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米格21

佛系，不求有功但求无过

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- 米格21米格21
  ·05-19 23:17
  脑子坏了这个是打算被群殴了吗我们干脆也在南中国海也搞个收费站阿三印度也搞个收费站
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- 米格21米格21
  ·05-07
  $极智嘉-W(02590)$ 把股价拉上去是为了增发？
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- 米格21米格21
  ·04-28
  你看量子计算还有那么多公司在做呢--杀人诛心啊
  对话曦智科技沈亦晨：一个 MIT 博士与光计算穿越死亡谷的十年
  2017 年，28 岁的沈亦晨创立曦智科技时，瞄准的是英伟达。2022 年底，曦智的光计算产品陷入瓶颈。技术团队强烈希望继续投入、公司还能继续融资，但沈亦晨还是将其叫停了。同一年，曦智再次启动了新一代光计算芯片的研发，目标是让它真正进入大模型推理环节。我们与沈亦晨的这次对话发生在上市前夕。
  对话曦智科技沈亦晨：一个 MIT 博士与光计算穿越死亡谷的十年
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- 米格21米格21
  ·04-27
  $曦智科技-P(01879)$ 老虎环球是不是不能参与暗盘？
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- 米格21米格21
  ·03-29
  那为什么补抛售美债？
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- 米格21米格21
  ·02-26
  $极智嘉-W(02590)$ 这公司只值300亿？想不明白
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- 米格21米格21
  ·01-07
  $MINIMAX-WP(00100)$ 货量这次有点大啊？能覆盖成本吗
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- 米格21米格21
  ·2025-12-29
  $壁仞科技(06082)$ 这个是不是突发利空？
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- 米格21米格21
  ·2025-12-26
  $壁仞科技(06082)$ 200手可以必中一手吗？
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- 米格21米格21
  ·2025-10-14
  Replying to @香蕉阿:并且如果不是涡轮增压的发动机，大概率也不会起火，即使是起火，也大概率只是慢慢烧不会爆炸，而且消防员赶到的话也可以用水熄灭这火，救援人员的心理压力比电车小很多//@香蕉阿:评论区真诚发问：如果不是隐藏式门把手，出了车祸，起火了，门可以从外面打开吗？[疑问][疑问]
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和英伟达也经历过。</p><p>曦智科技投资人、和利资本执行合伙人张飚说，关键要会适应时势。大方向固然重要，但每到一个节点，得先把那些容易摘到的果子先摘下来，“有时候，最怕的反而是十年磨一剑。”</p><p>2022 年底，曦智的光计算产品陷入瓶颈。新项目至少还要再花 5 亿元，而公司账上只有 3 亿元。技术团队强烈希望继续投入、公司还能继续融资，但沈亦晨还是将其叫停了。</p><p>也是在此时，大模型爆发带来的算力需求，让超节点和 GPU 集群之间的高速互连变得越来越重要。曦智将重心转向了光互连业务——用光来替代一部分电线，把芯片、服务器和 GPU 集群更快、更省电地连在一起。</p><p>“活下去才是最重要的。” 沈亦晨说。他很清楚，如果把这笔钱花掉，即便还能再融资，公司也会陷入被动，甚至被迫签下对赌。那段时间，他见证了十几位 MIT（麻省理工学院）同学创办的公司因此而倒下。</p><p>2025 年，光互连已经为曦智贡献了接近 80% 的收入，达 8400 万元左右；在中国独立 Scale-up 光互连解决方案供应商中，曦智占据了 80% 的市场份额。同一年，曦智再次启动了新一代光计算芯片的研发，目标是让它真正进入大模型推理环节。</p><p>今天，曦智科技在港交所上市，吸引了包括阿里巴巴、GIC（新加坡政府投资公司）、中国移动、贝莱德、淡马锡、高瓴等 20 家基石投资人，目前市值超过 800 亿港元。</p><p>“现在我们有星辰大海，也有面包了。” 沈亦晨说。</p><p>我们与沈亦晨的这次对话发生在上市前夕。专访前，他刚结束一场技术会；采结束后，又卡着点赶往了下一场会议。这是他的日常——几乎没有独处时间，但看不出任何疲态，只是顶着一头有些凌乱的头发。路过的同事提醒他：你该剪头发了。</p><p>“十年过去了，有没有可能光计算这条路本身可能就不成立？” 我们问他。</p><p>“站在技术进步的角度，这件事就应该有公司去尝试。” 沈亦晨说。</p><p>“但也有可能成为炮灰。”</p><p>“哪怕成为炮灰。” 他说，我们本来就是最早提出这条路线的人，我们不做，谁来做？”</p><p><strong>一篇价值 2200 万美金的论文</strong></p><p><strong>晚点：光计算在今天看来都算是相对超前的方向，但你在 2017 年还没毕业时就拿到了真格、百度、顺为、五源等机构给的 1000 万美元 。他们当时真的理解你要做的事情吗？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：多数人都不怎么理解，毕竟我们在 Nature（国际顶级学术期刊）上的那篇论文才刚发出来。安娜（方爱之，真格基金创始合伙人兼首席执行官）和我在北京国贸的一家咖啡店聊了 20 分钟后就直接给了投资意向书。五源聊得比较久，先投了 20 万美元，后来又补了一些。</p><p>不过这也和大环境有关系。前一年 AlphaGo 刚赢了李世石、寒武纪刚成立，很多人看到了 AI 在往前走，所以 AI 计算这个赛道在当时也是相对热的。</p><p><strong>晚点：你是怎么算出来要融 1000 万美元的？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：天使轮我们其实也只能融到那么多，因为我们只有一篇论文，团队都还没有。那篇论文大家算了算，值个一亿多元，所以我们就按 2200 万美元的投前估值融了 1100 万美元。</p><p>就我所知，历史上可能也没有哪篇论文能值钱到这个程度。当然后来写出 Transformer 论文的一批人陆续出来创业，很多公司估值很高。</p><p><strong>晚点：一篇论文为什么可以有这么高的定价？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：首先那篇论文在当时的影响力确实比较大，Nature 上大多数文章平均引用量是 50 次，我们这篇过去几年的平均引用超过了 500 次。</p><p>美国的技术投资市场会有这种周期：一个方向突然被点燃，大家发现它过去很多年没做出来，现在好像又快要做出来了，预期就会被迅速打高。</p><p>而且那段时间，和我一起写那篇论文的同学也成立了一家光计算公司 Lightmatter，这件事本身就很有话题性。</p><p><strong>晚点：你们竟然没有一起创业？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我们的性格和理念不太一样。就像美国有两类创业者，一类是像马斯克一样的大梦想家，一类是拉里·佩奇这种更务实和落地的人。我其实更欣赏后者。</p><p><strong>晚点：你当时的预期是什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我当时判断，光计算三到五年内有机会做出来，而且是聚焦在 AI 领域，替代那些用电的传统 AI 芯片，计算速度大概比它们快 10 倍左右。我们对自己的定位就是 AI 芯片领域里的特斯拉。</p><p><strong>晚点：所以你想挑战英伟达，这听起来不也是一个很大的 “故事” 吗？