對話曦智科技沈亦晨：一個 MIT 博士與光計算穿越死亡谷的十年

2017 年，28 歲的沈亦晨創立曦智科技時，瞄準的是英偉達。

那時，摩爾定律放緩已是行業共識，芯片製造逼近 7 納米，繼續靠電芯片提升算力看起來越來越難。他的想法是，用全新的光計算芯片替代英偉達的 GPU，承擔 AI 計算任務。

技術源自上一年他在 Nature Photonics 上發表的論文——第一次從實驗上驗證了用光進行深度學習計算的可行性。這篇論文至今仍是光子計算領域被引用最多的奠基性工作之一。也是因為這篇論文，沈亦晨拿到了來自真格、百度、五源等的 1100 萬美元天使輪融資。

九年后，摩爾定律仍然堅挺；先進製程已經推進到了 1 納米；英偉達的市值躍升了數十倍至 5 萬億美元，光計算卻還在尋找能落地的場景。

投資人也謹慎了起來。中國的國產 GPU 廠商每家都融了近百億元，而在更難做的光計算行業，曦智融得最多，但一共也只有二十幾億元。

技術最早看到未來，商業世界卻只願意為已經發生的現實定價。多數原始創新的硬科技創業公司都要穿越這樣的 「死亡谷」，ASML 經歷過、Genentech 和英偉達也經歷過。

曦智科技投資人、和利資本執行合夥人張飈説，關鍵要會適應時勢。大方向固然重要，但每到一個節點，得先把那些容易摘到的果子先摘下來，「有時候，最怕的反而是十年磨一劍。」

2022 年底，曦智的光計算產品陷入瓶頸。新項目至少還要再花 5 億元，而公司賬上只有 3 億元。技術團隊強烈希望繼續投入、公司還能繼續融資，但沈亦晨還是將其叫停了。

也是在此時，大模型爆發帶來的算力需求，讓超節點和 GPU 集群之間的高速互連變得越來越重要。曦智將重心轉向了光互連業務——用光來替代一部分電線，把芯片、服務器和 GPU 集群更快、更省電地連在一起。

「活下去纔是最重要的。」 沈亦晨説。他很清楚，如果把這筆錢花掉，即便還能再融資，公司也會陷入被動，甚至被迫簽下對賭。那段時間，他見證了十幾位 MIT（麻省理工學院）同學創辦的公司因此而倒下。

2025 年，光互連已經為曦智貢獻了接近 80% 的收入，達 8400 萬元左右；在中國獨立 Scale-up 光互連解決方案供應商中，曦智佔據了 80% 的市場份額。同一年，曦智再次啟動了新一代光計算芯片的研發，目標是讓它真正進入大模型推理環節。

今天，曦智科技在港交所上市，吸引了包括阿里巴巴、GIC（新加坡政府投資公司）、中國移動、貝萊德、淡馬錫、高瓴等 20 家基石投資人，目前市值超過 800 億港元。

「現在我們有星辰大海，也有面包了。」 沈亦晨説。

我們與沈亦晨的這次對話發生在上市前夕。專訪前，他剛結束一場技術會；採結束后，又卡着點趕往了下一場會議。這是他的日常——幾乎沒有獨處時間，但看不出任何疲態，只是頂着一頭有些凌亂的頭發。路過的同事提醒他：你該剪頭發了。

「十年過去了，有沒有可能光計算這條路本身可能就不成立？」 我們問他。

「站在技術進步的角度，這件事就應該有公司去嘗試。」 沈亦晨説。

「但也有可能成為炮灰。」

「哪怕成為炮灰。」 他説，我們本來就是最早提出這條路線的人，我們不做，誰來做？」

一篇價值 2200 萬美金的論文

晚點：光計算在今天看來都算是相對超前的方向，但你在 2017 年還沒畢業時就拿到了真格、百度、順為、五源等機構給的 1000 萬美元 。他們當時真的理解你要做的事情嗎？

沈亦晨：多數人都不怎麼理解，畢竟我們在 Nature（國際頂級學術期刊）上的那篇論文才剛發出來。安娜（方愛之，真格基金創始合夥人兼首席執行官）和我在北京國貿的一家咖啡店聊了 20 分鍾后就直接給了投資意向書。五源聊得比較久，先投了 20 萬美元，后來又補了一些。

