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]

文章核心观点 - 中国科学院半导体研究所团队提出了一种创新的端到端闭环光电混合计算架构，该架构通过硬件—算法协同设计，解决了传统光计算中训练与推理分离、信息熵劣化等问题，在低硬件精度下实现了接近传统高精度架构的推理准确度，并展现出极高的运算速率、计算密度和能效，为高性能计算提供了新方向 [1][2][3] 技术突破与架构创新 - 研究团队提出了一种基于相位像素阵列的可编程光学处理单元，并结合李雅普诺夫稳定性理论实现对其灵活编程 [2] - 团队构建了端到端闭环光电混合计算架构，通过硬件—算法协同设计，实现了训练与推理的全流程闭环优化，有效补偿信息熵损失 [2] - 该架构打破了光计算中计算精度与准确度之间的强耦合关系 [2] - 架构通过噪声自学习机制，实现了光学与电学参数的联合优化与自适应计算精度补偿 [2] 性能表现与实验结果 - 在采用4-bit光学处理单元时，该架构在MNIST手写数字识别任务上的推理准确率达到90.8%，接近8-bit传统计算架构90.9%的理论极限 [2] - 实验结果表明，光计算系统在低硬件精度情况下仍能实现高精度推理 [2] - 该光学处理单元支持30.67GBaud/s的运算速率，实现981.3GOPS的计算能力与3.97TOPS/mm²的计算密度 [3] - 理论分析表明，该结构可扩展至128×128规模，计算能力可达1005TOPS，计算密度为4.09TOPS/mm²，能效可达37.81fJ/MAC [3] 行业背景与应用潜力 - 在人工智能神经网络高速发展的背景下，大规模的矩阵运算与频繁的数据迭代给传统电子处理器带来了巨大压力 [1] - 传统光电混合计算受限于训练与推理环节分离、离线权重更新等问题，造成信息熵劣化、计算精度下降，导致推理准确度低 [1] - 该技术显示出在微波光子信号处理、光通信与神经形态人工智能等领域的应用潜力 [3]

公司核心技术路径与产品 - 公司正在研发以玻璃代替硅作为衬底的玻璃光计算芯片 旨在突破AI计算对先进制程的依赖和高能耗问题 目标进入“1000tops级算力和1000tops/W能效比”时代 [1] - 公司已完成首颗算力密度和精度均达商用标准的光计算芯片流片 其矩阵规模为128毫米×128毫米 峰值算力超1000tops [1] - 选择玻璃衬底可突破硅光平台的光罩尺寸限制 通过纳米压印工艺在保持精度的同时容纳更多计算单元 200毫米×200毫米玻璃芯片算力可达2600tops [2] - 利用相变材料的非易失性 公司实现了光计算芯片零静态功耗 预测200毫米×200毫米玻璃芯片能效比可超1000tops/W 相当于TPU的200倍以上 [2] - 公司已验证光波导在玻璃上的制备工艺 波导损耗优化至低于硅光平台水平 并同步开展大规模阵列样品制备与相变材料工艺优化 [3] - 公司致力于打造下一代全光计算系统 让光信号在光域内实现反复计算与动态暂存 使玻璃光计算芯片成为能直接运行完整模型的AI计算平台 [3] 公司业务定位与市场前景 - 公司的光计算产品主要用于AI推理场景 [1] - 行业预计到2030年 AI推理将占AI计算总量的75% 市场规模可达2550亿美元 [1] - 公司提出提供全栈光计算解决方案 最终目标是将玻璃光计算芯片直接封装为超高性能全光计算系统 以获得下一代AI计算技术标准的定义权 [3] 公司发展现状与背景 - 公司已完成五轮融资 投资方包括头部VC 国内互联网巨头 上海苏州两地国资基金等三类资本 [1] - 公司联合创始人程唐盛曾在牛津大学攻读材料科学与工程博士 期间带领团队开发了新型相变材料并实现了相变材料光芯片大规模集成 [1] - 公司已打通上下游产业链 上游与纳米压印等厂商联合优化工艺 [3]