和他说的要取代英特尔，本质上有什么不同？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：十年前英伟达的市值是英特尔的九分之一；它和特斯拉的市值加起来也就和小米差不多，所以还不算是一个巨物。</p><p>另外 2017 年还没有大模型，大家谈的 AI 主要还是计算机视觉。所以我设想的场景是，做一台光子计算机，用来快速识别和分析海量视频流，解决内容安全、涉黄检测、违规内容识别等问题。</p><p><strong>晚点：你当时为什么没有选择在学校把研究继续做下去，或是先去大厂积累点经验？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我拿到过苹果和 Meta 的 offer，苹果当时感兴趣的是如何用硅光做出一款能检测血糖的手表，因为硅光是可以无损的穿透皮肤的；Meta 则是想用硅光解决 Oculus 的透明显示问题。进了大厂，资源确实多，但你肯定就得去研究它们要的这些方向，而不是去搞光计算这种 “不靠谱” 的东西。</p><p>学校的好处是自主权大，但资源太少。通常也就是一两百万美元启动资金，带一两个博士生慢慢做，节奏会很慢。但创业不一样。我们公司成立后，第一笔融资就是 1100 万美元，很快组起了 20 多个人的团队。一年之内，就把我博士五年做的东西重新做了一遍，而且做得更好。创业最大的优势，就是速度一下子被拉起来了。</p><p><strong>晚点：你在刚创业就吸引了 Maurice Steinman（mo）的加入，他当时是 AMD 最高级别的技术专家（Senior fellow）。但听说你们此前完全不认识，是你直接发邮件联系他的？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我给美国四十多个半导体行业的专家都发了邮件，基本是能找到的人都联系了一遍，包括 Jim Keller（半导体行业最有名的芯片架构师之一）这样的人。大部分人没回，也有一些人回了，mo 就是其中一个。</p><p>他后来给我讲的版本是，收到邮件那天晚上，他刚好和太太在我们公司附近吃饭。那时他刚做完 AMD 的芯片互联架构 Infinity Fabric 这个项目，也在想接下来做什么。他理想中的下一站，就是去一家创业公司做工程副总裁，而我在邮件里恰好是邀请他来做我们的工程副总裁。他后来跟我说，这件事像是上天安排好的。</p><p><strong>晚点：你怎么想到这个办法的，听起来是一个效率非常低的做法？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：当时 MIT 的创业氛围还是挺浓的，我们也听过很多类似的创业故事。很多人可能会觉得，这个学生怎么这么搞笑，但万一有人愿意回呢？反正我是 nothing to lose（没什么可失去的）。</p><p>再加上我们是学生团队，能招到的人大概率也还是学生，但公司特别迫切需要一个真正做过芯片、带过工程团队的行业老兵。而且他们的加入对我们未来吸引人才也会有很大的帮助。</p><p><strong>晚点：你觉得最终吸引 Maurice 加入的关键原因是什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：从我发邮件到他真正加入，中间其实隔了大概半年。那段时间，我几乎每周都会想办法约他，跟他讲我们的最新进展，也不断讲我们对这件事的判断和愿景。直到某个节点，他才真正下定决心加入。</p><p>而且在他加入之前，我还请他帮我们面试候选人了。所以那时候我不只是在招他，也在想尽办法把这些真正懂行业的人拉到我们身边。</p><p><strong>晚点：听说他加入后还降薪了 50%？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：这挺有意思的，其实他加入我们的时候，AMD 的股价正好比较低迷。来我们这边，现金收入大概砍了一半，但我给了他期权，也给了他一个未来做到百亿美元公司的想象空间，这个是远远高于他当时能在 AMD 能拿到的钱。</p><p>mo 之前待过的都是大公司，AMD 甚至是他呆过最小的一家公司。包括像我们现在的 COO 王泷，上一家公司是哲库（OPPO 旗下自研芯片公司），那也是他呆过最小的一家公司。一个人在大公司里做了二三十年，到职业生涯后半段，可能也会想去一家更有朝气、更有想象力的创业公司。当然，他们的薪酬肯定都远远高过我。</p><p><strong>技术可行和真正商用之间隔着巨大的鸿沟</strong></p><p><strong>晚点：你之前说你比较保守，认为光芯片替代传统电芯片要用三到五年。但今天已经过去快十年了，电芯片仍然是主流。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：那个时候业内普遍认为摩尔定律在几年后就要完蛋了，7 纳米之后，电芯片继续提升的空间已经不大，下一步机会可能在光上。但谁也没想到摩尔定律是那么地坚韧，还在往 5 纳米、3 纳米、2 纳米一路往前走，甚至 1 纳米也还在推进；后来 HBM、3D 堆叠、Chiplet 这些新技术也陆续成熟起来，电芯片的竞争力反而一直在提高。</p><p>再一个是我们自己在工程上、在光的供应链等各个环节也碰到了很多挑战。</p><p>我当时认为光计算就是行业共识，但现在回头看可能根本不是。</p><p><strong>晚点：你应该是全世界对光计算是最了解的人了，核心技术路线也是你提出来的，反而却低估了它落地的难度？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我还记得 2018 年 A 轮融资时，经纬的合伙人左凌烨问我们，光计算真正产业化大概要多久、多少钱。我给了一个自认为已经很狂野的估算：3 到 5 年，3 亿美元。结果他听完后只回了一句：这么便宜？就这么点钱？</p><p>当时我不理解他那话什么意思，但现在理解了。如果我是从英特尔出来的，完整做过一款 CPU，可能会更清楚一颗商业化芯片到底要花多少钱。但我是从学校出来的，过去一个项目最多花个 10 万美元就能做出成果。后来才知道，研发一款真正商业化的 GPU，本身可能就是十亿美元级别；更不用说做一款试图改变计算范式的光计算产品，它需要的钱只会更多。</p><p><strong>晚点：你的产品工程副总裁 Maurice 来自 AMD，是产业里非常资深的老人了，他应该清楚你们需要多少资源？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：这里面还有一个很重要的原因是，我们当时判断，如果只做一款能在某个单一场景里应用的光计算芯片，3 亿美元其实是够的，甚至可能还用不了这么多。事实上我们也做出来了，曦智的 Pace 芯片在单一场景上的速度比传统电芯片要快了将近 1000 倍。</p><p>但我们忽略了两个关键问题：第一，芯片研发周期通常要两到三年。你立项时判断的是一个场景，等芯片真正做出来，市场关注点可能已经变了。</p><p>比如当时瞄准的计算机视觉现在已经没人关心了，都在看大模型了。大模型对于存储带宽和配电带宽的要求远远大于计算机视觉的计算，所以我们上一代产品是不兼容的。</p><p>第二，我们只是在一个特定场景里证明了光芯片能比电芯片的速度快 1000 倍，而市场要的是速度提升 10 倍，同时可以在十几个真实的商用场景都能用的通用芯片，这件事的挑战难度是巨大的。</p><p><strong>晚点：2022 年底大模型热潮起来后，机会明显比计算机视觉更大。你们当时没有立刻启动面向大模型的光计算芯片，是不是说明内部对光计算产生了犹豫？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：其实我们在 2022 年已经准备研发了，内部代号叫 Vanguard（先锋）。但当时公司账上的钱很有限，一共只有 3 亿元人民币，而这一个项目就要花 5 亿元人民币，且公司还没有能真正实现商业化的产品。各种评估下风险都太大了，所以我就把它停掉了。</p><p><strong>晚点：不能靠融资继续做下去吗？很多人相信大赌才能大赢。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：那确实是一个非常难做的决定。当时团队里有很多人都劝我继续花这个钱，后来我们还专门做了一次内部辩论，把支持和反对的人分成红队、黑队，各自用两个月时间论证自己的判断。</p><p>但我核心还是认为，公司活下去才是最重要的。事实证明这个决定也是对的，2023、2024 年资本寒冬就来了，如果真的把这笔钱花掉，下一轮融资就会非常被动。