不過這也和大環境有關係。前一年 AlphaGo 剛贏了李世石、寒武紀剛成立，很多人看到了 AI 在往前走，所以 AI 計算這個賽道在當時也是相對熱的。

晚點：你是怎麼算出來要融 1000 萬美元的？

沈亦晨：天使輪我們其實也只能融到那麼多，因為我們只有一篇論文，團隊都還沒有。那篇論文大家算了算，值個一億多元，所以我們就按 2200 萬美元的投前估值融了 1100 萬美元。

就我所知，歷史上可能也沒有哪篇論文能值錢到這個程度。當然后來寫出 Transformer 論文的一批人陸續出來創業，很多公司估值很高。

晚點：一篇論文為什麼可以有這麼高的定價？

沈亦晨：首先那篇論文在當時的影響力確實比較大，Nature 上大多數文章平均引用量是 50 次，我們這篇過去幾年的平均引用超過了 500 次。

美國的技術投資市場會有這種周期：一個方向突然被點燃，大家發現它過去很多年沒做出來，現在好像又快要做出來了，預期就會被迅速打高。

而且那段時間，和我一起寫那篇論文的同學也成立了一家光計算公司 Lightmatter，這件事本身就很有話題性。

晚點：你們竟然沒有一起創業？

沈亦晨：我們的性格和理念不太一樣。就像美國有兩類創業者，一類是像馬斯克一樣的大夢想家，一類是拉里·佩奇這種更務實和落地的人。我其實更欣賞后者。

晚點：你當時的預期是什麼？

沈亦晨：我當時判斷，光計算三到五年內有機會做出來，而且是聚焦在 AI 領域，替代那些用電的傳統 AI 芯片，計算速度大概比它們快 10 倍左右。我們對自己的定位就是 AI 芯片領域里的特斯拉。

晚點：所以你想挑戰英偉達，這聽起來不也是一個很大的 「故事」 嗎？和他説的要取代英特爾，本質上有什麼不同？

沈亦晨：十年前英偉達的市值是英特爾的九分之一；它和特斯拉的市值加起來也就和小米差不多，所以還不算是一個巨物。

另外 2017 年還沒有大模型，大家談的 AI 主要還是計算機視覺。所以我設想的場景是，做一臺光子計算機，用來快速識別和分析海量視頻流，解決內容安全、涉黃檢測、違規內容識別等問題。

晚點：你當時為什麼沒有選擇在學校把研究繼續做下去，或是先去大廠積累點經驗？

沈亦晨：我拿到過蘋果和 Meta 的 offer，蘋果當時感興趣的是如何用硅光做出一款能檢測血糖的手錶，因為硅光是可以無損的穿透皮膚的；Meta 則是想用硅光解決 Oculus 的透明顯示問題。進了大廠，資源確實多，但你肯定就得去研究它們要的這些方向，而不是去搞光計算這種 「不靠譜」 的東西。

學校的好處是自主權大，但資源太少。通常也就是一兩百萬美元啟動資金，帶一兩個博士生慢慢做，節奏會很慢。但創業不一樣。我們公司成立后，第一筆融資就是 1100 萬美元，很快組起了 20 多個人的團隊。一年之內，就把我博士五年做的東西重新做了一遍，而且做得更好。創業最大的優勢，就是速度一下子被拉起來了。

晚點：你在剛創業就吸引了 Maurice Steinman（mo）的加入，他當時是 AMD 最高級別的技術專家（Senior fellow）。但聽説你們此前完全不認識，是你直接發郵件聯繫他的？

沈亦晨：我給美國四十多個半導體行業的專家都發了郵件，基本是能找到的人都聯繫了一遍，包括 Jim Keller（半導體行業最有名的芯片架構師之一）這樣的人。大部分人沒回，也有一些人回了，mo 就是其中一個。

他后來給我講的版本是，收到郵件那天晚上，他剛好和太太在我們公司附近吃飯。那時他剛做完 AMD 的芯片互聯架構 Infinity Fabric 這個項目，也在想接下來做什麼。他理想中的下一站，就是去一家創業公司做工程副總裁，而我在郵件里恰好是邀請他來做我們的工程副總裁。他后來跟我説，這件事像是上天安排好的。

