不同于传统光电混合路线，智子光垣选择以可重构全光架构切入通用算力市场，将干涉计算与衍射计算融合，并通过Chiplet实现多计算核心级联，试图突破专用光计算芯片的场景限制。

成立半年连融5轮，拿下数亿元种子轮

工商信息显示，智子光垣成立于2026年5月，实际控制人杨明伦为上海辛米尔科技有限公司创始人兼CEO，其直接持股约79%。

据行业公开信息，智子光垣创始人为程远，上海交通大学人工智能学院副教授，长期深耕光子芯片与边缘智能领域。

他曾联合创立辛米尔科技并任CTO，主导全栈光计算产品体系搭建，相关产品已在多家头部制造企业实现规模化落地。

团队方面，目前智子光垣研发团队规模近50人，核心成员累计完成数十款光芯片的设计、流片与验证，覆盖硅光设计、封测、算法适配全链路。

融资方面，智子光垣在半年内连续完成5轮种子轮融资，投资方阵容包括海桐国际创新中心、云启资本、国泰海通、险峰长青、原子创投、同鑫资本，以及上海交通大学AI未来基金。

本轮数亿元融资完成后，资金将主要投向核心芯片研发与流片迭代、高端人才引进，以及应用场景拓展与产业生态合作。

两款光芯片同步流片，押注通用算力

产品端，智子光垣同时布局云端与端侧两条产品线。

面向数据中心的烛龙OPU-08采用PCIe光电加速板卡形态，搭载256×256计算核心，峰值算力150TOPS，定位为通用GPU的协处理器，加速AI推理中的大规模矩阵运算；

面向边缘场景的玄鉴TOCU-07为端侧光芯片，128×128计算核心对应100TOPS算力，支持自然环境光直接参与计算，省去输入环节的光电转换损耗。

目前两款产品的首版相关芯片均已送出流片，计划未来半年内陆续推出可部署产品。

落地进展方面，已有板卡厂商规划推出光电加速板卡，其光芯片将作为协处理器集成至对方的GPU加速板卡中；量产环节则与国内头部代工厂、封测厂商建立合作，推进批量生产工艺验证。

从产业格局看，国内光计算赛道目前技术路线分化较为明显。

头部厂商如曦智科技主打光电混合计算+光互连，优先落地云端推理场景；图灵量子等团队同步布局光量子计算与光子AI，偏向前沿探索等。

智子光垣的差异化在于可重构全光架构路线：行业内首次将干涉计算与衍射计算融合，配合Chiplet集成实现多计算核心级联，兼顾计算规模与精度；底层时空可重构设计让同一芯片可通过调度算法适配不同AI模型，无需为单一场景重新流片。

针对光计算普遍的量产一致性难题，智子光垣在芯片内置纳秒级校准模块，配合软硬件补偿将矩阵运算误差降至10^-6水平。

“专用是光计算走向应用的第一步，通用是光计算成为算力基础设施的下一步。”程远曾向媒体公开表示，光计算要突破规模化瓶颈，必须在架构、器件、工艺到软件系统全链条协同推进。

原子创投等投资方也认为，智子光垣的核心价值在于既掌握原创架构技术，又具备产业化落地经验，跳出了纯学院派团队常见的落地困局。

小结

整体来看，光计算要从专用加速走向通用算力，竞争焦点不仅在于芯片架构与计算性能，还在于能否解决规模化应用中的工程化难题。

在程远看来，光计算产业化最难跨过的门槛，从来不是单芯片实验室性能，而是稳定交付与批量一致性。

为此，智子光垣将校准、封测、模型适配提前到芯片设计阶段，试图从源头破解工程化难题，本质上是希望以工程化能力抢占产业落地的时间窗口。

随着两款芯片逐步进入产品化和应用验证阶段，可重构全光架构在算力、能效及多场景适配方面的潜力，以及相关产品的规模化交付能力，也将得到进一步验证。