融资情况 - 公司完成规模超15亿元人民币的C轮融资 [1] - 本轮融资吸引中国移动旗下基金、上海国投、国新基金、浦东创投等机构参与 老股东中科创星、沂景资本、某领先互联网厂商继续追加投资 [1] - 参投的某互联网厂商为腾讯 [2] 公司技术进展 - 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] - 聚焦光子网络与光子计算两大业务方向 推动光电混合技术产业化应用 [2] - 光子网络领域完成多个数千卡集群落地交付 推出全球首个分布式光互连光交换GPU超节点光跃LightSphere X及国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统 [2] - 光子计算领域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 首次实现复杂商业化模型应用 [3] - 光电混合计算架构和光计算产品技术细节首次登上《Nature》 [3] - 正加速开发下一代光电混合计算卡 将全面支持AI大模型 [3] 行业市场数据 - 2023年全球光芯片市场规模约为27.8亿美元 同比增长14.4% [3] - 全球市场由美中日三国主导 欧美国家技术领先 国内企业追赶较快 [3] - 海外企业已形成产业闭环和高行业壁垒 可自主完成芯片设计、晶圆外延等关键工序 可量产25Gbps及以上速率光芯片 [3] - 部分中国光芯片企业具备领先水平 技术能力和市场认可度提升将增强竞争力 [3] 创始人背景 - 创始人沈亦晨2016年毕业于麻省理工学院获博士学位 2014年在《科学》杂志以第一作者发表光传播方向选择研究成果 [2] - 2017年创办公司并担任CEO [2]

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]

融资情况 - 曦智科技完成规模超15亿元人民币的C轮融资 吸引中国移动、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、某领先互联网厂商继续追加投资 [1] 公司战略与愿景 - 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 [1] - 预计未来五年内光子芯片在智算中心份额将达到30% 本轮融资将加速核心技术开发和光电混合算力规模化落地 [1] - 与国内领先光/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 通过产业链协同实现超节点建设、CPO等关键领域突破 [1] 光子网络业务进展 - 依托全球领先先进光学技术 重点布局智算中心Scale-Up解决方案 已完成多个数千卡集群落地交付 [2] - 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 WAIC最高奖SAIL大奖 [2] - 发布国内首款xPU-CPO光电共封装原型系统 开发集成度更高、带宽密度更大的CPO方案 突破大规模算力集群带宽与延迟瓶颈 [2] 光子计算业务进展 - 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 [2] - 光电混合计算架构和光计算产品技术细节发表于《Nature》期刊 加速推进下一代全面支持AI大模型的光电混合计算卡开发 [2] 行业背景与技术优势 - 万亿级大模型发展推动算力需求爆发 电芯片性能逼近物理极限导致算力缺口持续扩大 [3] - 破解算力瓶颈两大路径：提升多卡协同效率或增强单卡算力 [3] - 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 光电混合计算通过颠覆性架构突破传统计算天花板 提升算力密度与能效比 降低延迟与总成本 [3]

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]

华为昇腾384超节点 - 华为昇腾384超节点首次亮相 被评为世界人工智能大会"镇馆之宝" 通过自研Matrix-Link全对等互联技术实现300 Pflops算力规模 384张卡可协同工作 对标英伟达GB200 NVL72 [1] - 昇腾384超节点已在多个数据中心上线 为互联网 汽车 央企等行业提供服务 [2] 国产AI芯片成果 - 沐曦股份推出曦云C550和C600芯片 采用自研架构和指令集 实现全国产闭环 C600支持千亿参数模型训练 计划2024年四季度小批量量产 [1] - 燧原科技推出邃思3.0芯片 集成1000亿晶体管 训练速度提升2倍 燧原S60 AI推理加速卡已量产 全国部署7万卡规模 [1] - 摩尔线程推出全功能GPU OAM模组 支持万亿级参数大模型训练和推理 [1] - 海光信息采用兼容英伟达CUDA生态路线 产品可用于模型训练 推理 工业仿真和科学计算 [2] - 壁仞科技推出壁砺166M芯片 与现有机房高度兼容 适用于图像识别 语音识别和推荐系统 [2] 国产算力产业链合作 - 曦智科技与璧韧科技 中兴通讯 上海仪电合作推出国内首个光互连光交换GPU超节点光跃LightSphere X 采用光电混合计算技术 降低功耗和延迟 方案即将落地上海仪电智算中心 [2] 国产AI芯片市场表现 - 摩尔线程2024年主营业务收入增长2.56倍至4.32亿元 AI智算业务是核心来源 [2] - 沐曦股份2023年主营收入暴增13倍至7.42亿元 GPU板卡最受欢迎 [2] - 寒武纪2023年实现单季度扭亏 2024年一季度收入增长40倍 利润增长超2倍 [3] 行业趋势 - 国产AI芯片使用量显著增加 采用国产芯片成为不可逆趋势 [3]