晚點：你怎麼想到這個辦法的，聽起來是一個效率非常低的做法？

沈亦晨：當時 MIT 的創業氛圍還是挺濃的，我們也聽過很多類似的創業故事。很多人可能會覺得，這個學生怎麼這麼搞笑，但萬一有人願意回呢？反正我是 nothing to lose（沒什麼可失去的）。

再加上我們是學生團隊，能招到的人大概率也還是學生，但公司特別迫切需要一個真正做過芯片、帶過工程團隊的行業老兵。而且他們的加入對我們未來吸引人才也會有很大的幫助。

晚點：你覺得最終吸引 Maurice 加入的關鍵原因是什麼？

沈亦晨：從我發郵件到他真正加入，中間其實隔了大概半年。那段時間，我幾乎每周都會想辦法約他，跟他講我們的最新進展，也不斷講我們對這件事的判斷和願景。直到某個節點，他才真正下定決心加入。

而且在他加入之前，我還請他幫我們面試候選人了。所以那時候我不只是在招他，也在想盡辦法把這些真正懂行業的人拉到我們身邊。

晚點：聽説他加入后還降薪了 50%？

沈亦晨：這挺有意思的，其實他加入我們的時候，AMD 的股價正好比較低迷。來我們這邊，現金收入大概砍了一半，但我給了他期權，也給了他一個未來做到百億美元公司的想象空間，這個是遠遠高於他當時能在 AMD 能拿到的錢。

mo 之前待過的都是大公司，AMD 甚至是他呆過最小的一家公司。包括像我們現在的 COO 王瀧，上一家公司是哲庫（OPPO 旗下自研芯片公司），那也是他呆過最小的一家公司。一個人在大公司里做了二三十年，到職業生涯后半段，可能也會想去一家更有朝氣、更有想象力的創業公司。當然，他們的薪酬肯定都遠遠高過我。

技術可行和真正商用之間隔着巨大的鴻溝

晚點：你之前説你比較保守，認為光芯片替代傳統電芯片要用三到五年。但今天已經過去快十年了，電芯片仍然是主流。

沈亦晨：那個時候業內普遍認為摩爾定律在幾年后就要完蛋了，7 納米之后，電芯片繼續提升的空間已經不大，下一步機會可能在光上。但誰也沒想到摩爾定律是那麼地堅韌，還在往 5 納米、3 納米、2 納米一路往前走，甚至 1 納米也還在推進；后來 HBM、3D 堆疊、Chiplet 這些新技術也陸續成熟起來，電芯片的競爭力反而一直在提高。

再一個是我們自己在工程上、在光的供應鏈等各個環節也碰到了很多挑戰。

我當時認為光計算就是行業共識，但現在回頭看可能根本不是。

晚點：你應該是全世界對光計算是最瞭解的人了，核心技術路線也是你提出來的，反而卻低估了它落地的難度？

沈亦晨：我還記得 2018 年 A 輪融資時，經緯的合夥人左凌燁問我們，光計算真正產業化大概要多久、多少錢。我給了一個自認為已經很狂野的估算：3 到 5 年，3 億美元。結果他聽完后只回了一句：這麼便宜？就這麼點錢？

當時我不理解他那話什麼意思，但現在理解了。如果我是從英特爾出來的，完整做過一款 CPU，可能會更清楚一顆商業化芯片到底要花多少錢。但我是從學校出來的，過去一個項目最多花個 10 萬美元就能做出成果。后來才知道，研發一款真正商業化的 GPU，本身可能就是十億美元級別；更不用説做一款試圖改變計算範式的光計算產品，它需要的錢只會更多。

晚點：你的產品工程副總裁 Maurice 來自 AMD，是產業里非常資深的老人了，他應該清楚你們需要多少資源？

沈亦晨：這里面還有一個很重要的原因是，我們當時判斷，如果只做一款能在某個單一場景里應用的光計算芯片，3 億美元其實是夠的，甚至可能還用不了這麼多。事實上我們也做出來了，曦智的 Pace 芯片在單一場景上的速度比傳統電芯片要快了將近 1000 倍。

但我們忽略了兩個關鍵問題：第一，芯片研發周期通常要兩到三年。你立項時判斷的是一個場景，等芯片真正做出來，市場關注點可能已經變了。

比如當時瞄準的計算機視覺現在已經沒人關心了，都在看大模型了。大模型對於存儲帶寬和配電帶寬的要求遠遠大於計算機視覺的計算，所以我們上一代產品是不兼容的。

第二，我們只是在一個特定場景里證明了光芯片能比電芯片的速度快 1000 倍，而市場要的是速度提升 10 倍，同時可以在十幾個真實的商用場景都能用的通用芯片，這件事的挑戰難度是巨大的。