文章核心观点 - 上海正迎来AI产业链相关企业的上市热潮 其构建的优越生态是吸引企业聚集并成功发展的关键因素 具体体现在人才储备 应用场景和前沿创新支持等方面 [1][2][3][4] 人才生态 - 上海是中国对国际人才最具吸引力的城市之一 成为科技企业选址的关键因素 [1] - 上海稀宇科技有限公司团队385人 平均年龄约29岁 公司董事平均年龄32岁 [1] - 稀宇科技业务已覆盖全球200多个国家和地区 海外收入占其整体收入超70% [1] - 上海集聚了中国一批顶尖的芯片设计人才 这对天数智芯等通用GPU公司不可或缺 [1] - 上海徐汇区的模速空间等创新社区形成了“上下楼变成上下游”的紧密协作生态 [2] 场景落地与产业基础 - 上海集聚了超1200家集成电路企业 汇聚中国约40%的相关产业人才 [3] - 上海累计已有35家集成电路企业在科创板上市 整体超过40家集成电路企业在各类资本市场上市 [3] - 上海为沐曦股份等创新企业提供了开放包容 公平公正的发展环境 利于企业专注于技术迭代 [3] - 上海通过龙头企业为创新企业提供技术评测和场景落地的机会 助力产品应用 [3] 前沿创新与产业规模 - 2025年前三季度 上海市394家人工智能规上企业营收达4354.92亿元人民币 同比增长39.6% [4] - 上海人工智能产业发展迅猛 算力需求高增长 正不断夯实产业创新的技术底座 [4] - 光计算等创新路线AI芯片企业在上海蓬勃涌现 被视为突破电子芯片制程限制的潜在路径 [4] - 光计算有望让国产算力走出一条具备全球创新特点的差异化道路 [5] - 单颗芯片算力的限制促使中国更快拥抱如光计算等创新技术 [6] - 上海拥有一批走在前沿的用户 愿意尝试光计算等处于产学研阶段的创新产品 [6]

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 其设计的酶展现出与天然酶相媲美的活性 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] 天文与物理科学 - 薇拉·C·鲁宾天文台发布其首批测试图像 在短短十余小时测试中发现了2104颗太阳系内新小行星 其拍摄的三叶星云与礁湖星云马赛克图仅用7小时便捕捉到数千光年外恒星摇篮的细节[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] 医疗与生命科学 - 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][9] - 全球多国科学家联合发布最详尽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 在其中一项突破中 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[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] 气候与环境 - 来自23个国家87个机构的160名科学家共同发布的《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] - 报告指出格陵兰和西南极冰盖的失控融化、亚马孙雨林的大规模退化、大西洋环流的潜在崩溃等更多临界点也近在眼前 变化将是剧烈、系统且不可逆的[13] - 报告同时指出 人类仍可通过触发“积极临界点”来扭转危局 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向可持续方向转型的强大潜力[13][14]

