作者丨巴里编辑丨吴岩
“2026年是硅光子商用元年。”英伟达CEO黄仁勋在今年GTC大会上曾公开表示。
4月28日，来自上海张江光电混合算力独角兽曦智科技正式登陆港交所，成为“全球AI硅光芯片第一股”。
此次IPO，曦智科技发行价定为每股183.2港元，开盘价为880港元/股，较开盘价暴涨380.35%，市值达到809.32亿港元（约合705.36亿元人民币），股价一度站上930港元/股的高位。
据招股书披露，创始人沈亦晨个人合计持股约24.67%，以809.32亿港元市值计算，对应身家逼近200亿港元（约合174亿元人民币）。
曦智科技创始人沈亦晨博士，是一位1989年出生于浙江杭州的“学霸”——22岁获约翰·霍普金斯大学物理与数学双学位，27岁获麻省理工学院物理学博士学位。2017年，他以第一作者身份在《自然·光子学》发表封面论文，首次验证了利用光进行深度学习计算的可行性，并于同年回国创立曦智科技。
曦智科技背后的投资机构阵容堪称豪华：经纬创投持股4.99%，为第一大外部机构股东。腾讯持股4.19%，中国移动旗下中移数字转型基金持股3.83%，中国国新持股3.08%，红杉中国合计持股3.02%，中科创星合计持股3.34%（含A轮及光子基金追投），祥峰投资持股2.07%，百度持股1.01%。
以700亿元市值计算，对应股权价值分别约为34.93亿元、29.33亿元、26.81亿元、23.38亿元、21.56亿元、21.24亿元、14.49亿元、7.07亿元，账面浮盈分别约为46.89倍、10.75倍、10.73倍、34.58倍、10.73倍、10.76倍、46.74倍、99.58倍。
公司的核心产品线主要有两条：一是光互连，解决的是GPU与GPU之间“高速公路拥堵”的问题；二是光计算，直接用光子来做矩阵运算——这是AI深度学习中最核心的计算操作。
凭借这一套“光电混合算力”方案，曦智科技在中国Scale-up光互连市场独立供应商中，以收入计排名第一，市场份额达88.3%，光计算芯片累计出货量更是连续两年位居全球第一。
曦智科技的上市，不仅是一家中国硬科技企业的资本化里程碑，更意味着在光子计算这条全新的算力赛道上，中国企业已经站在了全球产业的第一梯队。
MIT博士的“追光”之路：从一篇论文到一家上市公司
1989年，沈亦晨出生在浙江杭州。受电力工程师父亲的影响，他从小对物理抱有浓厚兴趣，中学就读于杭州外国语学校，在校期间就动手完成小发明，并在物理竞赛中摘得奖项。
此后，他考入新加坡南洋理工大学物理系，后赴美国约翰·霍普金斯大学深造，并于2011年进入麻省理工学院攻读物理学博士，师从美国科学院院士John Joannopoulos和“天才奖”得主Marin Soljacic。
读博期间，他的主要研究领域为纳米光子学与集成光学，在《科学》《应用物理评论》《ACS Photonics》等顶级期刊以第一作者身份发表多篇论文，已申请两项美国国家发明专利。
曦智科技创始人、CEO 沈亦晨
2017年，这个学霸迎来了人生的转折点。
这一年，《自然·光子学》发表了沈亦晨为第一作者的封面论文——《由纳米光学回路实现的深度学习》，首次从理论和实验上验证了利用光子进行深度学习计算的可行性。论文一经发表，便在学术界和产业界引发轰动。
同年，他带着这项成果回国，在上海创办了曦智科技。
2019年的曦智科技，成立不到两年，刚刚发布全球首款光子芯片原型板卡，把原本占据半个实验室的光子计算系统，集成到了常规大小的板卡上，验证了技术可行性，但商业落地路径还未完全清晰。
尽管如此，曦智科技依托自研的片上光网络（oNOC）、片间光网络（oNET）及光子矩阵计算（oMAC）三大核心技术，迅速构建起产品壁垒。其旗舰产品PACE系列光电混合计算加速卡，成为了行业标杆。