晚點：2022 年底大模型熱潮起來后，機會明顯比計算機視覺更大。你們當時沒有立刻啟動面向大模型的光計算芯片，是不是説明內部對光計算產生了猶豫？

沈亦晨：其實我們在 2022 年已經準備研發了，內部代號叫 Vanguard（先鋒）。但當時公司賬上的錢很有限，一共只有 3 億元人民幣，而這一個項目就要花 5 億元人民幣，且公司還沒有能真正實現商業化的產品。各種評估下風險都太大了，所以我就把它停掉了。

晚點：不能靠融資繼續做下去嗎？很多人相信大賭才能大贏。

沈亦晨：那確實是一個非常難做的決定。當時團隊里有很多人都勸我繼續花這個錢，后來我們還專門做了一次內部辯論，把支持和反對的人分成紅隊、黑隊，各自用兩個月時間論證自己的判斷。

但我核心還是認為，公司活下去纔是最重要的。事實證明這個決定也是對的，2023、2024 年資本寒冬就來了，如果真的把這筆錢花掉，下一輪融資就會非常被動。我們過去融資一直相對順利，一個重要原因是賬上從來沒有少於兩年的現金儲備，所以每次我們都是主動的一方，也從沒簽過對賭條約。

晚點：看起來你其實也不是那麼有把握，將這 5 億砸下去后真能做出想要的產品？

沈亦晨：我認為從技術方向上看，這條路沒有錯。但以我們當時的工程能力，要做出一款全新的光電一體化、垂直合封芯片，難度非常高，更不用説還要一次做成。

當時全球真正做這件事的公司很少，主要就是我們和 Lightmatter。他們到現在都沒有產品出來。也正是因為全世界都沒有人做過這個事兒，對於它有多難，沒有人有完整的認知。

晚點：現在為什麼又能做了？

沈亦晨：我們現在已經有了可以持續產生收入的業務——光互連；上市后我們的融資渠道也變多了，安全墊就更厚了。比如去年，公司真實現金支出只有 2 億多元人民幣。這次上市我們融了 30 億，加上賬上接近 10 億元現金，理論上按這個消耗速度，即使不考慮收入，也能支撐個二十年。

晚點：有了充裕的資金后，目前來看大的挑戰還有什麼？

沈亦晨：今天最大的挑戰還是成本和工程複雜度。比如我們的 PACE 3 一開始就是按更大規模的 AI 計算來設計的，不只是單卡能力，而是要考慮未來怎麼組成更大的系統，甚至進入超節點場景。這就意味着它不是單獨做一顆芯片那麼簡單，還涉及先進封裝、存儲和互連，整個系統複雜度很高。再加上我們現在使用的是全國產供應鏈，每個環節的成熟度、良率都會影響最終成本。

但即使最后成本沒有達到最理想狀態，只要它在性能上能體現出優勢，並能實現小批量部署，對我們來説也是一個很重要的階段性成果，然后再慢慢努力爬升。

晚點：性能優勢是足以覆蓋掉成本劣勢的嗎？

沈亦晨：按照我們目前的設計，不管是產品規格、系統架構，還是具體工程方案，我們都覺得 PACE 3 的性能會非常強，最終性價比應該是會不錯的。

但坦誠講，這是一套非常複雜的系統。即便放到全球範圍內，這種複雜度的光電芯片系統也很少有人真正做過。要把它完整交付出來，確實需要時間。最終效果也要等芯片回來、驗證完成之后，才能真正落到紙面上。

晚點：你對這款芯片的預期是什麼？

沈亦晨：我的目標是至少先找到一個 killer app（殺手級應用），或者説是有商業價值的市場，證明光芯片能比電芯片表現得好，不管它是 1 億美金的市場還是 10 億美金的市場，這是非常有可能實現的。目前看就是大模型推理。

晚點：在大模型推理上完全取代電芯片？

沈亦晨：肯定還是要一起協作。現階段光計算還沒有到完全獨立於電芯片去運作的地步，還有太多的工程問題沒有解決，比如存儲問題、非線性的問題。它們之間有點類似 CPU 和 GPU，不是替代關係，而是各自負責各自擅長的事情。