市场表现与产品概况 - 截至2025年12月22日午间收盘，创业板人工智能ETF大成(159242)上涨3.12%，换手率达11.95%，成交额为3643.21万元，市场交投活跃 [1] - 该ETF所跟踪的创业板人工智能指数当日强势上涨3.24%，成分股致尚科技上涨13.73%，长芯博创上涨13.10%，新易盛上涨6.19%，中际旭创、北京君正等个股跟涨 [1] - 创业板人工智能指数(970070.CNI)紧扣AI工程化与产业化方向，重点覆盖“光模块+算力芯片+边缘计算+操作系统”等底层技术环节，区别于偏重算法模型的指数，更注重落地能力与应用场景的拓展 [1] - 指数前十大重仓股包括新易盛、中际旭创、天孚通信、润和软件、同花顺、润泽科技、昆仑万维、协创数据、北京君正、蓝色光标，聚焦国内AI产业源头创新与应用落地 [1] 技术突破与行业趋势 - 2025年12月19日，上海交通大学科研人员在《科学》期刊发表论文，宣布在新一代算力光芯片方向取得突破，研发了支持大规模语义视觉生成模型的全光计算芯片LightGen，为新一代算力芯片助力前沿AI开辟了新路径 [2] - 光计算具有可扩展、低功耗、超高速、宽带宽、高并行度的天然优势，是破解高维张量运算、复杂图像处理等大规模数据快速计算的关键技术，适用于AI、科学计算等“算力密集+能耗敏感”场景 [2] - 据LightCounting 2025年12月报告，全球光收发器（光模块）及相关产品市场2025年销售额将超过230亿美元，同比大幅增长50%；其中数据中心用以太网光模块销售额预计达170亿美元，同比增长60%；有源光缆（AOC）销售额将超过11亿美元，较2024年翻一番 [2] 产品进展与市场展望 - 2025年12月20日，摩尔线程首次公开全功能GPU技术路线图，包括新一代GPU架构“花港”、夸娥万卡智算集群、AI算力本MTT AI BOOK等最新进展；“花港”架构支持FP4到FP64全精度计算，算力密度提升50%，能效提升10倍，可支持十万卡以上规模智算集群 [3] - 展望2026年，兴业证券认为海外算力有望进入“空中加油”新阶段，从光模块订单指引、英伟达GPU在手订单及北美CSP厂商资本开支指引来看，算力基础设施投入节奏未放缓，在过去三年高增长基础上增速有望提升 [3] - 光模块及配套产业链或存在预期差，Blackwell推动数据中心进入“加速兑现期”，Rubin进展顺利，1.6T光模块明年有望成为主力需求，龙头公司明年业绩有望维持高增长 [3]

市场表现 - 12月22日早盘，A+H芯片半导体产业链走强，港股商汤-W大涨超7%，中芯国际涨近6%，鸿腾精密涨近5%，华虹半导体涨超4% [1] - 全市场首只聚焦“港股芯片”产业链的港股信息技术ETF（159131）场内价格现涨1.69%，实时成交额超3000万元 [1] 技术突破 - 上海交通大学科研人员在新一代光计算芯片领域取得突破，首次实现支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片，成果发表于《科学》杂志 [2] - 该技术突破实现了百万光学神经元单片集成，在1颗芯片上集成>10⁶个光学神经元，实现“输入-理解-语义操控-生成”全光闭环，避免了光电反复转换带来的延迟与能耗损失 [3] - 光计算芯片的突破有望缓解AI行业算力贵、训练慢、能耗高的痛点，凭借高算力密度与极低功耗，为实时AI、边缘AI和绿色AI提供颠覆性路径 [3] 相关金融产品 - 港股信息技术ETF（159131）是全市场首只聚焦“港股芯片”产业链的ETF，标的指数由“70%硬件+30%软件”构成，重仓港股“半导体+电子+计算机软件” [3] - 该ETF涵盖42只港股硬科技公司，不含阿里巴巴、腾讯、美团等大市值互联网企业，锐度更高，更易捕捉港股AI硬科技行情 [3] - 截至2025年11月30日，该ETF标的指数中，中芯国际权重达20.48%，小米集团-W权重9.53%，华虹半导体权重5.80% [3] - 该ETF跟踪中证港股通信息技术综合指数，指数设置单个样本权重上限为15%，样本每半年调整一次 [4]