我们过去融资一直相对顺利，一个重要原因是账上从来没有少于两年的现金储备，所以每次我们都是主动的一方，也从没签过对赌条约。</p><p><strong>晚点：看起来你其实也不是那么有把握，将这 5 亿砸下去后真能做出想要的产品？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我认为从技术方向上看，这条路没有错。但以我们当时的工程能力，要做出一款全新的光电一体化、垂直合封芯片，难度非常高，更不用说还要一次做成。</p><p>当时全球真正做这件事的公司很少，主要就是我们和 Lightmatter。他们到现在都没有产品出来。也正是因为全世界都没有人做过这个事儿，对于它有多难，没有人有完整的认知。</p><p><strong>晚点：现在为什么又能做了？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我们现在已经有了可以持续产生收入的业务——光互连；上市后我们的融资渠道也变多了，安全垫就更厚了。比如去年，公司真实现金支出只有 2 亿多元人民币。这次上市我们融了 30 亿，加上账上接近 10 亿元现金，理论上按这个消耗速度，即使不考虑收入，也能支撑个二十年。</p><p><strong>晚点：有了充裕的资金后，目前来看大的挑战还有什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：今天最大的挑战还是成本和工程复杂度。比如我们的 PACE 3 一开始就是按更大规模的 AI 计算来设计的，不只是单卡能力，而是要考虑未来怎么组成更大的系统，甚至进入超节点场景。这就意味着它不是单独做一颗芯片那么简单，还涉及先进封装、存储和互连，整个系统复杂度很高。再加上我们现在使用的是全国产供应链，每个环节的成熟度、良率都会影响最终成本。</p><p>但即使最后成本没有达到最理想状态，只要它在性能上能体现出优势，并能实现小批量部署，对我们来说也是一个很重要的阶段性成果，然后再慢慢努力爬升。</p><p><strong>晚点：性能优势是足以覆盖掉成本劣势的吗？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：按照我们目前的设计，不管是产品规格、系统架构，还是具体工程方案，我们都觉得 PACE 3 的性能会非常强，最终性价比应该是会不错的。</p><p>但坦诚讲，这是一套非常复杂的系统。即便放到全球范围内，这种复杂度的光电芯片系统也很少有人真正做过。要把它完整交付出来，确实需要时间。最终效果也要等芯片回来、验证完成之后，才能真正落到纸面上。</p><p><strong>晚点：你对这款芯片的预期是什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我的目标是至少先找到一个 killer app（杀手级应用），或者说是有商业价值的市场，证明光芯片能比电芯片表现得好，不管它是 1 亿美金的市场还是 10 亿美金的市场，这是非常有可能实现的。目前看就是大模型推理。</p><p><strong>晚点：在大模型推理上完全取代电芯片？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：肯定还是要一起协作。现阶段光计算还没有到完全独立于电芯片去运作的地步，还有太多的工程问题没有解决，比如存储问题、非线性的问题。它们之间有点类似 CPU 和 GPU，不是替代关系，而是各自负责各自擅长的事情。</p><p><strong>现在是在国内做光计算最好的时刻</strong></p><p><strong>晚点：你的创业最早是在美国起步的，但早期融资主要来自国内 VC。你一开始就计划最后要回国发展吗？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：一方面是国内的投资人比较热情，抢得比较厉害一些；另一方面，美国资金有很多附加条件，我们不太能接受。比如到 2019 年，我们再去 Sand Hill Road（沙丘路，位于美国硅谷）融资时，作为一个中国创业者，已经明显感受到他们态度的差异。</p><p>Google 当时也找我们聊过，说肯定不会投 Lightmatter。结果把我们的技术细节都问了一遍后，最后投了 Lightmatter。</p><p>但我的私心确实觉得，这个技术如果能在中国做成是最好的。</p><p><strong>晚点：你在什么时候决定彻底把公司转成国内架构的？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：2023、2024 年的时候。</p><p>其实我最早在 2020 年初的规划还是，美国团队至少要扩到 200 人。那时候租赁市场也很热，三年期办公室很难租，于是我们直接在波士顿市中心最高的大厦租了一整层，一签就是八年。这个办公室也是选了很久才定的。它环境很好，下面又没有地铁，震动小，适合做硬件研发。到现在那个办公室的租期都还没到。</p><p><strong>晚点：地缘环境的变化对你来说最直接的影响是什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：此前的很多合作没办法推进下去了。比较幸运的是，北京、上海两地政府都很支持国产硅光产线建设，又遇到了没有私心帮助我们的贵人，所以最后这件事还是成了。</p><p><strong>晚点：今天大模型起来后，算力需求、互连带宽和能耗压力都在快速上升，光计算看起来比前几年更有吸引力。但国内真正做光计算的公司仍然不算多，这是为什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：去年国内也成立了十几家光计算公司，但大家都会碰到同一个问题：光计算的技术难度可能比做 GPU 还高，资本市场愿意给的资源却远少于 GPU 公司。GPU 公司有很多家，每家都融了接近一百亿；但光计算公司里，融得最多的可能还是我们。不算这次上市融资，过去也就是十几二十亿元。这个资金量其实是远远不够的。</p><p><strong>晚点：因为 GPU 是确定性更高的机会？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：是的。投资人或许也认可光计算未来有百亿、几百亿元市场空间，但觉得成功概率只有 5%，最后算出来的估值可能也就几十亿元。</p><p>中国的大模型和商业火箭能拿到高估值，一个重要原因是美国已有 OpenAI、SpaceX 这样的参照物，国内投资人更容易定价。但光计算没有这样的参照。美国还没有公司真正跑出来，投资人就只能按很低的成功概率来算估值。估值低，能融到的钱就少；钱少，又不足以真正做出一款光计算产品。这就是当时的死结。</p><p><strong>晚点：美国的资金很充裕，为什么它到今天没有涌现光计算创业潮，也没有成功的产品出来？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：美国这边没做出来，一个重要原因就是我那位同学的公司 Lightmatter，它要追赶的是一个更大的巨兽——英伟达。</p><p>在中国做一款有竞争力的光计算产品，大概 5 亿元人民币就可以启动。这个量级，差不多相当于做一颗 12 纳米或 7 纳米电芯片的流片成本。但在美国，如果你说要做一款颠覆英伟达的产品，这不是 5 亿元人民币能解决的问题，而是可能要投入 5 亿美元甚至更多，去做一款能和 Rubin 这种最先进芯片竞争的产品。这还是挺绝望的。</p><p>所以我认为，现在是中国做光计算的黄金时期，国产电芯片过去 5 年都没有任何变化，先进制程受限，反而让光计算这样的新路线有了更现实的机会，也可能更快冒出来。</p><p><strong>晚点：和十年前相比，你对光计算前景的判断发生了什么变化？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：其实还是一样的，摩尔定律总有一天会到头。现在制程已经推进到一纳米量级，而一个原子的尺度也就是零点几纳米，再往下走一定会越来越难。</p><p>当然，谁也不知道中间会不会又冒出新的封装、架构或者材料技术，把电计算这条路再往前延几年。</p><p><strong>把赚到的钱全都投进研发里才是对得起投资人的事</strong></p><p><strong>晚点：曦智最早是从光计算起步的，但为什么你们现在的收入主要来自光互连业务？外界很多人也认为你们是一家做光互连的公司。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：2022 年底，公司到了一个关键节点。