現在是在國內做光計算最好的時刻

晚點：你的創業最早是在美國起步的，但早期融資主要來自國內 VC。你一開始就計劃最后要回國發展嗎？

沈亦晨：一方面是國內的投資人比較熱情，搶得比較厲害一些；另一方面，美國資金有很多附加條件，我們不太能接受。比如到 2019 年，我們再去 Sand Hill Road（沙丘路，位於美國硅谷）融資時，作為一箇中國創業者，已經明顯感受到他們態度的差異。

Google 當時也找我們聊過，説肯定不會投 Lightmatter。結果把我們的技術細節都問了一遍后，最后投了 Lightmatter。

但我的私心確實覺得，這個技術如果能在中國做成是最好的。

晚點：你在什麼時候決定徹底把公司轉成國內架構的？

沈亦晨：2023、2024 年的時候。

其實我最早在 2020 年初的規劃還是，美國團隊至少要擴到 200 人。那時候租賃市場也很熱，三年期辦公室很難租，於是我們直接在波士頓市中心最高的大廈租了一整層，一簽就是八年。這個辦公室也是選了很久才定的。它環境很好，下面又沒有地鐵，震動小，適合做硬件研發。到現在那個辦公室的租期都還沒到。

晚點：地緣環境的變化對你來説最直接的影響是什麼？

沈亦晨：此前的很多合作沒辦法推進下去了。比較幸運的是，北京、上海兩地政府都很支持國產硅光產線建設，又遇到了沒有私心幫助我們的貴人，所以最后這件事還是成了。

晚點：今天大模型起來后，算力需求、互連帶寬和能耗壓力都在快速上升，光計算看起來比前幾年更有吸引力。但國內真正做光計算的公司仍然不算多，這是為什麼？

沈亦晨：去年國內也成立了十幾家光計算公司，但大家都會碰到同一個問題：光計算的技術難度可能比做 GPU 還高，資本市場願意給的資源卻遠少於 GPU 公司。GPU 公司有很多家，每家都融了接近一百億；但光計算公司里，融得最多的可能還是我們。不算這次上市融資，過去也就是十幾二十億元。這個資金量其實是遠遠不夠的。

晚點：因為 GPU 是確定性更高的機會？

沈亦晨：是的。投資人或許也認可光計算未來有百億、幾百億元市場空間，但覺得成功概率只有 5%，最后算出來的估值可能也就幾十億元。

中國的大模型和商業火箭能拿到高估值，一個重要原因是美國已有 OpenAI、SpaceX 這樣的參照物，國內投資人更容易定價。但光計算沒有這樣的參照。美國還沒有公司真正跑出來，投資人就只能按很低的成功概率來算估值。估值低，能融到的錢就少；錢少，又不足以真正做出一款光計算產品。這就是當時的死結。

晚點：美國的資金很充裕，為什麼它到今天沒有涌現光計算創業潮，也沒有成功的產品出來？

沈亦晨：美國這邊沒做出來，一個重要原因就是我那位同學的公司 Lightmatter，它要追趕的是一個更大的巨獸——英偉達。

在中國做一款有競爭力的光計算產品，大概 5 億元人民幣就可以啟動。這個量級，差不多相當於做一顆 12 納米或 7 納米電芯片的流片成本。但在美國，如果你説要做一款顛覆英偉達的產品，這不是 5 億元人民幣能解決的問題，而是可能要投入 5 億美元甚至更多，去做一款能和 Rubin 這種最先進芯片競爭的產品。這還是挺絕望的。

所以我認為，現在是中國做光計算的黃金時期，國產電芯片過去 5 年都沒有任何變化，先進製程受限，反而讓光計算這樣的新路線有了更現實的機會，也可能更快冒出來。

晚點：和十年前相比，你對光計算前景的判斷發生了什麼變化？

沈亦晨：其實還是一樣的，摩爾定律總有一天會到頭。現在製程已經推進到一納米量級，而一個原子的尺度也就是零點幾納米，再往下走一定會越來越難。

當然，誰也不知道中間會不會又冒出新的封裝、架構或者材料技術，把電計算這條路再往前延幾年。

把賺到的錢全都投進研發里纔是對得起投資人的事

晚點：曦智最早是從光計算起步的，但為什麼你們現在的收入主要來自光互連業務？外界很多人也認為你們是一家做光互連的公司。

沈亦晨：2022 年底，公司到了一個關鍵節點。雖然賬上還有兩三年的錢，但在錢花完之前，我們還沒有看到一個能真正產生收入的產品。加上當時被寄予厚望的 Hummingbird（曦智早期的光電互連芯片）沒能取得商業成功，而如果要再做一個新產品，又要花 5 億元，再等兩三年。那段時間其實挺絕望的。

