太空算力的创新突破：光计算技术引领新潮流，马斯克与黄仁勋的传统路径面临挑战

克雷西 发自 凹非寺
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太空算力的竞争，如今已演变成一场名副其实的科技军备竞赛。

特斯拉创始人马斯克预测，到2032年，以太阳能为动力的太空AI卫星，将成为全球最具成本效益的算力解决方案。

英伟达CEO黄仁勋在今年三月的表态，也从侧面印证了这一趋势——他指出，任何产生数据的地方，都必须具备智能处理能力。

两大科技巨头的入局，将太空算力的竞争推向了新的高度，但太空计算面临的工程挑战，远比地面计算更为严苛。

缺乏空气对流导致芯片散热困难，宇宙中高能粒子的存在随时可能引发芯片故障……

而在上海，一家专注于AI光计算系统的创新企业——光本位科技——另辟蹊径，通过光计算技术巧妙规避了这些难题。

光本位科技已与东方天算携手，共同启动了全球首颗天基光计算卫星及首个天基光计算载荷的研发项目，这标志着光计算技术首次被引入太空工程化应用领域。

国内外计算卫星（AI辅助生成）

与此同时，马斯克旗下的SpaceX公司也被曝出正在考虑收购光模块企业Mesh。

Mesh的主营业务是规模化生产光收发器，以提升AI数据中心的通信效率，从而实现提质增效。

然而，与马斯克关注的通信环节不同，光本位和东方天算的计划更为前瞻——他们已将目光投向了计算本身。

光计算为何天然适合太空环境

在太空算力竞赛中，芯片面临的挑战远超地面，计算载荷需跨越辐射、散热、功耗三大难关

传统电子芯片依赖电荷存储与硅基晶体管工作，而太空中充斥着大量高能宇宙粒子。

一旦高能粒子击中芯片，便可能引发单粒子翻转、单粒子闩锁等效应，导致计算错误甚至器件失效。

光计算芯片则从根本上避免了这一问题。

光计算利用光子作为信息载体，光子不带电荷，因此天然免受高能粒子直接冲击的干扰，无需额外的辐射防护设计。

散热是第二大挑战，也是最为棘手的问题。

传统电子芯片在工作时，电子在导线中的传输与晶体管的开关必然产生热量，而AI任务对数据搬运与计算的需求极大，导致电子芯片的功耗和发热量居高不下。

太空为真空环境，缺乏空气对流，仅依赖热传导和热辐射两种散热方式。

散热条件的限制极易导致传统芯片降频甚至失效。

光计算芯片的工作原理截然不同，光在波导中传播完成计算，几乎不产生热量

功耗是第三大挑战。

卫星在轨运行高度依赖太阳能帆板供电，进入轨道阴影期后仅能依靠星载电池维持，能源供应极为有限。

高算力芯片的能耗越大，所需太阳能帆板的面积就越大，进而增加卫星的重量、体积与发射成本。

光计算芯片的静态功耗理论上趋近于零，与卫星能源受限的严苛条件天然契合，可视为绕过了功耗难题的一半。

光计算的抗辐射、低发热、低功耗三大特性，在太空环境中成为助力太空计算跨越初期技术障碍的“杀手锏”。

跨越这三道难关后，光计算在太空场景中还具备一项电计算难以企及的系统级优势——

在同等载荷重量下，光计算能实现更高的算力总量。

将地面数据中心搬上太空，核心限制在于载荷的重量和体积。

传统服务器的架构设计针对地面环境，将算力送入太空时，算力芯片、存储、CPU及配套的散热系统、抗辐照屏蔽层等部件均需占用宝贵的载荷空间，导致实际可用于计算的空间有限。

英伟达的应对策略是将CPU与GPU整合在一块芯片上，以极小的尺寸和重量实现相对可观的算力，Space-1 Vera Rubin模组正是这一思路的延续。

但光计算能够走得更远。

由于光计算芯片本身低发热、低功耗，所需的配套散热结构和能源系统可设计得更轻、更小，从而在同等重量的载荷中容纳更多算力。

因此，在相同能源供给和散热条件下，光计算实现的算力总量高于电计算

光计算在太空场景的三大优势（AI辅助生成）

在光本位科技研究院副院长蒲华楠看来，这种优势背后有着深刻的内生动力。

电计算芯片的性能提升长期依赖制程微缩——即在相同面积上集成更多晶体管，通过更细的连线提升运算密度。

然而，这一路径存在物理极限，当晶体管的栅极间距缩小到一定程度时，量子隧穿效应将不可避免地出现。

电子会穿透理论上不可逾越的势垒，导致漏电和计算错误，这是电计算在物理层面无法绕开的天花板。

光计算则选择了一条截然不同的路径。

光计算芯片的制备不依赖极紫外光刻机主导的先进制程体系，现有的45纳米以上乃至亚微米级制程即可满足光计算芯片的制备需求

光计算算力的提升依赖于光计算规模的扩大，以及对光子本身具备的波长、偏振、光学模式等多重复用维度的充分利用。

在这一路径上，光计算的发热量和功耗保持平稳，成本得到有效控制，算力的天花板也远未触及。

光子破局：从地面到太空在轨推理

光子是光计算的核心载体。

光计算的基本思路是用光子替代电子完成AI推理计算中最核心的部分，即大量的矩阵运算

光计算芯片的优势在于，一次光线传播即可同时完成一大批乘法运算，速度极快且几乎不产生热量。

然而，纵观整个行业，大多数光计算方案与电计算相比，在可大规模、可通用、可稳定部署方面仍存在一定差距。

其中最突出的问题有两个：

• 一是存储与计算分离，AI推理时模型参数需从外部存储频繁搬运到计算单元，存储带宽成为系统瓶颈；
• 二是规模化集成困难，受限于硅光平台在芯片尺寸、翘曲变形和互联密度上的物理约束，传统光计算方案扩展算力规模并不容易。