虽然账上还有两三年的钱，但在钱花完之前，我们还没有看到一个能真正产生收入的产品。加上当时被寄予厚望的 Hummingbird（曦智早期的光电互连芯片）没能取得商业成功，而如果要再做一个新产品，又要花 5 亿元，再等两三年。那段时间其实挺绝望的。</p><p>恰好这个时候，大模型爆发了。我们很快意识到，未来大模型训练不可能只靠单颗 GPU，一定要靠大规模集群；而集群越大，GPU 之间的数据传输就越容易成为瓶颈。只要这个瓶颈存在，光互连就有机会。正好我们之前为光计算做过相关技术储备，所以迅速把光互连做成了一条独立业务。</p><p><strong>晚点：听起来像是公司在碰壁之后，不得不做的一个决定？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：当时没有太多选择。如果我在美国，还能靠着光计算的技术领先优势再去融一笔钱，那边的投资人肯定希望我就只做研发，然后哪天被大厂收购。但在国内，尤其还是在当时的资本环境下，没有人会只相信一个 “故事”。</p><p>不过我确实没想到今天算力需求会涨到这个程度。最近见一个潜在客户，他跟我讲了明年国产芯片的流片数量，我听完大受震撼，每天都在被快速变化的市场教育。</p><p><strong>晚点：听说你们这次上市时，定价逻辑也主要按光互连公司来算的？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我觉得这样对投资人更公平，也更容易交代。我当时也直接跟投资人说，只看光互连业务，公司就不止这个价格；至于光计算，如果未来做成了，对你们来说就是额外惊喜。</p><p><strong>晚点：你们的客户有一部分是沐曦、壁仞这些 GPU，跟这类传统 GPU 厂商合作时，它们最大的顾虑是什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：客户最大的担心是稳定性。铜导线用了很多年，足够成熟，出了问题也知道怎么修。但光互连不一样。用光直接连接两个计算芯片、连接 GPU，此前没有真正大规模做过。大家担心的是，信号传过去会不会出错：这边发的是 01，那边收到的是 10，系统就没法正常工作。除此之外，温度、灰尘、震动会不会影响传输效率，当时也都是未知数。</p><p>过去两年，我们一直和这些 GPU 厂商做适配，过程中也出现了不稳定的情况，但不是那种调一年只提升 1% 的问题。通常一两个月内，就能把稳定性修到客户可以接受的状态。现在，即便是数千卡集群已经能落地，说明这套方案基本跑通了。</p><p><strong>晚点：既然问题都能解决，为什么光互连至今还没有被广泛应用到超节点里面去？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：因为它还是比电互连要贵。光纤本身比铜线便宜，可一旦加上两端的光电转换芯片，整体成本就上去了。所以只要铜线能连，客户一般还是会优先用铜，因为它便宜、成熟、稳定。不过如果距离一拉长，铜线就很难撑住。比如超过 1 米后，带宽和功耗都会，这时候就必须考虑光。</p><p>核心问题是，你到底要把多少张计算卡连在一起。如果是在一台服务器、一个机柜内部，大家还是尽量用铜；但一旦跨服务器、跨机柜，光互连的必要性就会越来越强。</p><p><strong>晚点：你认为光互连什么时候会全面普及开来？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：国内已经有很明确的信号了。华为的 CloudMatrix 384 已经开始大规模落地，它用 14 个机柜连接 384 张卡，里面有大量光互连模块，说明这条路已经被验证过。</p><p>互联网大厂应该从明年开始会大面积铺开，我们也已经在和它们讨论做设计对接了。</p><p><strong>晚点：英伟达似乎并不着急？它现在的思路还是尽量把更多 GPU 塞进一个机柜，用 NVLink 和铜背板把单机柜内的 scale-up 做到极致。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：那是因为它在 NVL72 这类高功耗机柜系统上已经投入了 100 亿美金，液冷、供电、背板、电互连都是一整套体系。既然已经投入这么多，它短期内一定会尽量延长电互连的生命周期，让这套系统服务更多代芯片。</p><p>你看谷歌就不同。它一开始就判断，算力集群最终还是要走向光，所以干脆更早地投入了光互连，甚至是光交换。虽然早期用光更贵，但长期看有机会把系统效率和规模优势收回来。</p><p><strong>晚点：你预计英伟达什么时候会全面转向光互连？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：下一代产品大概率就会上。互连带宽每一代都在涨，带宽越高，铜能传的距离就越短。今天能在几十厘米内解决的问题，下一代可能就会变得很难。</p><p>看老黄的态度，他甚至可能想跳过传统光模块，直接走硅光共封装的路。否则今年 GTC 他就不会花那么多篇幅讲 CPO（共封装光学），而是会讲，我们又有一种新技术，可以让两颗芯片在 5 厘米以内高速互连，做出一个密度更高、完全靠电连接的机柜。</p><p><strong>晚点：你认为光互连未来的市场接下来会如何演变？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：竞争会越来越激烈。一个是 “易中天”（新易盛、中际旭创、天孚通信）这些模块厂商和服务器厂商，它们原来虽然不做芯片，但现在有钱了后肯定会往芯片端去布局；还有很多创业公司也开始有钱了。</p><p><strong>晚点：听说现在很多新的创业公司已经在外面形容你们是 “上一代” 光计算公司了。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我听说了。这些公司要融资，投资人肯定也会问，曦智已经做了 8 年，有团队、有资金，现在还上市了，凭什么你们能超过它？所以它们必须讲一个不一样的故事，于是我们就很荣幸地成了大家想颠覆的那条龙，我觉也行吧。这也给了我们更多前进的动力。</p><p><strong>晚点：虽然你们现在靠光互连获得收入了，但从财报上看，曦智的账面亏损是在扩大的。你认为多久能改善这个情况？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：实话实说我不是那么追求盈亏平衡，我如果真想做，明年后年就有机会。但我觉得，这不是当下最重要的目标，特别是在变化和竞争如此激烈的时候，用一个要尽快实现盈亏平衡的心态做公司，可能会错失很多机会，也说明这家企业没有太多研发。</p><p>但是我会控制亏损，在内部也提出了要尽量收窄亏损，主要是让大家不要乱花钱。把赚到的钱全都投进研发里才是对得起投资人的事。</p><p><strong>有些事总要有人去试，哪怕最后会有人当炮灰</strong></p><p><strong>晚点：听说你在 MIT 读博期间还创业过两次，都是基于自己的学术成果，而且最后都失败了？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：第一次创业来自我们做的一个 Science（国际顶级学术期刊）级别的研究成果，研究的是光学纳米材料，也可以理解为一种特殊的光学膜。它最特别的地方在于，不同角度下会呈现完全不同的视觉效果：有些角度看像镜子，有些角度看又像透明玻璃。</p><p>我们一开始想把它用在太阳能电板上，希望提高光能利用效率，解决能源问题。结果这层膜贴上去后三天就坏了。最后找了半天发现，发现它最好的落地场景是手机防窥膜。连电脑都用不上，因为那个膜做不了那么大的。后来 3M 公司花了十几二十万美元把专利买了过去，但到现在也没用上。</p><p><strong>晚点：你们在实验室做实验的时候没有发现，它在太阳能上用三天就会坏吗？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：发论文的时候不会把这种事情当回事儿的。比如我们发第一篇光计算论文的时候，也不会考虑让芯片跑一整天会怎样，它只要能成功跑哪怕一秒，作为一篇论文来讲就足够了。</p><p>第二次也是，我们做的是一种透明显示技术的玻璃。它平时看起来透明，但用特定激光投影仪一打，就能显示画面，相当于把玻璃变成屏幕。这个技术量产不难，但商业模式不成立——一两平方米的贴膜只能卖 200 元左右，特定的三色激光投影仪却要卖 2 万块。最后一算，我们说做这个膜还不如做代理卖投影仪赚钱快。