恰好這個時候，大模型爆發了。我們很快意識到，未來大模型訓練不可能只靠單顆 GPU，一定要靠大規模集群；而集群越大，GPU 之間的數據傳輸就越容易成為瓶頸。只要這個瓶頸存在，光互連就有機會。正好我們之前為光計算做過相關技術儲備，所以迅速把光互連做成了一條獨立業務。

晚點：聽起來像是公司在碰壁之后，不得不做的一個決定？

沈亦晨：當時沒有太多選擇。如果我在美國，還能靠着光計算的技術領先優勢再去融一筆錢，那邊的投資人肯定希望我就只做研發，然后哪天被大廠收購。但在國內，尤其還是在當時的資本環境下，沒有人會只相信一個 「故事」。

不過我確實沒想到今天算力需求會漲到這個程度。最近見一個潛在客户，他跟我講了明年國產芯片的流片數量，我聽完大受震撼，每天都在被快速變化的市場教育。

晚點：聽説你們這次上市時，定價邏輯也主要按光互連公司來算的？

沈亦晨：我覺得這樣對投資人更公平，也更容易交代。我當時也直接跟投資人説，只看光互連業務，公司就不止這個價格；至於光計算，如果未來做成了，對你們來説就是額外驚喜。

晚點：你們的客户有一部分是沐曦、壁仞這些 GPU，跟這類傳統 GPU 廠商合作時，它們最大的顧慮是什麼？

沈亦晨：客户最大的擔心是穩定性。銅導線用了很多年，足夠成熟，出了問題也知道怎麼修。但光互連不一樣。用光直接連接兩個計算芯片、連接 GPU，此前沒有真正大規模做過。大家擔心的是，信號傳過去會不會出錯：這邊發的是 01，那邊收到的是 10，系統就沒法正常工作。除此之外，温度、灰塵、震動會不會影響傳輸效率，當時也都是未知數。

過去兩年，我們一直和這些 GPU 廠商做適配，過程中也出現了不穩定的情況，但不是那種調一年只提升 1% 的問題。通常一兩個月內，就能把穩定性修到客户可以接受的狀態。現在，即便是數千卡集群已經能落地，説明這套方案基本跑通了。

晚點：既然問題都能解決，為什麼光互連至今還沒有被廣泛應用到超節點里面去？

沈亦晨：因為它還是比電互連要貴。光纖本身比銅線便宜，可一旦加上兩端的光電轉換芯片，整體成本就上去了。所以只要銅線能連，客户一般還是會優先用銅，因為它便宜、成熟、穩定。不過如果距離一拉長，銅線就很難撐住。比如超過 1 米后，帶寬和功耗都會，這時候就必須考慮光。

核心問題是，你到底要把多少張計算卡連在一起。如果是在一臺服務器、一個機櫃內部，大家還是儘量用銅；但一旦跨服務器、跨機櫃，光互連的必要性就會越來越強。

晚點：你認為光互連什麼時候會全面普及開來？

沈亦晨：國內已經有很明確的信號了。華為的 CloudMatrix 384 已經開始大規模落地，它用 14 個機櫃連接 384 張卡，里面有大量光互連模塊，説明這條路已經被驗證過。

互聯網大廠應該從明年開始會大面積鋪開，我們也已經在和它們討論做設計對接了。

晚點：英偉達似乎並不着急？它現在的思路還是儘量把更多 GPU 塞進一個機櫃，用 NVLink 和銅背板把單機櫃內的 scale-up 做到極致。

沈亦晨：那是因為它在 NVL72 這類高功耗機櫃系統上已經投入了 100 億美金，液冷、供電、背板、電互連都是一整套體系。既然已經投入這麼多，它短期內一定會盡量延長電互連的生命周期，讓這套系統服務更多代芯片。