市场表现与资金流向 - 12月22日A股三大指数集体高开，科创50ETF（588000）早盘震荡拉升，最大涨幅为1.47% [1] - 科创50ETF持仓股表现强劲，拓荆科技上涨8.50%创历史新高，盛美上海涨超5%，晶合集成上涨5.88%，华润微、中芯国际等涨超3% [1] - 科创50ETF近期持续受到资金青睐，近五日资金净流入17.87亿元，近十日资金净流入26.44亿元，截至发文成交额达13.17亿元 [1] 行业与公司动态 - 上海交通大学科研人员在新一代光计算芯片领域取得突破，首次实现了支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片，相关成果于12月19日发表于《科学》杂志 [1] - 随着深度神经网络和大规模生成模型迅猛演进带来超高算力和能耗需求，传统芯片架构性能增长出现严重缺口，光计算等新型架构受到广泛关注 [1] - 拓荆科技直接受益于光计算芯片与先进制程带来的设备需求增长 [1] 机构观点与后市展望 - 招商证券认为，AI需求增长带动全球存储及先进制程产能扩张，展望26-27年国内存储及先进制程扩产有望提速 [2] - 国内设备厂商订单持续向好，国产化率进入快速提升阶段，卡位良好及份额较高的存储设备公司有望受益 [2] - 国产算力需求展望积极向好，摩尔和沐曦25年营收预计实现高增速 [2] - 存储板块价格持续上涨，大厂预计Q4业绩趋势向好，考虑到明年位元产出有限，仍存在结构性机会 [2] - AI端侧芯片各厂商新品迭代和量产节奏仍在推进 [2] - 建议关注受益于存储扩产周期的设备、需求持续向好的算力及代工等，同时建议关注各科创指数和半导体指数核心成分股 [2] 产品结构与产业契合度 - 科创50ETF（588000）追踪科创50指数，指数持仓电子行业69.39%，计算机行业4.88%，合计74.27% [2] - 该指数与当前人工智能、机器人等前沿产业的发展方向高度契合，同时涉及半导体、医疗器械、软件开发、光伏设备等多个细分领域，硬科技含量高 [2]

核心观点 - 科技行业在多个前沿领域取得突破性进展，包括自动驾驶商业化落地、人形机器人开源、光计算芯片创新及量子-经典混合计算架构研发，显示产业技术升级加速 [3][4][5][7] - 半导体与硬件成本（尤其是内存）上涨对消费电子终端产品定价产生直接影响，同时先进制程芯片与国产GPU架构持续迭代，推动算力基础设施发展 [2][9] - 人工智能与大模型公司商业化进程加快，相关企业通过资本市场（如IPO、并购）及产业合作进行融资与生态扩张 [10][11][12][14][17] 巨头风向标 - 美国太空探索技术公司（SpaceX）旗下“星链”计划一颗卫星发生异常，轨道高度迅速下降4000米，产生数十块碎片并与地面失联，可能对其他在轨卫星构成威胁 [2] - 小米集团总裁卢伟冰表示，由于AI爆发式增长驱动内存需求，预计2025至2027年为内存成本上涨期，叠加处理器与相机成本上涨，小米17Ultra手机价格“一定会涨价，而且涨得有点多” [2] 自动驾驶 - 国内首块L3级自动驾驶专用正式号牌“渝AD0001Z”在重庆诞生，由重庆市公安局交通管理局授予长安汽车，标志国内率先开启L3级自动驾驶时代 [3] - 工信部此前公布首批L3级自动驾驶车型准入许可，长安深蓝SL03和极狐阿尔法S6两款车型获准上路试点，是从测试迈向商业化应用的关键一步 [3] 机器人 - 北京人形机器人创新中心开源国内首个且唯一通过具身智能国标测试的具身VLA大模型XR-1，以及配套数据基础RoboMIND 2.0与ArtVIP，旨在推动机器人全自主应用 [4] - 在阿联酋阿布扎比举行的第二届未来运动会格斗机器人大赛中，中国深海巨鲨3机器人连续击倒对手，击败来自美国、俄罗斯等16支队伍夺冠 [6] 半导体与芯片 - 三星电子推出全球首款采用2纳米工艺的移动应用处理器Exynos 2600，其内置NPU的AI算力相较上一代Exynos 2500提升高达113%，采用10核CPU设计，高性能核心频率3.8GHz，已开始量产并计划用于明年2月发布的Galaxy S26旗舰手机 [9] - 摩尔线程发布新一代全功能GPU架构“花港”，并基于此推出面向AI训推的“华山”芯片、高性能图形渲染的“庐山”芯片，展示了“夸娥”万卡智算集群及搭载“长江”SoC芯片的端侧AI产品 [9] - 上海交通大学科研人员在新一代光计算芯片领域取得突破，首次实现支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片，相关成果发表于《科学》杂志 [7] 计算架构与量子计算 - 图灵量子与国产GPU企业摩尔线程签署战略合作协议，将联合研发GPU与量子处理器（QPU）协同的混合计算架构，并攻坚GPU与QPU间硬件互联核心技术，为量子纠错提供实时计算支撑 [5] 人工智能与算力合作 - 新紫光集团与上海仪电签署战略合作协议，双方将重点围绕人工智能、智能算力等领域，在端侧应用、算力基础设施、产业基金等多维度展开合作，构建覆盖“技术研发-算力支撑-产业孵化”的全链条生态 [10] 资本市场与公司动态 - 壁仞科技在港交所公告，拟发行247,692,800股H股，定价区间为17至19.6港元/股，预期H股于明年1月2日开始交易 [11] - 通用人工智能科技公司MiniMax通过港交所聆讯，该公司2023年、2024年及2025年前三季度营收分别为346万美元、3052.3万美元、5343.7万美元，同期经调整净亏损分别为8907.4万美元、2.44亿美元、1.86亿美元 [12][13] - 观想科技筹划发行股份购买锦州辽晶电子科技股份有限公司不低于60%股权，辽晶电子业务涉及集成电路等设计生产销售，公司股票自2025年12月22日起停牌 [14] - 联创电子因控股股东筹划协议转让部分股权可能导致控制权变更，公司股票及可转债自2025年12月18日起停牌，并于12月22日起继续停牌不超过3个交易日 [16] - *ST东易重整计划获法院裁定批准，公司将进入重整计划执行阶段，未来在聚焦家装主业同时，产业投资人华著科技将利用算力产业链资源助力公司拓展算力中心集成及运营服务业务，并承诺一年内无偿捐赠和林格尔智算中心运营主体云著智算全部股权注入公司 [17] 政策与规则 - 国家发展改革委、市场监管总局、国家网信办联合印发《互联网平台价格行为规则》，规定平台内经营者依法自主定价，平台经营者不得通过提高收费、限制流量、搜索降序、算法降权、屏蔽店铺、下架商品等措施对平台内经营者价格行为进行不合理限制或附加不合理条件 [8]