21世纪经济报道记者骆轶琪实习生唐娜斯 这是华为昇腾384超节点真机首次亮相。在世界人工智能大会上被评为"镇馆之宝"，吸引无数人打卡合 影。 通过自研的高速网络Matrix-Link全对等互联，算力规模达300 Pflops，让384张卡像一台计算机一样工 作。对标英伟达最新的GB200 NVL72。连英伟达CEO黄仁勋都说，其实力不可小觑。 除了华为，在创新成果展区，一颗以国产芯组成的"科技树"，展示了国产AI芯片的重点成果。他们合 力，构筑起国产算力的"钢铁长城"。 沐曦股份的曦云C550和更强的C600。采用自研架构和指令集，实现全国产闭环。基于MetaXLink互连技 术，训练千亿参数模型不费力。曦云C600计划今年四季度小批次量产。 燧原科技的邃思3.0芯片，一口气塞进1000亿个晶体管，训练速度翻两倍。另一款燧原S60 AI推理加速 卡，去年已经量产，在全国悄悄部署了7万卡规模，每天陪我们生成文本、图片。 摩尔线程的全功能GPU OAM模组，可以支持万亿级参数大模型的训练、推理，从画图到测算天气都能 搞定。 海光信息走的是兼容英伟达CUDA生态路线，可以用于模型训练、推理，在工业仿真、科学计算时都 ...

ACL 2025最佳论文 - DeepSeek与北京大学联合发表的论文荣获ACL 2025最佳论文奖，提出原生稀疏注意力（NSA）机制，为自然语言处理领域效率突破提供新思路 [1] - 本届ACL大会总投稿量突破8000篇创历史新高，主会论文接收率20.3%，中国作者首次在第一作者占比中过半达51.3% [1] - NSA机制包含压缩模块、Blockwise选择模块和滑动注意力三大组件，被评价为"针对transformer attention的、简单有效、高度硬件友好的token数量压缩算法" [2] 企业AI模型市场格局 - Anthropic在企业大型语言模型市场份额达32%，超越OpenAI的25%，与两年前OpenAI占50%、Anthropic仅12%形成鲜明对比 [3] - Claude模型在编码、文案编写、游戏NPC等领域表现成为开发者首选，OpenAI市场份额自2023年起大幅下滑 [4] - OpenAI即将发布GPT-5，行业期待其通过下一代模型实现市场反攻 [4] 大模型开源动态 - 阶跃星辰开源基础大模型Step 3，采用MoE架构总参数量321B，在MMMU等评测集同类型开源模型中领先 [5] - 月之暗面发布万亿参数开源模型Kimi K2，腾讯开源混元3D世界模型1.0并计划后续开源端侧混合推理大模型 [5] 百度搜索智能体战略 - 百度搜索电脑端测试开放智能体应用入口，集成文心智能体平台、外部AI应用及自研应用，预计很快全量开放 [6] - 该举措标志着搜索从传统信息检索迈向智能交互服务，为AI应用开辟新分发渠道 [6][7] 具身智能行业现状 - 腾讯张正友认为具身智能行业尚未出现"iPhone时刻"，当前人形机器人主要用于数据采集、科研等场景 [8] - 行业需要突破双足人形形态限制，未来会有特定领域实现规模化应用带动成本下降 [8] 算力技术发展 - WAIC展会上华为、曦智科技等厂商展出超节点方案，通过整合算力芯片资源构建低延迟高带宽算力实体 [9] - 超节点技术成为应对大模型参数增长和算力集群扩大的重要解决方案 [9] 科技巨头财报表现 - Meta第二季度营收475亿美元同比增长22%，净利润183亿美元同比增长36%，AI技术提升广告系统效率 [10] - 微软第四财季营收764亿美元同比增长18%，智能云业务营收299亿美元同比增长26%，市值突破4万亿美元 [11] - 两家公司均加大AI领域资本支出，Meta上调2025年资本开支预期至660-720亿美元 [10][11]