</p><p><strong>晚点：看起来还是技术创业的老问题，低估了把一个论文里的成果做成商业化产品的难度。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：是的。再比如我们今天做光芯片，基本是站在巨人的肩膀上，可以利用台积电、中芯国际这样的成熟制造能力。但当时做光学膜不一样，市场上没有现成的纳米级光学膜产线。要把它从实验室样品变成产品，就得自己建产线，投入很重，成本也非常高。</p><p><strong>晚点：但手机膜为什不能继续做下去，全球手机防窥膜每年应该还是有十几亿美元的市场的。</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：到第二年时，我的光芯片研究出来了。我同步开始看光芯片，明显感觉到市场对这项技术的关注度更高。</p><p>如果是把太阳能效率提高 10% 这种更有影响力的事，我会很有热情继续做，因为它解决的是能源问题。但如果只是让一张原本偏暗的防窥膜变亮一点，我很难觉得这是一件足够重要的事。</p><p><strong>晚点：重要的标准是什么，市场规模还是公司的规模？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：还是这件事本身的价值，它是不是一件我愿意很自豪地跟父母、朋友，甚至以后跟我的孩子讲的事。</p><p>比如我的导师 Marin Soljačić，他在很年轻的时候就成为了 MIT 正教授，最有名的工作之一是发明了隔空传输电力，就是无线充电技术。</p><p>再举个例子，如果中国能做出一家自己的英伟达，那当然很伟大。但如果回到十年前，我还是会选择做光计算而不是 GPU，因为光计算如果能做成，哪怕最后只拿到 10% 的市场份额，也是一件更有突破性的事。传统 GPU 这条路，我不做也会有很多人做；但光计算这条路，如果我们不做，大概率整个行业会比今天发展得还慢。</p><p><strong>晚点：除了你是 “第一人” 以外，光计算这件事情对你的吸引力还有什么？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：做什么其实无所谓，只不过正好我是研究这个的，你看我也做过光学膜创业。但核心还是 Technology matters（技术本身有没有价值）。</p><p><strong>晚点：这是你的导师带给你的影响吗？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我觉得他在我创业上最大的帮助，是没有拿很大的控制性股份。这一点在教授带学生创业里其实很少见。</p><p>国内很多教授学生创业，常见情况是老师占很大比例，自己又不全职出来，学生拿很少股份，全职在公司里干。最后成功的往往很少，因为一旦失败，学生付出的是全部机会成本，导师其实没有太大损失，还可以继续做教授、再带下一批学生。</p><p><strong>晚点：你和强脑科技的韩璧丞、晶泰科技的温书豪都属于 2017 年前后那批有科研背景的创业者。同样是技术创业，你觉得你们和今天的这波大模型创业者有什么不同？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：国内现在这一波大模型创业，很多创始人其实已经在业界做过一段时间，或者已经创业过一次了。比如杨植麟、闫俊杰都不是刚从学校毕业就出来创业。唐杰老师稍微不一样，他本来就是高校教授。</p><p>但我们那一波不太一样。很多人是博士刚毕业，甚至还没毕业，就拿着论文和实验室成果出来创业。那更像是科学家第一次被资本系统性推到创业前台。如果再早五年，机会可能完全不一样，投资人未必敢投这种硬科技项目。</p><p><strong>晚点：你心目中技术创业的标杆企业家是谁？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：张忠谋吧。但我觉得他最厉害的地方不只是技术，而是做出了几个非常关键的商业判断。比如选择做独立晶圆厂，走晶圆代工这条路；在正确的时间切入 CPU 制程；不去和客户竞争做自己的芯片，包括不像三星一样去做存储。这些判断后来都被证明非常重要。</p><p>相比之下，我们今天还没有完成这样的商业验证。当然，我也希望自己未来能做出类似级别的战略决策。</p><p><strong>晚点：你们现在还会对标英伟达吗？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：我觉得我们现在已经很难再把自己对标成英伟达了。更现实的路径，是成为未来数据中心，光芯片里的领先公司。我们判断，光芯片未来可能占到数据中心市场的 30% 到 50%，这个空间本身已经很大。</p><p>接下来最重要的是两件事：光互连尽快抢占位置；光计算找到第一个真正成立的杀手级应用。</p><p><strong>晚点：你做光计算已经十年过去了，有没有哪一刻怀疑过，可能光计算这条路本身可能就不成立？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：站在技术进步的角度，这件事就应该有公司去尝试。更何况万一摩尔定律真的到头了呢？一旦做成，我们的上限也会非常高。</p><p><strong>晚点：但也有可能成为炮灰？</strong></p><p><strong>沈亦晨</strong>：哪怕成为炮灰。我们本来就是最早提出这条路线的人，如果我们不做这个炮灰，谁来做？而且这条路上值得有炮灰，你看量子计算还有那么多公司在做呢。</p></body></html>","source":"wandian","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>对话曦智科技沈亦晨：一个 MIT 博士与光计算穿越死亡谷的十年</title>\n<style 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年底，曦智的光计算产品陷入瓶颈。新项目至少还要再花 5 亿元，而公司账上只有 3 亿元。技术团队强烈希望继续投入、公司还能继续融资，但沈亦晨还是将其叫停了。也是在此时，大模型爆发带来的算力需求，让超节点和 GPU 集群之间的高速互连变得越来越重要。曦智将重心转向了光互连业务——用光来替代一部分电线，把芯片、服务器和 GPU 集群更快、更省电地连在一起。“活下去才是最重要的。” 沈亦晨说。他很清楚，如果把这笔钱花掉，即便还能再融资，公司也会陷入被动，甚至被迫签下对赌。那段时间，他见证了十几位 MIT（麻省理工学院）同学创办的公司因此而倒下。2025 年，光互连已经为曦智贡献了接近 80% 的收入，达 8400 万元左右；在中国独立 Scale-up 光互连解决方案供应商中，曦智占据了 80% 的市场份额。同一年，曦智再次启动了新一代光计算芯片的研发，目标是让它真正进入大模型推理环节。今天，曦智科技在港交所上市，吸引了包括阿里巴巴、GIC（新加坡政府投资公司）、中国移动、贝莱德、淡马锡、高瓴等 20 家基石投资人，目前市值超过 800 亿港元。“现在我们有星辰大海，也有面包了。” 沈亦晨说。我们与沈亦晨的这次对话发生在上市前夕。专访前，他刚结束一场技术会；采结束后，又卡着点赶往了下一场会议。这是他的日常——几乎没有独处时间，但看不出任何疲态，只是顶着一头有些凌乱的头发。路过的同事提醒他：你该剪头发了。“十年过去了，有没有可能光计算这条路本身可能就不成立？” 我们问他。“站在技术进步的角度，这件事就应该有公司去尝试。” 沈亦晨说。“但也有可能成为炮灰。”“哪怕成为炮灰。” 他说，我们本来就是最早提出这条路线的人，我们不做，谁来做？”一篇价值 2200 万美金的论文晚点：光计算在今天看来都算是相对超前的方向，但你在 2017 年还没毕业时就拿到了真格、百度、顺为、五源等机构给的 1000 万美元 。他们当时真的理解你要做的事情吗？沈亦晨：多数人都不怎么理解，毕竟我们在 Nature（国际顶级学术期刊）上的那篇论文才刚发出来。安娜（方爱之，真格基金创始合伙人兼首席执行官）和我在北京国贸的一家咖啡店聊了 20 分钟后就直接给了投资意向书。五源聊得比较久，先投了 20 万美元，后来又补了一些。不过这也和大环境有关系。前一年 AlphaGo 刚赢了李世石、寒武纪刚成立，很多人看到了 AI 在往前走，所以 AI 计算这个赛道在当时也是相对热的。晚点：你是怎么算出来要融 1000 万美元的？沈亦晨：天使轮我们其实也只能融到那么多，因为我们只有一篇论文，团队都还没有。那篇论文大家算了算，值个一亿多元，所以我们就按 2200 万美元的投前估值融了 1100 万美元。