如果把AI训练比作一个超级大脑，传统的电子芯片像是“用电流在铜线中传递信号”，而曦智科技的光芯片则像“用光纤来传送信号”——光在光纤里跑得比电在铜线里快得多，而且不发热、不耗能。
曦智科技就是把这种光学技术引入到AI算力芯片和芯片之间的高速连接中，让AI大模型训练更快、更省电。
以PACE2（曦智天枢）为例，这款全球首个采用三维硅通孔（TSV）封装的光电混合加速卡，单片集成了超过4万个光子器件。在处理特定算法时，其延迟表现较之高端GPU出现了数量级的跃迁——用“又快又省”来形容算力释放的效率，并不夸张。这也标志着，光计算技术首次应用于复杂商业模型。
今年3月，光跃超节点128卡商用版正式落地，已完成数千卡部署，成功适配DeepSeek、Kimi、GLM等主流大模型。
曦智科技宣称，与传统电互连方案相比，其光互连解决方案可将延迟降低18.2倍，能效提升5.4倍，互连密度提升12.2倍。而光跃超节点在训练DeepSeek V3 671B模型时，传输延迟较传统电交换降低90%以上。
市场也用数字投了票。
营收方面，2023年至2025年，曦智科技分别实现营业收入3823.5万元、6019.1万元和1.06亿元，复合年增长率达66.9%。
驱动增长的引擎，是光互连Scale-up产品——这部分收入从2024年的4702万元增至2025年的7558万元，占营收比近八成；而光计算业务则从起步阶段开始放量，2025年实现销售收入2020万元，同比增长579%。
然而，曦智科技的财务数据却透露着更复杂的信号。
据招股书，2023年至2025年，公司净亏损分别为4.14亿元、7.35亿元和13.42亿元，三年累计亏损近25亿元。
亏损扩大的核心原因，在于研发投入的“超前性”：同期研发开支分别为2.80亿元、3.52亿元和4.79亿元，2025年研发投入占营收比例高达450.4%——也就是说，每赚1块钱，就要投入超过4块5在研发上。
毛利率方面，从2023年的60.7%逐步下滑至2024年的53.5%，再到2025年的39.0%，主要原因是毛利率相对较低的光互连硬件产品收入占比持续上升，以及产品组合的结构性变化。
客户集中度同样是不可忽视的风险项：截至2025年末，公司累计服务客户44家，覆盖知名研究机构、半导体研发商、AI基础设施解决方案供应商及大规模数据中心运营商。但2025年，公司前五大客户贡献了78.9%的营收，高度依赖云厂商与AI巨头。
顶级VC、产业资本、国资都来了，“抢到份额越来越难”
成立之初，曦智科技便获得了真格基金、百度风投的 1070 万美元种子轮融资；2018-2020 年，先后完成 A 轮、A + 轮与 A2 轮融资，经纬中国、中金资本、祥峰投资、中科创星等机构纷纷入局，投后估值从 2.56 亿元攀升至 8.84 亿元；2021 年，B 轮与 B + 轮融资完成后，公司投后估值突破 32 亿元。
2024-2025 年，曦智科技完成 C1-C4 轮系列融资，累计募资 15.65 亿元，其中 2025 年 4 月 C4 轮融资完成后，公司投后估值达到 78 亿元，正式晋级独角兽，吸引了腾讯、中国移动中移资本、红杉中国、上海国投、国新基金等一众重量级机构入场。
能让顶级机构集体下注的，是对技术趋势与市场空间的共同判断。
祥峰投资、中科创星等早期投资方都相信，这条赛道面对的是英伟达服务器端这样万亿级的市场空间，只要技术方向正确、团队足够优秀，商业化只是时间问题。
“我和沈博士接触的第一面，他身上的特质就让我非常佩服。”祥峰投资执行合伙人李伟回忆，第一次见面是在上海漕河泾的一家酒店，彼时沈亦晨刚完成路演，全程镇定自若，对技术和商业化的讲解逻辑清晰、见解深刻，尽显儒雅与专业。
