须知
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当下 AI 大模型算力需求指数级上涨，传统电子芯片受摩尔定律放缓、高端制程受限、能耗高企三重制约，光计算凭借光子传输低耗、高并行优势成为算力升级核心路径。
本报告核心结论明确：光电混合计算是现阶段唯一可落地产业化路线，MZI 阵列是最成熟硬件技术方案，行业将遵循 “边缘推理先行、云端大模型跟进、全光训练远期落地” 的产业化节奏；国内依托多层政策扶持与产学研协同，具备实现算力领域换道突破的产业基础，完整五层技术架构（材料器件 - 硬件 - 基础软件 - 模型算法 - 应用）覆盖全链条研发攻关方向。行业核心现状呈现国内外双线并行格局，海外 Lightmatter、Luminous Computing 依托高校技术获得大额资本加持，国内曦智、光本位、芯算等企业完成多轮十亿级融资，清华、上海光机所等科研机构已产出多款原型芯片；政策层面多省市出台专项产业方案，国家层面将硅基光电子、光电 AI 加速芯片纳入重点科研专项。同时行业现存四大核心瓶颈：材料器件损耗与精度不足、多材料集成封装无统一标准、光电转换损耗抵消算力优势、软硬件工具链碎片化无通用生态。
报告多项关键数据直观凸显行业供需矛盾与技术潜力：2024 年国内智能算力规模 725.3 EFLOPS，同比增长 74.1%，全年数据中心耗电 1660 亿千瓦时，碳排放 0.859 亿吨；国内曦智天枢计算卡、海外主流商用芯片均实现 128×128 矩阵运算规模，清华太极芯片能效达 160 TOPS/W，上海光机所流星一号峰值算力 2560 TOPS，华中科大边缘光芯片单次推理仅 4.1 纳秒。技术路线上 MZI、MRR、相变材料、亚波长衍射四大路线同步研发，其中 MZI 阵列凭借稳定性与可扩展性率先实现商用送样。
未来趋势预判分为三层：短期 2-3 年边缘推理场景率先规模化落地，光计算配套编译器、专用 EDA 工具加速完善；中期逐步渗透云端大模型推理，CPO 共封装技术统一硬件互联标准，行业形成统一算力、封装、接口规范；长期产学研联合攻克全光非线性器件，实现在光域完成大模型训练，构建完整自主可控光计算产业生态。
分析师观点：光计算并非短期概念，是数据中心解决算力与功耗双重瓶颈的长期底层技术，依托国内政策、算力需求、本土产业链三重红利，有望在新型智算基础设施领域实现差异化竞争优势。
参考资料：中国移动研究院《2026面向数据中心的光计算技术研究报告》37页
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