你看谷歌就不同。它一開始就判斷，算力集群最終還是要走向光，所以乾脆更早地投入了光互連，甚至是光交換。雖然早期用光更貴，但長期看有機會把系統效率和規模優勢收回來。

晚點：你預計英偉達什麼時候會全面轉向光互連？

沈亦晨：下一代產品大概率就會上。互連帶寬每一代都在漲，帶寬越高，銅能傳的距離就越短。今天能在幾十釐米內解決的問題，下一代可能就會變得很難。

看老黃的態度，他甚至可能想跳過傳統光模塊，直接走硅光共封裝的路。否則今年 GTC 他就不會花那麼多篇幅講 CPO（共封裝光學），而是會講，我們又有一種新技術，可以讓兩顆芯片在 5 釐米以內高速互連，做出一個密度更高、完全靠電連接的機櫃。

晚點：你認為光互連未來的市場接下來會如何演變？

沈亦晨：競爭會越來越激烈。一個是 「易中天」（新易盛、中際旭創、天孚通信）這些模塊廠商和服務器廠商，它們原來雖然不做芯片，但現在有錢了后肯定會往芯片端去佈局；還有很多創業公司也開始有錢了。

晚點：聽説現在很多新的創業公司已經在外面形容你們是 「上一代」 光計算公司了。

沈亦晨：我聽說了。這些公司要融資，投資人肯定也會問，曦智已經做了 8 年，有團隊、有資金，現在還上市了，憑什麼你們能超過它？所以它們必須講一個不一樣的故事，於是我們就很榮幸地成了大家想顛覆的那條龍，我覺也行吧。這也給了我們更多前進的動力。

晚點：雖然你們現在靠光互連獲得收入了，但從財報上看，曦智的賬面虧損是在擴大的。你認為多久能改善這個情況？

沈亦晨：實話實説我不是那麼追求盈虧平衡，我如果真想做，明年后年就有機會。但我覺得，這不是當下最重要的目標，特別是在變化和競爭如此激烈的時候，用一個要儘快實現盈虧平衡的心態做公司，可能會錯失很多機會，也説明這家企業沒有太多研發。

但是我會控制虧損，在內部也提出了要儘量收窄虧損，主要是讓大家不要亂花錢。把賺到的錢全都投進研發里纔是對得起投資人的事。

有些事總要有人去試，哪怕最后會有人當炮灰

晚點：聽説你在 MIT 讀博期間還創業過兩次，都是基於自己的學術成果，而且最后都失敗了？

沈亦晨：第一次創業來自我們做的一個 Science（國際頂級學術期刊）級別的研究成果，研究的是光學納米材料，也可以理解為一種特殊的光學膜。它最特別的地方在於，不同角度下會呈現完全不同的視覺效果：有些角度看像鏡子，有些角度看又像透明玻璃。

我們一開始想把它用在太陽能電板上，希望提高光能利用效率，解決能源問題。結果這層膜貼上去后三天就壞了。最后找了半天發現，發現它最好的落地場景是手機防窺膜。連電腦都用不上，因為那個膜做不了那麼大的。后來 3M 公司花了十幾二十萬美元把專利買了過去，但到現在也沒用上。

晚點：你們在實驗室做實驗的時候沒有發現，它在太陽能上用三天就會壞嗎？

沈亦晨：發論文的時候不會把這種事情當回事兒的。比如我們發第一篇光計算論文的時候，也不會考慮讓芯片跑一整天會怎樣，它只要能成功跑哪怕一秒，作為一篇論文來講就足夠了。

第二次也是，我們做的是一種透明顯示技術的玻璃。它平時看起來透明，但用特定激光投影儀一打，就能顯示畫面，相當於把玻璃變成屏幕。這個技術量產不難，但商業模式不成立——一兩平方米的貼膜只能賣 200 元左右，特定的三色激光投影儀卻要賣 2 萬塊。最后一算，我們説做這個膜還不如做代理賣投影儀賺錢快。

晚點：看起來還是技術創業的老問題，低估了把一個論文里的成果做成商業化產品的難度。

沈亦晨：是的。再比如我們今天做光芯片，基本是站在巨人的肩膀上，可以利用臺積電、中芯國際這樣的成熟製造能力。但當時做光學膜不一樣，市場上沒有現成的納米級光學膜產線。要把它從實驗室樣品變成產品，就得自己建產線，投入很重，成本也非常高。

