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科技虎嗅·陈伊凡_YF··AI 生成
英伟达只投不做的生意，这家中国公司想接住
本文深度访谈光引科技创始人程祺翔，他拥有剑桥、华为、哥大等光电子背景，却选择了一条与资本热潮看似相悖的商业路径：不急于讲光计算的宏大故事，而是先从离商业化最近的光传感做起，用其收入和毛利支撑长线的光交换（OCS）业务，将光计算保留为长期技术储备。文章详细解释了15年后OCS市场时机成熟的原因（AI集群Scale Up场景的纳秒级交换瓶颈），分析了英伟达等巨头为何自己不碰OCS硬件，并展示了光传感在白酒发酵检测、无创胶原蛋白检测等领域的落地案例。适合对AI基础设施、光电融合、半导体创业技术商业化决策感兴趣的读者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍光引科技创始人程祺翔选择“先传感、再通信、最后计算”的商业化次序，是汲取了15年前过早推动光交换成为“先烈”的经验，其核心原则是‘技术的先进性不等于市场的先进性’；在资本热捧光计算的当下，这是一种‘不性感但活得久’的策略。
- ▍光交换（OCS）的时机在2025年成熟，不是因为技术突然突破，而是因为AI集群的Scale Up场景出现了纳秒级交换瓶颈：当电交换端到端延迟逼近微秒级，而数据传输时间被压缩到百纳秒级时，交换占空比问题凸显，有效算力被严重限制。
- 01程祺翔的履历是早于产业热潮的技术源头参与者：2011年剑桥团队做出16端口集成光交换器件；2019年参与DARPA PIPES项目从事微环光I/O早期架构设计；2023年以剑桥PI身份联合英伟达获欧盟Horizon资助推进OCS在AI数据中心落地。
- 02程祺翔算了一笔账：将成千上万张GPU堆在一起，由于网络瓶颈（主要是电交换延迟），有效算力通常只能发挥四到五成，好一点也不过五成；OCS的目标是提高这部分‘有效算力’。
- 03光引科技的光传感业务已落地两个具体场景：一是为龙头酒企开发发酵状态检测系统，替代价格高昂的大型光谱仪和老师傅经验；二是为国际美妆巨头开发无创胶原蛋白检测，将成本从40万元的超声设备压至约2000元。
- 04程祺翔解释英伟达不会自己做OCS硬件，而是通过投资（如iPronics、Lightmatter等）引导供应链，自己牢牢把控软件与生态环节，这是其一贯策略。
- 05关于光计算，程祺翔本人是‘坚定的集成主义者’，他认为光计算无法落地的核心障碍是没有集成度和没有存储；除非单片规模能超过1000×1000的矩阵，否则能效比算不过电，短期只能落在特殊场景。
反方 / 局限
- — 文章承认，程祺翔自己也不讳言‘说不后悔（没有一开始就讲大故事），是不可能的’，因为光传感在资本市场按传统PE走，估值长期被压在低位，而AI Infra赛道按未来成长空间定价，估值水位高得多。
- — OCS的规模商业化仍面临挑战，核心不在于硬件，而在于‘掌握OCS的使用方法’——即控制系统如何与现有机架融合。国内厂商在等待海外明确用法前，采购决策会非常谨慎。
- — 中国GPU产业仍偏早期，出货量尚未起量，且国内缺乏具备规模的3D封装专业厂，这使得依赖英伟达生态链的光互连或CPO业务在国内难以落地，这也是光引选择避开该赛道的重要原因。
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