太空算力的国产答案：用光子更高效！马斯克和老黄都太绕了

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 太空算力的国产答案：用光子更高效！马斯克和老黄都太绕了 梦晨 2026-06-29 08:09:59 来源： 量子位 把天基计算推进到可验证、可迭代的工程路线 克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 太空算力的竞赛，已经变成了一场真实的军备竞赛。 马斯克判断，到2032年，太阳能驱动的太空AI卫星，将成为全球成本最优的算力方案。 英伟达CEO黄仁勋今年三月的判断，也从某种程度上给这场竞赛定了性——任何生成数据的地方，都必须有智能存在。 两大巨头出手之后，太空算力的战场被推到了前所未有的高度，但太空计算面临的工程挑战，依然比地面残酷得多。 没有空气对流，芯片散不了热；宇宙中存在高能粒子，随时可以让芯片出错…… 而在上海，一家专注AI光计算系统的公司—— 光本位科技 ——另辟蹊径，用光计算直接绕开了这些难题。 光本位科技目前已经与东方天算联合，启动了 全球首颗天基光计算卫星 全球首个天基光计算载荷 研制，这也是光本位科技首次将光计算带入太空工程化应用场景。 国内外计算卫星（由AI辅助生成） 另一边的马斯克，也被曝出新动向——其手下的SpaceX公司正在考虑收购光模块公司Mesh。 被马斯克看中的Mesh，主营业务就是规模化量产光收发器，以用于提高AI数据中心的通信效率，进而提质增效。 而光本位和东方天算的计划比后来的马斯克更进一步——相比Mesh集中注意力关注通信环节，前者已经把目光投向计算本身了。 光计算为什么天然适合太空 太空算力竞赛中，芯片面临的挑战比地面严苛得多， 计算载荷要跨过三道坎——辐射、散热、功耗 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宇宙高能粒子。 高能粒子一旦击中芯片，就会引发单粒子翻转、单粒子闩锁等效应，导致计算出错乃至器件失效。 光计算芯片则从根本上绕开了这道坎。 光计算 以光子作为载体来承载计算信息，光子本身不带电荷，天然免于高能粒子冲击的直接干扰 ，无需特殊的辐射防护设计。 散热是第二道坎，也是最棘手的一道。 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有极大需求 ，这使得电子芯片的功耗和发热量居高不下。 太空是真空环境，没有空气对流，只有热传导和热辐射两种散热途径。 散热条件的严苛限制，极易导致传统芯片降频甚至失效。 光计算芯片的工作方式与此截然不同， 光在波导中传播完成计算，这个过程几乎不产生热量 第三道坎是功耗。 卫星在轨运行时高度依赖太阳能帆板供电，进入轨道阴影期后仅靠星载电池维持，能源供给极为有限。 高算力芯片的能耗越大，所需太阳能帆板的面积就越大，进而推高卫星的重量、体积与发射成本。 光计算芯片静态功耗理论上趋近于零，与卫星能源受限的严苛约束天然契合，算是绕开了这道坎的一半。 光计算的 抗辐射、低发热、低功耗 这三项特性，在太空环境中是有助于太空计算直接跨越初期阶段技术障碍的“杀手锏”。 跨过了这三道坎，光计算在太空场景中还有一项电计算难以企及的系统级优势—— 同等载荷重量下，光计算能跑出更高的算力总量。 把地面数据中心搬上天，核心约束是载荷的重量和体积。 传统服务器的整套架构都是为地面形态设计的，将算力送上天，算力芯片、存储、CPU以及配套的散热系统、抗辐照屏蔽层……每一个部件都要占用宝贵的载荷空间，导致能够真正用于计算的空间所剩无几。 英伟达给出的应对思路是将CPU与GPU整合在一块，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以做得更轻、更小，在同等重量的载荷中，光计算能够容纳更多的算力。 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（由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。 电计算芯片的性能进步，长期以来依赖微缩制程——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，这条路有物理极限，当晶体管的栅极间距缩小到一定程度，量子隧穿效应就会不可避免地出现。 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。 光计算走的是一条完全不同的路。 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就能满足光计算芯片的制备需求 光计算算力的提升，依靠的是光计算规模的扩大，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。 在这条路径上，光计算的发热量和功耗保持平稳，成本可以得到有效控制，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 光子替代电子来完成AI推理计算中最核心的部分，也就是大量的矩阵运算 光计算芯片的优势在于，一次光线传播就能同时完成一大批这样的乘法运算，速度极快，且几乎不产生热量。 然而，放眼整个行业，大多数光计算方案与电计算相比，离真正可大规模、可通用、可稳定部署还有一定的差距。 其中最突出的问题有两个： 一是 存储与计算仍然分离 ，AI推理时模型参数需要从外部存储频繁搬运到计算单元，存储带宽成为整个系统的瓶颈； 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了 光子存内计算和玻璃基光计算 的公司。 光子存内计算对AI推理有极大增益，大模型参数可以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最大算力密度的光计算芯片。 到目前为止，光本位科技的光计算芯片已经过多次流片验证，并实现“开箱即用”，成为了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推出 在真实落地应用上，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。 在这个基础上，光本位科技同时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“光计算还需要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