晚點：但手機膜為什不能繼續做下去，全球手機防窺膜每年應該還是有十幾億美元的市場的。

沈亦晨：到第二年時，我的光芯片研究出來了。我同步開始看光芯片，明顯感覺到市場對這項技術的關注度更高。

如果是把太陽能效率提高 10% 這種更有影響力的事，我會很有熱情繼續做，因為它解決的是能源問題。但如果只是讓一張原本偏暗的防窺膜變亮一點，我很難覺得這是一件足夠重要的事。

晚點：重要的標準是什麼，市場規模還是公司的規模？

沈亦晨：還是這件事本身的價值，它是不是一件我願意很自豪地跟父母、朋友，甚至以后跟我的孩子講的事。

比如我的導師 Marin Soljačić，他在很年輕的時候就成爲了 MIT 正教授，最有名的工作之一是發明了隔空傳輸電力，就是無線充電技術。

再舉個例子，如果中國能做出一家自己的英偉達，那當然很偉大。但如果回到十年前，我還是會選擇做光計算而不是 GPU，因為光計算如果能做成，哪怕最后只拿到 10% 的市場份額，也是一件更有突破性的事。傳統 GPU 這條路，我不做也會有很多人做；但光計算這條路，如果我們不做，大概率整個行業會比今天發展得還慢。

晚點：除了你是 「第一人」 以外，光計算這件事情對你的吸引力還有什麼？

沈亦晨：做什麼其實無所謂，只不過正好我是研究這個的，你看我也做過光學膜創業。但核心還是 Technology matters（技術本身有沒有價值）。

晚點：這是你的導師帶給你的影響嗎？

沈亦晨：我覺得他在我創業上最大的幫助，是沒有拿很大的控制性股份。這一點在教授帶學生創業里其實很少見。

國內很多教授學生創業，常見情況是老師佔很大比例，自己又不全職出來，學生拿很少股份，全職在公司里干。最后成功的往往很少，因為一旦失敗，學生付出的是全部機會成本，導師其實沒有太大損失，還可以繼續做教授、再帶下一批學生。

晚點：你和強腦科技的韓璧丞、晶泰科技的温書豪都屬於 2017 年前后那批有科研背景的創業者。同樣是技術創業，你覺得你們和今天的這波大模型創業者有什麼不同？

沈亦晨：國內現在這一波大模型創業，很多創始人其實已經在業界做過一段時間，或者已經創業過一次了。比如楊植麟、閆俊傑都不是剛從學校畢業就出來創業。唐傑老師稍微不一樣，他本來就是高校教授。

但我們那一波不太一樣。很多人是博士剛畢業，甚至還沒畢業，就拿着論文和實驗室成果出來創業。那更像是科學家第一次被資本系統性推到創業前臺。如果再早五年，機會可能完全不一樣，投資人未必敢投這種硬科技項目。

晚點：你心目中技術創業的標杆企業家是誰？

沈亦晨：張忠謀吧。但我覺得他最厲害的地方不只是技術，而是做出了幾個非常關鍵的商業判斷。比如選擇做獨立晶圓廠，走晶圓代工這條路；在正確的時間切入 CPU 製程；不去和客户競爭做自己的芯片，包括不像三星一樣去做存儲。這些判斷后來都被證明非常重要。

相比之下，我們今天還沒有完成這樣的商業驗證。當然，我也希望自己未來能做出類似級別的戰略決策。

晚點：你們現在還會對標英偉達嗎？

沈亦晨：我覺得我們現在已經很難再把自己對標成英偉達了。更現實的路徑，是成為未來數據中心，光芯片里的領先公司。我們判斷，光芯片未來可能佔到數據中心市場的 30% 到 50%，這個空間本身已經很大。

接下來最重要的是兩件事：光互連儘快搶佔位置；光計算找到第一個真正成立的殺手級應用。

晚點：你做光計算已經十年過去了，有沒有哪一刻懷疑過，可能光計算這條路本身可能就不成立？

沈亦晨：站在技術進步的角度，這件事就應該有公司去嘗試。更何況萬一摩爾定律真的到頭了呢？一旦做成，我們的上限也會非常高。

晚點：但也有可能成為炮灰？

沈亦晨：哪怕成為炮灰。我們本來就是最早提出這條路線的人，如果我們不做這個炮灰，誰來做？而且這條路上值得有炮灰，你看量子計算還有那麼多公司在做呢。

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