就我所知，历史上可能也没有哪篇论文能值钱到这个程度。当然后来写出 Transformer 论文的一批人陆续出来创业，很多公司估值很高。晚点：一篇论文为什么可以有这么高的定价？沈亦晨：首先那篇论文在当时的影响力确实比较大，Nature 上大多数文章平均引用量是 50 次，我们这篇过去几年的平均引用超过了 500 次。美国的技术投资市场会有这种周期：一个方向突然被点燃，大家发现它过去很多年没做出来，现在好像又快要做出来了，预期就会被迅速打高。而且那段时间，和我一起写那篇论文的同学也成立了一家光计算公司 Lightmatter，这件事本身就很有话题性。晚点：你们竟然没有一起创业？沈亦晨：我们的性格和理念不太一样。就像美国有两类创业者，一类是像马斯克一样的大梦想家，一类是拉里·佩奇这种更务实和落地的人。我其实更欣赏后者。晚点：你当时的预期是什么？沈亦晨：我当时判断，光计算三到五年内有机会做出来，而且是聚焦在 AI 领域，替代那些用电的传统 AI 芯片，计算速度大概比它们快 10 倍左右。我们对自己的定位就是 AI 芯片领域里的特斯拉。晚点：所以你想挑战英伟达，这听起来不也是一个很大的 “故事” 吗？和他说的要取代英特尔，本质上有什么不同？沈亦晨：十年前英伟达的市值是英特尔的九分之一；它和特斯拉的市值加起来也就和小米差不多，所以还不算是一个巨物。另外 2017 年还没有大模型，大家谈的 AI 主要还是计算机视觉。所以我设想的场景是，做一台光子计算机，用来快速识别和分析海量视频流，解决内容安全、涉黄检测、违规内容识别等问题。晚点：你当时为什么没有选择在学校把研究继续做下去，或是先去大厂积累点经验？沈亦晨：我拿到过苹果和 Meta 的 offer，苹果当时感兴趣的是如何用硅光做出一款能检测血糖的手表，因为硅光是可以无损的穿透皮肤的；Meta 则是想用硅光解决 Oculus 的透明显示问题。进了大厂，资源确实多，但你肯定就得去研究它们要的这些方向，而不是去搞光计算这种 “不靠谱” 的东西。学校的好处是自主权大，但资源太少。通常也就是一两百万美元启动资金，带一两个博士生慢慢做，节奏会很慢。但创业不一样。我们公司成立后，第一笔融资就是 1100 万美元，很快组起了 20 多个人的团队。一年之内，就把我博士五年做的东西重新做了一遍，而且做得更好。创业最大的优势，就是速度一下子被拉起来了。晚点：你在刚创业就吸引了 Maurice Steinman（mo）的加入，他当时是 AMD 最高级别的技术专家（Senior fellow）。但听说你们此前完全不认识，是你直接发邮件联系他的？沈亦晨：我给美国四十多个半导体行业的专家都发了邮件，基本是能找到的人都联系了一遍，包括 Jim Keller（半导体行业最有名的芯片架构师之一）这样的人。大部分人没回，也有一些人回了，mo 就是其中一个。他后来给我讲的版本是，收到邮件那天晚上，他刚好和太太在我们公司附近吃饭。那时他刚做完 AMD 的芯片互联架构 Infinity Fabric 这个项目，也在想接下来做什么。他理想中的下一站，就是去一家创业公司做工程副总裁，而我在邮件里恰好是邀请他来做我们的工程副总裁。他后来跟我说，这件事像是上天安排好的。晚点：你怎么想到这个办法的，听起来是一个效率非常低的做法？沈亦晨：当时 MIT 的创业氛围还是挺浓的，我们也听过很多类似的创业故事。很多人可能会觉得，这个学生怎么这么搞笑，但万一有人愿意回呢？反正我是 nothing to lose（没什么可失去的）。再加上我们是学生团队，能招到的人大概率也还是学生，但公司特别迫切需要一个真正做过芯片、带过工程团队的行业老兵。而且他们的加入对我们未来吸引人才也会有很大的帮助。晚点：你觉得最终吸引 Maurice 加入的关键原因是什么？沈亦晨：从我发邮件到他真正加入，中间其实隔了大概半年。那段时间，我几乎每周都会想办法约他，跟他讲我们的最新进展，也不断讲我们对这件事的判断和愿景。直到某个节点，他才真正下定决心加入。而且在他加入之前，我还请他帮我们面试候选人了。所以那时候我不只是在招他，也在想尽办法把这些真正懂行业的人拉到我们身边。晚点：听说他加入后还降薪了 50%？沈亦晨：这挺有意思的，其实他加入我们的时候，AMD 的股价正好比较低迷。来我们这边，现金收入大概砍了一半，但我给了他期权，也给了他一个未来做到百亿美元公司的想象空间，这个是远远高于他当时能在 AMD 能拿到的钱。mo 之前待过的都是大公司，AMD 甚至是他呆过最小的一家公司。包括像我们现在的 COO 王泷，上一家公司是哲库（OPPO 旗下自研芯片公司），那也是他呆过最小的一家公司。一个人在大公司里做了二三十年，到职业生涯后半段，可能也会想去一家更有朝气、更有想象力的创业公司。当然，他们的薪酬肯定都远远高过我。技术可行和真正商用之间隔着巨大的鸿沟晚点：你之前说你比较保守，认为光芯片替代传统电芯片要用三到五年。但今天已经过去快十年了，电芯片仍然是主流。沈亦晨：那个时候业内普遍认为摩尔定律在几年后就要完蛋了，7 纳米之后，电芯片继续提升的空间已经不大，下一步机会可能在光上。但谁也没想到摩尔定律是那么地坚韧，还在往 5 纳米、3 纳米、2 纳米一路往前走，甚至 1 纳米也还在推进；后来 HBM、3D 堆叠、Chiplet 这些新技术也陆续成熟起来，电芯片的竞争力反而一直在提高。再一个是我们自己在工程上、在光的供应链等各个环节也碰到了很多挑战。我当时认为光计算就是行业共识，但现在回头看可能根本不是。晚点：你应该是全世界对光计算是最了解的人了，核心技术路线也是你提出来的，反而却低估了它落地的难度？沈亦晨：我还记得 2018 年 A 轮融资时，经纬的合伙人左凌烨问我们，光计算真正产业化大概要多久、多少钱。我给了一个自认为已经很狂野的估算：3 到 5 年，3 亿美元。结果他听完后只回了一句：这么便宜？就这么点钱？当时我不理解他那话什么意思，但现在理解了。如果我是从英特尔出来的，完整做过一款 CPU，可能会更清楚一颗商业化芯片到底要花多少钱。但我是从学校出来的，过去一个项目最多花个 10 万美元就能做出成果。后来才知道，研发一款真正商业化的 GPU，本身可能就是十亿美元级别；更不用说做一款试图改变计算范式的光计算产品，它需要的钱只会更多。晚点：你的产品工程副总裁 Maurice 来自 AMD，是产业里非常资深的老人了，他应该清楚你们需要多少资源？沈亦晨：这里面还有一个很重要的原因是，我们当时判断，如果只做一款能在某个单一场景里应用的光计算芯片，3 亿美元其实是够的，甚至可能还用不了这么多。事实上我们也做出来了，曦智的 Pace 芯片在单一场景上的速度比传统电芯片要快了将近 1000 倍。但我们忽略了两个关键问题：第一，芯片研发周期通常要两到三年。你立项时判断的是一个场景，等芯片真正做出来，市场关注点可能已经变了。比如当时瞄准的计算机视觉现在已经没人关心了，都在看大模型了。大模型对于存储带宽和配电带宽的要求远远大于计算机视觉的计算，所以我们上一代产品是不兼容的。第二，我们只是在一个特定场景里证明了光芯片能比电芯片的速度快 1000 倍，而市场要的是速度提升 10 倍，同时可以在十几个真实的商用场景都能用的通用芯片，这件事的挑战难度是巨大的。晚点：2022 年底大模型热潮起来后，机会明显比计算机视觉更大。你们当时没有立刻启动面向大模型的光计算芯片，是不是说明内部对光计算产生了犹豫？沈亦晨：其实我们在 2022 年已经准备研发了，内部代号叫 Vanguard（先锋）。但当时公司账上的钱很有限，一共只有 3 亿元人民币，而这一个项目就要花 5 亿元人民币，且公司还没有能真正实现商业化的产品。各种评估下风险都太大了，所以我就把它停掉了。晚点：不能靠融资继续做下去吗？很多人相信大赌才能大赢。沈亦晨：那确实是一个非常难做的决定。当时团队里有很多人都劝我继续花这个钱，后来我们还专门做了一次内部辩论，把支持和反对的人分成红队、黑队，各自用两个月时间论证自己的判断。但我核心还是认为，公司活下去才是最重要的。事实证明这个决定也是对的，2023、2024 年资本寒冬就来了，如果真的把这笔钱花掉，下一轮融资就会非常被动。我们过去融资一直相对顺利，一个重要原因是账上从来没有少于两年的现金储备，所以每次我们都是主动的一方，也从没签过对赌条约。晚点：看起来你其实也不是那么有把握，将这 5 亿砸下去后真能做出想要的产品？沈亦晨：我认为从技术方向上看，这条路没有错。但以我们当时的工程能力，要做出一款全新的光电一体化、垂直合封芯片，难度非常高，更不用说还要一次做成。当时全球真正做这件事的公司很少，主要就是我们和 Lightmatter。他们到现在都没有产品出来。也正是因为全世界都没有人做过这个事儿，对于它有多难，没有人有完整的认知。晚点：现在为什么又能做了？沈亦晨：我们现在已经有了可以持续产生收入的业务——光互连；上市后我们的融资渠道也变多了，安全垫就更厚了。