算力升级需要什么样的新路径？

       当前，人工智能大模型算力需求呈指数级攀升，算力产业正经历一场前所未有的能效大考。

       传统电计算架构受制于物理极限，算力越往上走，功耗和散热的包袱就越重。数据显示，一座万P级算力数据中心的年耗电量，已相当于一座中等规模城市的居民用电总量。

       放眼全球，十万P超大规模算力集群正在成为AI时代的“标配”，电学架构高发热、高耗能的短板，已经成为制约算力产业持续升级的硬约束。在全球算力竞赛与绿色低碳转型的双重背景下，算力破局之路在哪里？

电计算撞上“天花板”，光计算凭什么破局

       算力增长遭遇能效天花板，是当前整个行业绕不开的现实难题。空间光计算依靠光子传输的物理特性，走出一条区别于传统电芯片的全新技术路径。

       “空间光计算是一条兼顾学术颠覆性与产业落地可行性、可突破当下电计算发展能效瓶颈的优质技术路径。”每刻深思联合创始人、首席科学家乔飞表示，该技术可实现算力持续增长过程中的功耗可控。

       从每刻深思的技术路径来看，团队自2012年起就在该领域深耕，至今已有近15年技术积累。“我们相继突破了‘高效的光电内光转换接口、连续的光电处理架构、光电处理的计算环路’三个关键问题。”乔飞说，目前，团队正推动该项技术向通用光电融合计算方向落地发展。

       光计算的优势到底有多大？每刻深思联合创始人兼CEO邹天琦给出了一组直观对比。
       
       “空间光计算在传输层面具备天然优势，传输速率远高于电信号，且电信号受等效内阻的影响会产生大量热量，而光信号传输损耗极低。”邹天琦表示，在万P乃至10万P算力大规模集群中，电学架构发热引发的散热难题，可依靠这条新技术路线妥善解决。

       运算速度上的差距更为惊人。将光计算应用于大模型推理任务，其运算速度相较电芯片拥有2—3个数量级的优势。

       “若未来以‘光计算+光互连’替代传统电架构，原本需要一周完成的计算任务，可缩短至单日乃至数小时内完成同等运算。”邹天琦说，以上正是空间光计算在东数西算工程与绿色算力体系中重要的价值与发展潜力。

从实验室到量产，核心壁垒怎么筑牢

       光计算尚属于新兴技术，近几年才逐步完成从实验室成果向产业化落地的转化。前沿技术从实验室走向规模化商用，考验的不只是单点技术能力，更是全链条体系化布局实力。

       “每刻深思已率先打通完整全栈技术链路。”乔飞表示，空间光电融合计算体系核心由光源、光计算单元、光电转换模块、电域计算模块四大部分组成，这套可工程化落地的完整链路是技术能力的基础。

       但光有技术链路还不够。

       “前沿技术从实验室走向规模化商用，还需要打通完整产业链与供应链体系，依托国内近些年在新兴技术产业、材料、器件及半导体领域的整体产业积累。”乔飞说。

       在当前技术迭代与国际竞争背景下，国内多家企业已在上述核心部件上完成扎实的技术与产品布局，为贯通上下游产业链提供了有力支撑。

       “依托全栈技术链路+完备产业链条双轮驱动的模式，最终构筑起每刻深思在空间光电融合计算领域难以替代的核心竞争壁垒。”乔飞表示。

       技术指标领先之外，空间光计算还对整条产业链、供应链有着较强的拉动作用。

       “经过十余年自主研发，我们联合上游优质供应链厂商协同攻关，完成了空间光计算技术的量产落地。”邹天琦介绍，从光源、衍射超表面，到电信号接收器、光互连共封装，整条链路的各个节点均由行业实力雄厚的合作伙伴保驾护航。

       这些合作企业本身已是光学显示、光通信、晶圆级3D先进封装赛道的国内头部主体。

       “依托空间光计算新项目，我们为合作企业打造了全新的第二增长曲线。”邹天琦说，厂商可分流部分原有产能投入空间光计算产品制造，借此完成原有业务的产业迭代升级。

       “能够以产品供给方的身份，为集成电路与国内半导体全产业链上下游带来实实在在的赋能与拉动，是我们引以为傲的一项重要贡献。”邹天琦表示。

算力像水电一样普及，光计算能做什么

       未来，算力会变成什么样？

       “未来，算力资源会如同日常生活中的电力一样逐步普及，深度渗透到大众生活各个场景。”乔飞给出了这样的判断。

       算力普及的背后，有两个核心指标：速度和成本。

       “一方面，我们希望大模型Token（词元）每秒生成速率不断提升；另一方面，推动词元生成成本持续下降。”乔飞说，空间光电融合计算恰好可以兼顾运算速率提升与能耗降低，有效压缩词元生成成本，是一条极具价值的技术路径。

       在当前人工智能行业国际竞合的大环境下，自主可控的算力技术尤为关键。

       “空间光计算一大核心优势，在于它不依赖先进制程工艺。”邹天琦表示，采用22纳米制程，即可达到媲美3纳米芯片的等效算力水平。

       能效上的差距更为显著。同等算力输出下，产品能效相较对标国际主流板卡厂商可提升三个数量级。

       “换算下来，同等算力下耗电量可降低至对方的千分之一。”邹天琦说，这也是空间光计算能够为我国AI产业未来发展做出的突出价值贡献。