这两道门槛使得光计算距离电芯片那种成熟、完备的计算生态仍有一段距离。

光本位科技的突破正是从这两道门槛切入的。

光本位科技是目前全球唯一一家同时实现光子存内计算和玻璃基光计算的企业。

光子存内计算对AI推理有极大增益，大模型参数可直接存储在芯片内部，彻底省去了存储与计算之间频繁搬运数据的环节，计算延迟降至传统光计算方案的十分之一

光本位科技光子存内计算架构

基于存内计算的技术路线，光本位科技研制出了全球算力密度最大的光计算芯片。

截至目前，光本位科技的光计算芯片已通过多次流片验证，并实现“开箱即用”，成为真正打通行业链条与计算前后端的产品级应用。

光本位科技去年已推出第一代光电融合计算卡，第二代计划于今年年内发布

在真实应用落地方面，光本位科技去年完成了光电融合计算卡在金融垂类大模型上的部署应用，这是全球同类计算卡在大模型场景的首次落地。

在此基础上，光本位科技还在推进一条更具颠覆性的技术路径——选择用玻璃替代硅作为光计算芯片的衬底，即将玻璃同时作为光路载体、封装基底和大尺寸可制造平台。

这种模式为大规模光互联和光计算原生设计了一个更适合扩展的基底平台，从根本上突破了硅光平台在尺寸、翘曲和互联上的限制

光本位科技多层封装玻璃基光计算系统

但从地面到太空，蒲华楠认为“光计算还需跨过一道工程化的坎”。

火箭发射阶段震动极为剧烈，光学结构相比纯电子芯片引入了更多封装，芯片在高强度震动下的结构稳定性面临额外考验。

进入轨道后，光计算系统还需在真实太空环境下完成能源、热控、通信的系统级验证。

这正是光本位科技与东方天算联合研制天基光计算载荷所要解决的问题。

双方分工明确：东方天算牵头载荷研制、空间抗辐照加固、高效热控、能源适配和在轨验证的全流程工作，打通载荷研制一系统集成一卫星总装一在轨验证全链条能力。

光本位科技则提供光计算芯片架构、算力引擎和软件生态支撑，是推动天基光计算工程化落地的核心技术支撑方。

目前，双方联合研制的光计算载荷所使用的光电融合计算卡单卡算力已达300 TOPS，支持INT8、FP8多精度推理，已开展在轨环境试验验证。

在不久的将来，这套载荷将被正式送入太空，在真实太空环境中完成在轨部署。

光算光联：太空算力的下一张底牌

光本位科技与东方天算联合研制的全球首颗天基光计算卫星，所承载的任务远比验证一颗光计算芯片能否在太空正常运行更为深远。

它要推动光计算载荷与星上能源、热控、通信等各个子系统之间形成完整的系统级验证，将天基计算从一条技术路线，真正推进到一条可验证、可迭代的工程路线

在这颗卫星上，光本位科技承担的是核心技术支撑的角色，具体包括光计算芯片架构、算力引擎和软件生态支撑。

卫星送入太空后，光本位科技提供的这套技术底座将支撑在轨AI推理、星上大模型运行等场景，并通过与星间激光通信的协同，实现星内、星间的高效数据交互，为分布式天基算力网络的构建提供算力支撑。

然而，光本位科技的目标远不止于此。

蒲华楠表示，光本位科技要构建的是从材料、封装到光芯片、电芯片，从计算节点到节点互联、再到完整软件栈的全套光计算系统，从而为客户提供基于实际需求的光算、光联、光传灵活组合的解决方案。

这一路径与英伟达从单张GPU演进到集群级解决方案的逻辑相似，但底层技术路线截然不同。

放眼整个天基计算行业，当前的发展仍处于极早期阶段，距离规模化商业部署还有相当长的路要走。

技术验证、系统集成、规模部署，每一个环节都还有大量工程难题有待突破。

星载平台的供能资源受限、太空芯片的迭代周期、低成本规模入轨，这些都是天基计算从试验走向商业化必须跨过的门槛。

只有当天基计算的综合成本低于地面计算，或者天基场景能够提供地面无法替代的高价值服务，商业化的普及才有真正的驱动力。

太空算力的赛道才刚刚打开，计算芯片及系统选择什么样的技术路线，决定了未来算力星座的能力天花板。

电计算在制程极限面前逐渐触顶，光算光联或许正是这场竞赛里绕开物理约束、走出差异化的一张关键牌