比如去年，公司真实现金支出只有 2 亿多元人民币。这次上市我们融了 30 亿，加上账上接近 10 亿元现金，理论上按这个消耗速度，即使不考虑收入，也能支撑个二十年。晚点：有了充裕的资金后，目前来看大的挑战还有什么？沈亦晨：今天最大的挑战还是成本和工程复杂度。比如我们的 PACE 3 一开始就是按更大规模的 AI 计算来设计的，不只是单卡能力，而是要考虑未来怎么组成更大的系统，甚至进入超节点场景。这就意味着它不是单独做一颗芯片那么简单，还涉及先进封装、存储和互连，整个系统复杂度很高。再加上我们现在使用的是全国产供应链，每个环节的成熟度、良率都会影响最终成本。但即使最后成本没有达到最理想状态，只要它在性能上能体现出优势，并能实现小批量部署，对我们来说也是一个很重要的阶段性成果，然后再慢慢努力爬升。晚点：性能优势是足以覆盖掉成本劣势的吗？沈亦晨：按照我们目前的设计，不管是产品规格、系统架构，还是具体工程方案，我们都觉得 PACE 3 的性能会非常强，最终性价比应该是会不错的。但坦诚讲，这是一套非常复杂的系统。即便放到全球范围内，这种复杂度的光电芯片系统也很少有人真正做过。要把它完整交付出来，确实需要时间。最终效果也要等芯片回来、验证完成之后，才能真正落到纸面上。晚点：你对这款芯片的预期是什么？沈亦晨：我的目标是至少先找到一个 killer app（杀手级应用），或者说是有商业价值的市场，证明光芯片能比电芯片表现得好，不管它是 1 亿美金的市场还是 10 亿美金的市场，这是非常有可能实现的。目前看就是大模型推理。晚点：在大模型推理上完全取代电芯片？沈亦晨：肯定还是要一起协作。现阶段光计算还没有到完全独立于电芯片去运作的地步，还有太多的工程问题没有解决，比如存储问题、非线性的问题。它们之间有点类似 CPU 和 GPU，不是替代关系，而是各自负责各自擅长的事情。现在是在国内做光计算最好的时刻晚点：你的创业最早是在美国起步的，但早期融资主要来自国内 VC。你一开始就计划最后要回国发展吗？沈亦晨：一方面是国内的投资人比较热情，抢得比较厉害一些；另一方面，美国资金有很多附加条件，我们不太能接受。比如到 2019 年，我们再去 Sand Hill Road（沙丘路，位于美国硅谷）融资时，作为一个中国创业者，已经明显感受到他们态度的差异。Google 当时也找我们聊过，说肯定不会投 Lightmatter。结果把我们的技术细节都问了一遍后，最后投了 Lightmatter。但我的私心确实觉得，这个技术如果能在中国做成是最好的。晚点：你在什么时候决定彻底把公司转成国内架构的？沈亦晨：2023、2024 年的时候。其实我最早在 2020 年初的规划还是，美国团队至少要扩到 200 人。那时候租赁市场也很热，三年期办公室很难租，于是我们直接在波士顿市中心最高的大厦租了一整层，一签就是八年。这个办公室也是选了很久才定的。它环境很好，下面又没有地铁，震动小，适合做硬件研发。到现在那个办公室的租期都还没到。晚点：地缘环境的变化对你来说最直接的影响是什么？沈亦晨：此前的很多合作没办法推进下去了。比较幸运的是，北京、上海两地政府都很支持国产硅光产线建设，又遇到了没有私心帮助我们的贵人，所以最后这件事还是成了。晚点：今天大模型起来后，算力需求、互连带宽和能耗压力都在快速上升，光计算看起来比前几年更有吸引力。但国内真正做光计算的公司仍然不算多，这是为什么？沈亦晨：去年国内也成立了十几家光计算公司，但大家都会碰到同一个问题：光计算的技术难度可能比做 GPU 还高，资本市场愿意给的资源却远少于 GPU 公司。GPU 公司有很多家，每家都融了接近一百亿；但光计算公司里，融得最多的可能还是我们。不算这次上市融资，过去也就是十几二十亿元。这个资金量其实是远远不够的。晚点：因为 GPU 是确定性更高的机会？沈亦晨：是的。投资人或许也认可光计算未来有百亿、几百亿元市场空间，但觉得成功概率只有 5%，最后算出来的估值可能也就几十亿元。中国的大模型和商业火箭能拿到高估值，一个重要原因是美国已有 OpenAI、SpaceX 这样的参照物，国内投资人更容易定价。但光计算没有这样的参照。美国还没有公司真正跑出来，投资人就只能按很低的成功概率来算估值。估值低，能融到的钱就少；钱少，又不足以真正做出一款光计算产品。这就是当时的死结。晚点：美国的资金很充裕，为什么它到今天没有涌现光计算创业潮，也没有成功的产品出来？沈亦晨：美国这边没做出来，一个重要原因就是我那位同学的公司 Lightmatter，它要追赶的是一个更大的巨兽——英伟达。在中国做一款有竞争力的光计算产品，大概 5 亿元人民币就可以启动。这个量级，差不多相当于做一颗 12 纳米或 7 纳米电芯片的流片成本。但在美国，如果你说要做一款颠覆英伟达的产品，这不是 5 亿元人民币能解决的问题，而是可能要投入 5 亿美元甚至更多，去做一款能和 Rubin 这种最先进芯片竞争的产品。这还是挺绝望的。所以我认为，现在是中国做光计算的黄金时期，国产电芯片过去 5 年都没有任何变化，先进制程受限，反而让光计算这样的新路线有了更现实的机会，也可能更快冒出来。晚点：和十年前相比，你对光计算前景的判断发生了什么变化？沈亦晨：其实还是一样的，摩尔定律总有一天会到头。现在制程已经推进到一纳米量级，而一个原子的尺度也就是零点几纳米，再往下走一定会越来越难。当然，谁也不知道中间会不会又冒出新的封装、架构或者材料技术，把电计算这条路再往前延几年。把赚到的钱全都投进研发里才是对得起投资人的事晚点：曦智最早是从光计算起步的，但为什么你们现在的收入主要来自光互连业务？外界很多人也认为你们是一家做光互连的公司。沈亦晨：2022 年底，公司到了一个关键节点。虽然账上还有两三年的钱，但在钱花完之前，我们还没有看到一个能真正产生收入的产品。加上当时被寄予厚望的 Hummingbird（曦智早期的光电互连芯片）没能取得商业成功，而如果要再做一个新产品，又要花 5 亿元，再等两三年。那段时间其实挺绝望的。恰好这个时候，大模型爆发了。我们很快意识到，未来大模型训练不可能只靠单颗 GPU，一定要靠大规模集群；而集群越大，GPU 之间的数据传输就越容易成为瓶颈。只要这个瓶颈存在，光互连就有机会。正好我们之前为光计算做过相关技术储备，所以迅速把光互连做成了一条独立业务。晚点：听起来像是公司在碰壁之后，不得不做的一个决定？沈亦晨：当时没有太多选择。如果我在美国，还能靠着光计算的技术领先优势再去融一笔钱，那边的投资人肯定希望我就只做研发，然后哪天被大厂收购。但在国内，尤其还是在当时的资本环境下，没有人会只相信一个 “故事”。不过我确实没想到今天算力需求会涨到这个程度。最近见一个潜在客户，他跟我讲了明年国产芯片的流片数量，我听完大受震撼，每天都在被快速变化的市场教育。晚点：听说你们这次上市时，定价逻辑也主要按光互连公司来算的？沈亦晨：我觉得这样对投资人更公平，也更容易交代。我当时也直接跟投资人说，只看光互连业务，公司就不止这个价格；至于光计算，如果未来做成了，对你们来说就是额外惊喜。晚点：你们的客户有一部分是沐曦、壁仞这些 GPU，跟这类传统 GPU 厂商合作时，它们最大的顾虑是什么？沈亦晨：客户最大的担心是稳定性。铜导线用了很多年，足够成熟，出了问题也知道怎么修。但光互连不一样。用光直接连接两个计算芯片、连接 GPU，此前没有真正大规模做过。大家担心的是，信号传过去会不会出错：这边发的是 01，那边收到的是 10，系统就没法正常工作。除此之外，温度、灰尘、震动会不会影响传输效率，当时也都是未知数。过去两年，我们一直和这些 GPU 厂商做适配，过程中也出现了不稳定的情况，但不是那种调一年只提升 1% 的问题。通常一两个月内，就能把稳定性修到客户可以接受的状态。现在，即便是数千卡集群已经能落地，说明这套方案基本跑通了。晚点：既然问题都能解决，为什么光互连至今还没有被广泛应用到超节点里面去？沈亦晨：因为它还是比电互连要贵。光纤本身比铜线便宜，可一旦加上两端的光电转换芯片，整体成本就上去了。所以只要铜线能连，客户一般还是会优先用铜，因为它便宜、成熟、稳定。不过如果距离一拉长，铜线就很难撑住。比如超过 1 米后，带宽和功耗都会，这时候就必须考虑光。核心问题是，你到底要把多少张计算卡连在一起。如果是在一台服务器、一个机柜内部，大家还是尽量用铜；但一旦跨服务器、跨机柜，光互连的必要性就会越来越强。晚点：你认为光互连什么时候会全面普及开来？沈亦晨：国内已经有很明确的信号了。华为的 CloudMatrix 384 已经开始大规模落地，它用 14 个机柜连接 384 张卡，里面有大量光互连模块，说明这条路已经被验证过。互联网大厂应该从明年开始会大面积铺开，我们也已经在和它们讨论做设计对接了。晚点：英伟达似乎并不着急？