度CPO方案 [3] 光子计算业务进展 - 发布新一代曦智天枢光电混合计算卡 集成全球最大规模128×128光子矩阵 [3] - 在复杂商业化模型中实现光电混合计算应用落地 [3] - 光电混合计算架构及技术获《Nature》期刊刊登 [3] - 加速开发下一代光电混合计算卡以支持AI大模型训练与推理需求 [3] 行业背景与技术价值 - 万亿参数大模型推动全球算力需求爆发式增长 传统电芯片性能逼近物理极限 [4] - 光互连方案可构建高带宽、低延迟大规模集群 提升多卡协同效率与GPU利用率 [4] - 光电混合计算通过架构创新提升算力密度与能效比 降低延迟与总体拥有成本（TCO） [4] 战略布局 - 与国内领先光/电晶圆厂、封装厂、芯片厂商及系统厂商建立深度战略合作 [4] - 融资将用于扩大技术优势、加速产品迭代、拓展市场应用 [4] - 致力于为大数据、云计算、金融、自动驾驶、生物医药等领域提供算力解决方案 [2]

光子网络与光子计算商业化进程 - 光子网络与光子计算商业化进程迎来拐点[1] - 大规模光电集成技术处于商业化关键阶段 预计未来五年内光子芯片在智算中心份额将达到30%[2] - 公司是国内唯一专注于光电混合算力领域的独角兽企业 正在加速推进下一代光电混合计算卡开发以全面支持AI大模型[2] 融资与战略发展 - 公司完成超15亿元C轮融资 投资方包括中国移动 上海国投 国新基金 浦东创投等机构 老股东中科创星 沂景资本及某领先互联网厂商继续追加投资[2] - 新一轮融资将加速核心技术开发和光电混合算力规模化落地进程[2] - 公司以光电融合突破算力边界为愿景 聚焦光子网络与光子计算两大业务方向 推动光电混合技术从研发走向产业化应用[2] 技术优势与产品突破 - 光互连方案可构建高带宽低延迟大规模算力集群 显著提升GPU利用率[3] - 光电混合计算通过颠覆性架构突破传统计算天花板 在提升算力密度与能效比 降低延迟与总成本方面展现显著优势[3] - 推出全球首个分布式光互连光交换GPU超节点光跃LightSphere X 并获WAIC大会最高奖SAIL大奖[3] - 推出国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统 正在开发集成度更高带宽密度更大的CPO方案[3] - 发布新一代光电混合计算卡曦智天枢 集成全球最大规模128×128光子矩阵 首次实现光电混合计算在复杂商业化模型中的应用[5] 产业合作与落地成果 - 已完成多个数千卡集群的落地交付[3] - 与国内领先的光/电晶圆厂 光/电封装厂 算力/交换芯片厂商 系统厂商建立全方位多层次战略合作关系[5] - 通过产业链上下游深度协同与联合技术攻关 在超节点建设 CPO等关键领域实现多项突破[5]