而直到路演结束后的闲聊中，李伟才得知，沈亦晨的护照刚刚遗失在了高铁上，第二天就要飞回波士顿。即便身处这样的突发状况，他全程没有丝毫慌乱。这份极强的心理素质，让李伟坚定了投资的决心。
2019年，祥峰投资参与了曦智科技回国后的首轮A轮融资，成为企业最早的投资方之一。“当时还好，我们那一轮就投了，”李伟说，“后面随着赛道越来越火，抢到份额就越来越难了。”
在李伟看来，刚认识沈亦晨时，“他还是比较充满理想主义的MIT科学家”，但经过这五六年，“从科学家向卓越企业家的蜕变”是肉眼可见的——面对供应链的博弈、团队从几十人到几百人的管理、资本市场的募资，他“学习速度很快，有极强的韧性，而且非常理性”。
沈亦晨博士(左)与祥峰投资执行合伙人李伟(右)在敲钟现场合影
祥峰投资不仅是“锦上添花”的财务投资方，更在投后为曦智嫁接了大量资源。
作为全球化基金，祥峰利用在新加坡、美国、东南亚的全球网络，在早期帮助曦智建立起全球研发体系，引入顶尖海外技术人才，并协助对接新加坡本土的银行和新加坡经济发展局（EDB）的政策资源。尤其值得一提的是，新加坡地区有大量早期光芯片foundry资源，祥峰帮助曦智“做了一些快速的流片”，在早期供应链尚未完全成熟时，这种“柔性流片”的能力至关重要。
中科创星与曦智科技的故事，更早体现出一种“产业信仰”的契合。
早在2010年左右，中科创星创始合伙人米磊博士就判断：光学产业必须走大规模集成的道路，后来还提出了“米70定律”——预言光子技术在信息产业中的成本将达70%。2017年，沈亦晨的《自然·光子学》封面论文一经发表，米磊便安排团队快速跟进。
“关注到这篇论文后，我们进行了多次沟通，”中科创星方面表示，“2019年5月，我们再次邀请沈亦晨到西安深入交流，米磊现场就做了投资决策，很快就发出了TS。”中科创星由此成为曦智科技A轮融资“最早确定投资的机构”。
在A轮，中科创星分别以北京一期基金和先导光电基金共计投资3680万元，对应上市前股份2.83%；2022年8月，又通过光子基金追投3100多万元，对应0.51%。上市前，中科创星合计持有曦智科技3.34%的股权。
值得注意的是，由于中科创星在硅光投资上的专业性，沈亦晨后来还将其他MIT归国青年科学家介绍给中科创星并顺利实现投资，形成了科学家与投资人之间双向赋能的良性循环。
经纬创投则从A轮领投到B轮跟投，成为了曦智科技持股最高的外部投资者。
2020年4月，经纬创投联合中金资本旗下中金硅谷基金，领投了曦智科技2600万美元A轮融资。经纬创投合伙人左凌烨将光子计算的意义比肩GPU的崛起：“正如GPU在AI时代成为不可替代的计算平台，光子计算有望从完全不同的维度突破电子计算瓶颈。”他尤其看重团队“兼备国际视野和实干精神，产品化进度领先”。
截止上市前的股权结构中，创始人沈亦晨直接持股7.57%，间接持股17.10%，通过一致行动协议，合计控制公司 34.76% 的股权，为公司单一最大股东与实际控制人。
机构股东方面，经纬创投持股 4.99%，腾讯持股 4.19%，中国移动旗下中移数字转型基金持股 3.83%，中科创星合计持股 3.34%，中国国新持股3.08%，红杉中国合计持股 3.02%，祥峰投资持股 2.07%，百度持股 1.01%。
以700亿元市值计算，对应股权价值分别约为34.93亿元、29.33亿元、26.81亿元、23.38亿元、21.56亿元、21.24亿元、14.49亿元、7.07亿元，账面浮盈分别约为46.89倍、10.75倍、10.73倍、34.58倍、10.73倍、10.76倍、46.74倍、99.58倍。