它现在的思路还是尽量把更多 GPU 塞进一个机柜，用 NVLink 和铜背板把单机柜内的 scale-up 做到极致。沈亦晨：那是因为它在 NVL72 这类高功耗机柜系统上已经投入了 100 亿美金，液冷、供电、背板、电互连都是一整套体系。既然已经投入这么多，它短期内一定会尽量延长电互连的生命周期，让这套系统服务更多代芯片。你看谷歌就不同。它一开始就判断，算力集群最终还是要走向光，所以干脆更早地投入了光互连，甚至是光交换。虽然早期用光更贵，但长期看有机会把系统效率和规模优势收回来。晚点：你预计英伟达什么时候会全面转向光互连？沈亦晨：下一代产品大概率就会上。互连带宽每一代都在涨，带宽越高，铜能传的距离就越短。今天能在几十厘米内解决的问题，下一代可能就会变得很难。看老黄的态度，他甚至可能想跳过传统光模块，直接走硅光共封装的路。否则今年 GTC 他就不会花那么多篇幅讲 CPO（共封装光学），而是会讲，我们又有一种新技术，可以让两颗芯片在 5 厘米以内高速互连，做出一个密度更高、完全靠电连接的机柜。晚点：你认为光互连未来的市场接下来会如何演变？沈亦晨：竞争会越来越激烈。一个是 “易中天”（新易盛、中际旭创、天孚通信）这些模块厂商和服务器厂商，它们原来虽然不做芯片，但现在有钱了后肯定会往芯片端去布局；还有很多创业公司也开始有钱了。晚点：听说现在很多新的创业公司已经在外面形容你们是 “上一代” 光计算公司了。沈亦晨：我听说了。这些公司要融资，投资人肯定也会问，曦智已经做了 8 年，有团队、有资金，现在还上市了，凭什么你们能超过它？所以它们必须讲一个不一样的故事，于是我们就很荣幸地成了大家想颠覆的那条龙，我觉也行吧。这也给了我们更多前进的动力。晚点：虽然你们现在靠光互连获得收入了，但从财报上看，曦智的账面亏损是在扩大的。你认为多久能改善这个情况？沈亦晨：实话实说我不是那么追求盈亏平衡，我如果真想做，明年后年就有机会。但我觉得，这不是当下最重要的目标，特别是在变化和竞争如此激烈的时候，用一个要尽快实现盈亏平衡的心态做公司，可能会错失很多机会，也说明这家企业没有太多研发。但是我会控制亏损，在内部也提出了要尽量收窄亏损，主要是让大家不要乱花钱。把赚到的钱全都投进研发里才是对得起投资人的事。有些事总要有人去试，哪怕最后会有人当炮灰晚点：听说你在 MIT 读博期间还创业过两次，都是基于自己的学术成果，而且最后都失败了？沈亦晨：第一次创业来自我们做的一个 Science（国际顶级学术期刊）级别的研究成果，研究的是光学纳米材料，也可以理解为一种特殊的光学膜。它最特别的地方在于，不同角度下会呈现完全不同的视觉效果：有些角度看像镜子，有些角度看又像透明玻璃。我们一开始想把它用在太阳能电板上，希望提高光能利用效率，解决能源问题。结果这层膜贴上去后三天就坏了。最后找了半天发现，发现它最好的落地场景是手机防窥膜。连电脑都用不上，因为那个膜做不了那么大的。后来 3M 公司花了十几二十万美元把专利买了过去，但到现在也没用上。晚点：你们在实验室做实验的时候没有发现，它在太阳能上用三天就会坏吗？沈亦晨：发论文的时候不会把这种事情当回事儿的。比如我们发第一篇光计算论文的时候，也不会考虑让芯片跑一整天会怎样，它只要能成功跑哪怕一秒，作为一篇论文来讲就足够了。第二次也是，我们做的是一种透明显示技术的玻璃。它平时看起来透明，但用特定激光投影仪一打，就能显示画面，相当于把玻璃变成屏幕。这个技术量产不难，但商业模式不成立——一两平方米的贴膜只能卖 200 元左右，特定的三色激光投影仪却要卖 2 万块。最后一算，我们说做这个膜还不如做代理卖投影仪赚钱快。晚点：看起来还是技术创业的老问题，低估了把一个论文里的成果做成商业化产品的难度。沈亦晨：是的。再比如我们今天做光芯片，基本是站在巨人的肩膀上，可以利用台积电、中芯国际这样的成熟制造能力。但当时做光学膜不一样，市场上没有现成的纳米级光学膜产线。要把它从实验室样品变成产品，就得自己建产线，投入很重，成本也非常高。晚点：但手机膜为什不能继续做下去，全球手机防窥膜每年应该还是有十几亿美元的市场的。沈亦晨：到第二年时，我的光芯片研究出来了。我同步开始看光芯片，明显感觉到市场对这项技术的关注度更高。如果是把太阳能效率提高 10% 这种更有影响力的事，我会很有热情继续做，因为它解决的是能源问题。但如果只是让一张原本偏暗的防窥膜变亮一点，我很难觉得这是一件足够重要的事。晚点：重要的标准是什么，市场规模还是公司的规模？沈亦晨：还是这件事本身的价值，它是不是一件我愿意很自豪地跟父母、朋友，甚至以后跟我的孩子讲的事。比如我的导师 Marin Soljačić，他在很年轻的时候就成为了 MIT 正教授，最有名的工作之一是发明了隔空传输电力，就是无线充电技术。再举个例子，如果中国能做出一家自己的英伟达，那当然很伟大。但如果回到十年前，我还是会选择做光计算而不是 GPU，因为光计算如果能做成，哪怕最后只拿到 10% 的市场份额，也是一件更有突破性的事。传统 GPU 这条路，我不做也会有很多人做；但光计算这条路，如果我们不做，大概率整个行业会比今天发展得还慢。晚点：除了你是 “第一人” 以外，光计算这件事情对你的吸引力还有什么？沈亦晨：做什么其实无所谓，只不过正好我是研究这个的，你看我也做过光学膜创业。但核心还是 Technology matters（技术本身有没有价值）。晚点：这是你的导师带给你的影响吗？沈亦晨：我觉得他在我创业上最大的帮助，是没有拿很大的控制性股份。这一点在教授带学生创业里其实很少见。国内很多教授学生创业，常见情况是老师占很大比例，自己又不全职出来，学生拿很少股份，全职在公司里干。最后成功的往往很少，因为一旦失败，学生付出的是全部机会成本，导师其实没有太大损失，还可以继续做教授、再带下一批学生。晚点：你和强脑科技的韩璧丞、晶泰科技的温书豪都属于 2017 年前后那批有科研背景的创业者。同样是技术创业，你觉得你们和今天的这波大模型创业者有什么不同？沈亦晨：国内现在这一波大模型创业，很多创始人其实已经在业界做过一段时间，或者已经创业过一次了。比如杨植麟、闫俊杰都不是刚从学校毕业就出来创业。唐杰老师稍微不一样，他本来就是高校教授。但我们那一波不太一样。很多人是博士刚毕业，甚至还没毕业，就拿着论文和实验室成果出来创业。那更像是科学家第一次被资本系统性推到创业前台。如果再早五年，机会可能完全不一样，投资人未必敢投这种硬科技项目。晚点：你心目中技术创业的标杆企业家是谁？沈亦晨：张忠谋吧。但我觉得他最厉害的地方不只是技术，而是做出了几个非常关键的商业判断。比如选择做独立晶圆厂，走晶圆代工这条路；在正确的时间切入 CPU 制程；不去和客户竞争做自己的芯片，包括不像三星一样去做存储。这些判断后来都被证明非常重要。相比之下，我们今天还没有完成这样的商业验证。当然，我也希望自己未来能做出类似级别的战略决策。晚点：你们现在还会对标英伟达吗？沈亦晨：我觉得我们现在已经很难再把自己对标成英伟达了。更现实的路径，是成为未来数据中心，光芯片里的领先公司。我们判断，光芯片未来可能占到数据中心市场的 30% 到 50%，这个空间本身已经很大。接下来最重要的是两件事：光互连尽快抢占位置；光计算找到第一个真正成立的杀手级应用。晚点：你做光计算已经十年过去了，有没有哪一刻怀疑过，可能光计算这条路本身可能就不成立？沈亦晨：站在技术进步的角度，这件事就应该有公司去尝试。更何况万一摩尔定律真的到头了呢？一旦做成，我们的上限也会非常高。晚点：但也有可能成为炮灰？沈亦晨：哪怕成为炮灰。我们本来就是最早提出这条路线的人，如果我们不做这个炮灰，谁来做？而且这条路上值得有炮灰，你看量子计算还有那么多公司在做呢。","news_type":1,"symbols_score_info":{"01879":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":520,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":558072166876584,"gmtCreate":1777279798855,"gmtModify":1777279801193,"author":{"id":"3471039804232802","authorId":"3471039804232802","name":"米格21","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3471039804232802","authorIdStr":"3471039804232802"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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