公司融资情况 - 公司完成规模超15亿元人民币的C轮融资 吸引中国移动旗下基金 上海国投 国新基金 浦东创投等参与 老股东中科创星 沂景资本 某领先互联网厂商等继续追加投资 [1] - 公司成立于2018年2月 现有近250人团队 研发人员占比超80% 核心成员主要来自麻省理工学院 [2] - 2018年获1070万美元种子轮融资 参投方包括百度风投 真格基金 [3] - 2020年4月完成2600万美元A轮融资 由经纬中国和中金资本旗下中金硅谷基金领投 祥峰投资 中科创星 招商局创投等跟投 老股东百度风投继续追加投资 [3] - 2020年7月完成数千万美元A+轮融资 和利资本投资 [4] - B轮融资由上海科创基金领投 腾讯投资 红杉资本 P7（沙特阿美）完成后续轮投资 公司估值增长超过一倍 [4] 技术突破与商业化进展 - 推出全球首个分布式光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X 摘获2025世界人工智能大会最高奖"SAIL大奖" [5] - 联合壁仞科技 中兴通讯首次进行示范应用 在上海仪电智算中心落地数千卡超节点算力集群 [5] - 光跃LightSphere X突破传统互连方式下机柜的物理限制 可构建高带宽 低延迟的大规模算力集群 显著提升GPU利用率 [5] - 联合燧原科技推出国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统 成为国内首次采用CPO技术实现GPU直接出光的案例 [5] - 公司已完成多个数千卡集群的落地交付 目标在年内落地万卡集群 CPO的量产计划放在下一代芯片中 [7] - 发布最新一代光电混合计算卡曦智天枢 集成全球最大规模的128×128光子矩阵 首次实现光电混合计算在复杂商业化模型中的应用 [8] - 公司光电混合计算架构和光计算产品技术细节登上全球顶级学术期刊《Nature》 [8] - 公司正在加速推进下一代光电混合计算卡的开发 将全面支持AI大模型 [8] 行业趋势与公司战略 - 大规模光电集成技术处于商业化关键阶段 预计未来五年内光子芯片在智算中心内的份额将达到30% [1] - 随着大模型参数规模迈向万亿 算力需求爆发 算力集群进入千卡 万卡协同时代 [6] - 公司重点围绕智算中心Scale-Up解决方案展开布局 利用超节点机会推广产品 [6][7] - 公司聚焦光子网络与光子计算两大业务方向 推动光电混合技术从研发走向产业化应用 [2] - 新一轮融资将用于加速公司核心技术的开发和光电混合算力的规模化落地进程 [1][9]

新一代AI芯片开发 - 公司正在开发新一代AI芯片 聚焦多功能推理场景 核心目标是填补英伟达H20退出后的市场空白[1] - 芯片采用国产14nm或更先进制程 由长江存储等本土代工厂支持 通过异构计算架构集成高密度计算单元和大容量内存[1] - 预计LPDDR5X带宽超1TB/s 单卡算力目标达到300-400TOPS（INT8） 与H20约300TOPS基本持平[1] 技术优势与兼容性 - 芯片核心优势在于全场景兼容性 支持FP8/FP16混合精度计算 通过动态指令翻译层实现与CUDA生态无缝对接[3] - 工程师可直接复用现有代码 迁移成本降低70%以上[3] - 阿里云已在通义千问大模型推理环节部署寒武纪思元370芯片 通过MagicMind工具链实现模型转换效率提升3倍[3] 供应链与产能布局 - 公司紧急追加寒武纪思元370订单至15万片 该芯片基于7nm工艺采用Chiplet技术 集成390亿晶体管[5] - 实测算力达300TOPS（INT8） 在ResNet-50等典型模型性能与H20持平 能效比提升40%[5] - 采用双代工厂备份策略：中芯国际14nm产线良率稳定在95%以上 月产能达5万片[6] - 与华虹半导体合作开发7nm工艺 预计2026年量产 目标算力突破500TOPS 能效比提升30%[8] 存储技术突破 - 与长江存储合作研发基于国产制程的AI芯片 重点突破存储瓶颈[5] - 长江存储294层3D NAND技术实现20GB/mm²存储密度和7000MB/s读写速度 较上一代提升40%[5] - 使AI芯片本地存储容量扩大至128GB 减少对外部存储依赖[5] 市场应用进展 - 截至2025年Q2 思元370已覆盖阿里云60%的推理需求[5] - 通过PCIe 5.0接口实现多卡互联 支撑通义千问用户增长[5] 技术发展路线图 - 短期2025-2026：聚焦7nm/14nm工艺推理芯片 通过兼容生态快速抢占市场份额[10] - 中期2027-2028：推出4nm工艺训练芯片 支持千卡级集群互联 目标算力达1EFLOPS 对标英伟达H100[10] - 长期2030后：探索光子计算和存算一体等颠覆性技术[10] - 阿里云已发布全球首款商用光子AI芯片 速度较GPU提升1000倍 功耗降低90%[10] 战略意义与行业影响 - 公司国产算力突围本质是技术攻坚与生态重构双重战役 通过兼容-替代-超越三步走策略打破英伟达垄断格局[11] - 与寒武纪和长江存储等产业链伙伴深度协同 对RISC-V和光子计算等前沿技术布局 为中国AI芯片自主可控提供可行路径[11] - 未来两年是关键窗口期 若2026年前实现4nm训练芯片量产 有望在全球算力竞争中占据更主动地位[11]