光本位科技研发玻璃光计算芯片，算力有望突破千倍AI推理芯片
光本位科技近日宣布，公司正探索以玻璃替代硅作为光计算芯片的衬底材料。联合创始人程唐盛指出，这一创新可能推动人工智能计算突破算力增长依赖先进制程、高算力伴随高能耗等瓶颈，迈入“千POPS级算力与千TOPS/W能效比”时代。2025年12月在沙特工业转型展上，沙特工业部长班达尔·胡莱夫对光本位科技的玻璃光计算芯片给予高度评价，并邀请另一联合创始人熊胤江就多领域合作进行闭门交流。
此次会议吸引了包括《阿尔马斯里报》、美联社、NBC、雅虎财经、晨星、英国AI杂志等在内的700多家海外媒体广泛报道。
融资进展与市场前景
在多数初创企业尚在寻求融资支持的背景下，光本位科技在成立三年内已完成五轮融资，吸引了来自头部风险投资机构、国内互联网龙头企业以及上海、苏州等地政府基金的共同关注。
光本位科技的光计算产品主要用于AI推理场景。据预测，到2030年AI推理将占据整个AI计算市场的75%，市场规模有望达到2550亿美元。目前，ASIC芯片在该领域占据主导地位，而GPU则在能效比方面不具优势。
全光计算系统与产业突破
除了玻璃光计算芯片，光本位科技还提出了基于玻璃光计算构建下一代全光计算系统的构想，即整个AI计算流程完全通过光完成。这种架构有望同时突破算力、能效比与计算效率的极限。值得注意的是，上海交通大学近期也在全光计算芯片领域取得关键进展，学术界与产业界的协同创新日益增强，这是否意味着AI计算正加速迈向“全光时代”？
突破算力瓶颈的材料创新
此前，主流光计算公司多采用硅为衬底，因其与现有CMOS工艺高度兼容。然而，硅基光计算在调制方面存在诸多限制，使得芯片矩阵从64×64扩展至128×128的过程耗时三年。光本位科技则通过将相变材料与硅光异质集成，成功突破这一技术瓶颈。
程唐盛拥有牛津大学材料科学与工程博士学位，曾带领团队开发新型相变材料并实现其在光芯片的大规模集成。他解释说，采用玻璃替代硅是为确保光计算芯片在性能上全面超越现有电计算产品，从而真正开启“光计算时代”。
玻璃具备平整性、热稳定性、宽光谱透明性以及与光波导工艺的高度兼容性，被视为未来可替代硅中介层和有机基板的理想材料。当前，受限于光刻工艺的最大光罩尺寸，硅基光芯片的最大设计尺寸为32mm×25mm，若进一步扩大面积，设计与制造难度将显著增加。
使用玻璃作为衬底，并结合纳米压印技术，不仅可在保证精度的前提下突破光刻尺寸限制，还能容纳更多计算单元，从而提升算力。此外，玻璃在材料翘曲控制、波导损耗控制等方面也优于传统硅基工艺，大幅降低芯片迭代难度。
据程唐盛介绍，200mm×200mm的玻璃光计算芯片算力可达2600POPS，是当前ASIC芯片的1400倍，GPU的1300倍。随着工艺发展和市场需求的演进，未来芯片尺寸仍有数倍增长空间。
能效比优势与计算效率提升
在能效方面，光本位科技借助相变材料的非易失性，实现了芯片的零静态功耗。一次电驱动即可完成整个AI计算任务。此外，玻璃的低非线性光学效应意味着光波导损耗极低，芯片设计时可选用小功率激光器，从而进一步降低功耗。
在介电损耗、透光率及热稳定性等方面，玻璃也具备显著优势。程唐盛预测，200mm×200mm玻璃光芯片的能效比可超过1000TOPS/W，达到ASIC芯片的200倍以上。
破解AI大模型“内存墙”问题
玻璃光计算芯片还解决了AI大模型面临的“内存墙”难题。通过利用相变材料的非易失性，芯片实现了“存算一体”架构，计算单元即为存储单元，可直接存储AI模型参数，避免了传统冯·诺依曼架构中的频繁数据读写。
200mm×200mm的玻璃光芯片可存储高达6.5亿个计算单元，每个token的计算可在光速下完成，无需重复读取模型参数，同时保持零静态功耗。
全光计算系统的发展路径
程唐盛指出，目前光本位科技已完成光波导等光学器件在玻璃上的制备工艺，波导损耗已低于硅光平台水平。公司同步推进大规模阵列样品与相变材料工艺的优化，并打通了从上游纳米压印厂商到下游应用端的产业链。
光本位科技的最终目标是将玻璃光芯片封装为全光计算系统，构建下一代AI计算技术标准。全光计算系统的核心理念是使光信号在光域内实现多次计算与动态存储，突破当前“单个计算核心”的局限。
全光计算的技术优势与未来愿景
全光计算已成为全球学界与产业界共同关注的技术方向，其核心价值在于突破电计算中的能耗与散热瓶颈，实现超高算力与超低能耗的协同提升。
在玻璃光计算芯片之前，全光计算主要依赖两种技术路径：一种是构建类似晶体管的光学逻辑门，这种方式需三五族材料，但光学器件在晶体管密度上不具优势；另一种是利用光的干涉、折射和衍射等特性实现感存算一体化，但缺乏对像素点参数的实时控制，应用场景受限。
相比之下，玻璃光芯片的计算核心内部参数可根据模型和任务需求实时调整，具备更高的灵活性与适应性。此外，玻璃的低翘曲率、低热膨胀系数和表面平整性，使其成为集成不同平台光学材料的理想衬底，有助于实现全光计算的多技术融合。
光计算的未来愿景
程唐盛表示，玻璃光芯片将推动光计算从“电主光辅”向“光电融合，以光为主”乃至“全光”架构演进。光本位科技的长远目标是为不同用户提供覆盖各类场景的全栈光计算解决方案。
- 面向C端用户，推出50P+算力的“光计算盒子”，等同于家用小型数据中心，支持人形机器人等应用。
- 为大模型企业提供500P+算力的“光算+光连”解决方案。
- 为政府与企业级用户提供5000P+算力的“光算+光连+光传”方案，建设超大规模数据中心。
在这场可能改写全球AI计算格局的“新能源汽车式”产业变革中，中国企业有望扮演关键角色。
稿源：美通社