文章核心观点 - 上海交通大学集成电路学院陈一彤课题组在新一代算力光芯片方向取得重大突破，首次实现了支持大规模语义视觉生成模型的全光计算芯片LightGen [1] - LightGen芯片在单枚芯片上同时突破了百万级光学神经元集成、全光维度转换、不依赖真值的光学生成模型训练算法三项关键瓶颈，实现了面向大规模生成任务的全光端到端闭环 [2] - 该突破为新一代算力芯片助力前沿人工智能开辟了新路径，为探索更高速、更高能效的生成式智能计算提供了新的研究方向 [2] 技术突破与芯片性能 - 芯片实现了“全光计算”，即让光在芯片中传播，利用光场变化完成计算，以发挥光的高速和并行优势 [1] - 芯片突破了三大瓶颈：单片上**百万级**光学神经元集成、全光维度转换、不依赖真值的光学生成模型训练算法 [2] - 芯片能够完整实现“输入—理解—语义操控—生成”的闭环，让光“理解”和“认知”语义，并生成全新媒体数据 [2] - 实验验证芯片可完成高分辨率图像语义生成、3D生成、高清视频生成及语义调控，同时支持去噪、局部与全局特征迁移等多项大规模生成式任务 [2] 行业背景与挑战 - 生成式人工智能正走向更复杂的真实世界应用，模型越大、分辨率越高、生成内容越丰富，对算力与能耗的需求就越惊人 [1] - 光计算长期被视为突破算力与能耗瓶颈的重要方向 [1] - 当前光电芯片主要擅长加速判别类任务，距离支撑前沿大规模生成模型还有不小距离 [1] - 将光计算用于生成式AI的难点在于：生成模型规模大且需在不同维度间变换，小规模芯片需频繁在光与电之间级联或复用，会抵消速度优势并增加延迟与能耗 [1]