近日，在2025世界人工智能大会(WAIC)"智算云启，共绘生态"论坛上，上海仪电、曦智科技、壁仞科技和中兴通讯，正式发布国内首个光互连光交换GPU 超节点——光跃LightSphere X。该超节点基于曦智科技全球首创的分布式光交换技术，采用硅光技术的光互连光交换芯片和壁仞科技自主原创架构的大算力 通用GPU液冷模组与全新载板互连，并搭载中兴通讯高性能AI国产服务器及仪电智算云平台软件，构建起高带宽、低延迟、灵活可扩展的自主可控智算集 群新范式，即将于上海仪电智算中心落地。 得益于多计算芯粒(Chiplet)与CoWoS2.5D封装协同设计的GPU模组，光跃LightSphere X拥有强大算力。该模组基于自主原创架构大算力(单卡1P级)通用GPU 液冷模组，极大地增强了集群训推性能。通过自主研发智算云平台软件灵活配置超节点网络拓扑，支持密集通信和更大TP&EP，高效适应各种大模型需 求，大幅提高节点的可扩展性。OCS UBB采用独创的革新载板设计，超低损板材多层架构，互联拓扑丰富灵活。该训推一体架构可动态分配计算资源，既 满足千亿参数大模型训练的高吞吐需求，又保障推理任务的低时延响应。 光跃LightSp ...

超节点技术成为AI算力集群核心解决方案 - 超节点技术通过整合算力芯片资源构建低延迟高带宽算力实体 显著提升算力利用效率 支撑千亿至万亿参数模型训练[1] - 技术能避免芯片空闲 在单颗芯片制程受限时仍可提升集群性能 国内厂商已将其作为明显发展趋势[1][4] - 华为展出昇腾384超节点实现384个NPU大带宽低时延互连 上海仪电联合曦智科技等发布光跃LightSphere X超节点 新华三推出H3C UniPoD S80000超节点[1] 超节点技术兴起的驱动因素 - 大模型参数量迈向万亿级 算力集群从千卡扩展到万卡/十万卡规模 需解决大规模芯片协同问题[2] - 传统AI服务器横向拓展存在算力性能损失 超节点能保证单个节点内性能最优 解决"1+1<2"的算力损耗问题[3] - 光互连技术成为主流方向 光互连光交换可实现纳秒级切换 提供高带宽低延迟通信 曦智科技光交换芯片与壁仞科技GPU液冷模组已投入应用[4] 超节点技术的实施路径与优势 - 采用scale out横向拓展与scale up纵向拓展双路线 纵向拓展可在单节点内集成多GPU（如64卡/节点）实现一致通讯带宽[3] - 万卡集群需具备多重容错能力 包括秒级容错和分钟级故障恢复 同时需要调度能力实现并行计算分布[2] - 国内通过超节点方案以量补质 弥补国产AI芯片制程差距 光芯片可不依赖高制程[5] 国产AI芯片的差异化竞争策略 - 外购芯片市场份额从去年63%降至今年预计49% 国产芯片占比提升[6] - 墨芯人工智能聚焦AI推理场景 采用稀疏计算技术 12nm制程即可满足需求 针对边缘计算优化功耗[6][7] - 云天励飞聚焦边缘计算与云端大模型推理 后摩智能定位端边场景 存算一体技术实现160TOPS算力 避开与巨头直接竞争[8] 技术路线与生态建设现状 - 英伟达采用封闭生态 国内厂商推进开放技术体系 各厂商超节点路线存在差异 光通信技术全球领先无明显代差[5] - 新华三超节点基于以太协议和PCIe协议 适用多种算力芯片 华为通过总线技术实现NPU互连[4] - 万亿参数模型训练需超1万张GPU 每个超节点包含几十张GPU 需配置冗余容错机制[2]