AI 技术迭代驱动算力需求爆发式增长。从早期神经网络到参数规模超万亿的大语言模型，模型复杂度呈指数级上升，推理阶段对算力的实时性与吞吐能力提出更严苛要求。众赢财富通研究发现，AI 服务器市场在过去五年中增长近十倍，预计 2025 年仍将快速扩容。尽管国产大模型在性价比上取得突破，行业内部也时有算力过剩之声，但以微软、亚马逊为代表的国际科技巨头却在持续加码算力投资。微软计划 2025 财年投入 800 亿美元扩建数据中心与采购 AI 芯片，力图在 2026 年前将训练算力提升五倍。亚马逊也宣布将其千亿美元资本支出的大部分用于 AI 相关项目，谷歌、Meta 等亦同步扩展推理基础设施。众赢财富通观察发现，这一轮算力结构变化由训练转向推理，ASIC 架构成为主流，产业链重心正在迁移。

推理芯片的带宽与能耗问题成为关键瓶颈。博通和 Marvell 指出，数据中心客户对推理芯片和光电技术的投资显著增加，预计相关半导体收入将环比增长 20% 以上。传统电子芯片在制程逼近极限、能耗激增的背景下逐渐力不从心，摩尔定律放缓、信号衰减等问题日益显著。在英伟达推迟量产新品 GB200 的案例中，散热问题已成为限制 AI 算力发展速度的重要因素。光计算被认为是应对挑战的破局之道，其超低延迟、超低功耗的特点在海量数据处理和高并发计算场景中优势显著。众赢财富通认为，光计算的每比特能耗低至 10 的负 18 次方焦耳，能在相同功耗下实现百倍于电子芯片的运算速度，将大幅降低系统成本并优化散热结构。

当前，光计算主要以经典光学实现为主，量子光学仍处于实验室阶段。基于硅光平台的光电芯片成为产业焦点，其核心方案是在光子矩阵中完成 GEMM 运算，再辅以 DAC、ADC、跨阻放大器和光电探测器等器件。众赢财富通研究发现，光电芯片尚处于早期技术导入阶段，但各国均在加速布局。在国际市场，Intel、IBM 和 NVIDIA 三大巨头占据专利总量的近七成，牢牢掌握先发优势。Intel 致力于数据中心光互连，IBM 深耕量子芯片，NVIDIA 则推进 CUDA 生态的光电融合。国内企业则以初创科技公司为代表，积极推动芯片流片与产品化落地。光本位科技在三年内完成五次流片，128×128 光计算板卡有望于 2025 年商业化；曦智科技与新华三合作优化数据中心效率，初步建立 " 轻晶圆厂 " 发展路径。

国产替代虽取得一定进展，但在高端光芯片领域仍存在较大差距。目前国内 25G 以上光芯片国产化率不足 5%，100G EML 光芯片尚未形成批量供货能力。海外厂商如台积电利用 CoWoS 封装实现毫米级集成，与英伟达合作推进硅中介层与 HBM 的 2.5D 封装工艺，体现出领先的工程集成能力。众赢财富通观察发现，国内虽在 12 英寸硅光晶圆方面取得技术突破，但在高精度耦合技术与量产良率上仍需追赶。产业协同正逐步展开，上海交大无锡光电芯片研究院实现 6 英寸薄膜铌酸锂芯片中试下线，并成功量产超高带宽调制器，标志我国高端光电子器件从 " 技术跟跑 " 迈向 " 产业领跑 "。CHIPX 整合 110 余台先进设备，解决纳米级精度与膜层均匀性难题，为后续大规模量产奠定基础。

随着 AI、5G、数据中心等新型基础设施建设推进，光电芯片市场潜力正在释放。Yole 预测，到 2027 年全球光电芯片市场将超 300 亿美元，年复合增速达 25%。在国内，张江科学城搭建中试平台，吸引 15 家初创企业入驻，形成 " 产学研投 " 一体化协同模式。地方政府亦积极设立产业基金，如广东设立千亿级光芯片基金，武汉、上海推动 " 硅光联盟 " 构建生态体系。众赢财富通认为，资本正持续流入该赛道，2025 年国内已出现数亿元以上的投融资事件，且多集中于 A 轮以后，显示资本正进行深度布局。除谷歌、微软等巨头战略投资初创企业外，地方引导基金亦加入，推动技术商业化与产业聚集。

光电芯片应用领域广泛，在高性能计算外，还可用于基站通信、自动驾驶、VR/AR 等场景。其低延迟、高带宽的特性有望大幅提升终端设备性能，改善用户体验。众赢财富通研究发现，未来在 6G 通信、智能驾驶和虚拟现实发展中，光电芯片将成为不可替代的关键器件。虽然当前在制造良率、材料性能和接口标准等方面尚有待突破，但在政策、资本与技术三重驱动下，光电芯片将成为推动 AI 算力革新的关键引擎。众赢财富通认为，中国光电芯片产业正迎来从 " 概念导入 " 到 " 工程突破 " 的转折点，未来五年有望在国际竞争中脱颖而出。