此次IPO，曦智科技预计募资净额约25.27亿港元。资金用途上，约70%将于未来五年用于研发，包括持续发展光互连业务及光计算业务，其中约35%将用于发展光互连业务，并特别专注于晶片设计技术，约35%将用于光计算业务的持续研发，并重点关注PACE 3及下一代OPU的研发。
千亿赛道群雄逐鹿，光算力时代的中国机会
曦智科技所处的赛道，正站在爆发前夜。
据弗若斯特沙利文数据，全球AI计算与互连产品市场规模预期将由2025年的4836亿元扩大至2031年的2.03万亿元，复合年增长率为27.0%。
聚焦到曦智科技所处的两个细分领域，赛道更是以近100%的年复合增速向外扩张：中国Scale-up光互连市场规模预计从2025年的57亿元增长至2030年的1805亿元，复合年增长率为99.6%；中国光计算产品市场规模则将从2025年的6370万元增长至2030年的14.62亿元，对应复合年增长率达87.2%。
而在产业端，巨头们也在用真金白银表态。
英伟达在2026年GTC大会期间向光通信巨头Lumentum和Coherent各投资20亿美元，共计40亿美元；英伟达CEO黄仁勋明确表示，“光互连和先进封装集成是下一代人工智能基础设施的基石”。
几乎同一时期，Marvell以32.5亿美元收购了硅光子初创公司Celestial AI，AMD也通过收购Enosemi布局了光学互连技术。
但挑战是竞争格局的日趋激烈。
祥峰投资执行合伙人李伟的剖析一针见血：曦智科技做“独立标准化的第三方供应”，而英伟达、华为推行“自有生态的一体化黑盒”，前者使下游超大规模客户避免被单一供应商锁定，由此在战略上占据独特优势。
在国内，2025年中国Scale-up光互连市场中，仅曦智科技与华为两家公司实现大规模商业化。
招股书披露，按2025年收入计，曦智科技在中国独立Scale-up光互连解决方案供应商中排名第一，占据88.3%的市场份额，并且是唯一能提供端到端集成式大规模Scale-up光互连方案的独立厂商。
在国际上，美国公司Lightmatter、Ayar Labs估值已分别达44亿及40亿美元，Celestial AI更以55亿美元估值被Marvell收购——三者在海外一级市场均获得了充分定价。
但李伟指出，曦智科技相比这些对手，最大优势在于“落地速度”：“像Lightmatter、Celestial AI，它们也没有做出很好的进展，曦智从产品上讲是处于领先地位的。它率先在国内跑通了从光芯片设计到封装，再到算力节点工程化的闭环，做得非常快。”
当然，竞争远不止于此。
市面上除了传统的GPU之外，还涌现出英伟达LPU、阿里RISC-V端侧算力芯片、清微智能的可重构计算芯片RPU，以及Cerebras的“巨型芯片”等多元技术路线。
对此，李伟的判断是：“最终，技术路线没有一个绝对的胜负，只有性价比和生态的PK。未来是一个多样异构共生的时代。”
围绕光计算的市场爆发时点，李伟认为，第一道关卡在于“软件的生态”。
其逻辑是：硅光工艺愈发成熟、封装技术持续走高，但若缺少像英伟达CUDA那样便捷的编译器供开发者调用光计算资源，大规模推广就无从谈起。
他强调，曦智科技目前的商业化路径“以点带面”：先靠光互连切入数据中心急需的痛点，获取前期现金流，再以更高资本效率的方式托举远期的光计算布局。
在他看来，若曦智科技能借上市所募集的长线资本，在软件栈或先进封装领域展开纵深整合，那将意味着它不止于做“卖硬件的”，更可能向上跃迁为产业链的关键“规则定义者”。上市不是终点，而是“成为一家平台化公司的起点”。
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