AI越强大，算力芯片却越容易“堵车”。
这不是玩笑，是正在发生的行业现实。大模型训练、智算集群持续扩张，芯片之间的数据传输正成为最隐蔽的瓶颈。昂贵的高端GPU，大部分时间都在空等数据，算力芯片被迫“原地挂机”。另一边，新材料研发、生物医药筛选、新能源配方优化，传统计算根本跑不动。一个高温超导材料模拟，跑三个月未必有结果。精度不够、效率太低、成本太高，三道枷锁同时卡在产业升级的咽喉上。
8月26日至29日，HICOOL2026全球创业者峰会现场，两家硬科技企业将带来两把不同的钥匙。一把叫华芯光织；一把叫量坤科技。
给算力芯片修一条“全光高速路”
大模型训练和智算集群规模持续扩张，算力芯片之间的数据通信正在成为制约系统效率释放的重要瓶颈。过去，数据需要跨越芯片、板卡、服务器和机柜等多个互连层级，经过高速电连接、交换与光纤网络不断向外传递。好比货物从村道进入城市道路，再驶上高速公路——道路越来越宽，但每一次换道和转运，都可能带来新的等待与消耗。当GPU越来越快、集群越来越大，AI基础设施面临的矛盾也开始发生变化：不只是芯片能不能算得更快，而是海量数据能不能跟得上算力增长的速度。
华芯光织选择让光进一步走进算力系统内部。希望用一张高速“光路网络”，把原 本分散的算力芯片高效连接起来，让它们在协同计算时表现得更像一颗“大芯 片”。公司围绕自主研发的光子中介层、硅光交换芯片与玻璃基光织物算力背板构建下一代光互连体系，“让高速数据互连从芯片内部进一步向封装级、板级和系统级延伸”。光子中介层，让光更靠近计算芯片；硅光交换芯片，则让不同节点之间的光连接能够根据通信需求灵活组织；玻璃基光织物算力背板，让多个算力节点接入高密度光互连平台。
从芯片内部，到板卡之间，再到跨板、跨机柜，华芯光织正在为下一代AI算力搭建一张新的“高速路网”。
支撑这套方案落地的，是一支兼具学术深度与工程能力的团队。创始人刘垚为UCLA学士、清华与港中大金融硕士，联合创始人兼CTO杨睿为UCL光子学博士，其所在实验室长期位居全球TOP3。团队在芯粒集成、先进封装、光互连等领域积累深厚。
首期2000余万元投资已到位，自研硅光芯片进入流片阶段；已与华为昇腾、中兴通讯等头部企业技术对接；Pre-A轮融资已锁定15亿元估值投资意向，元禾控股、东运创投等国有产业基金进入尽调阶段。
打通数据通路之后，计算引擎的升级便是下一道必答题。
新材料研发、生物医药筛选、新能源配方优化——这些前沿领域有一个共同痛点：传统计算根本跑不动。一个高温超导材料模拟，用传统高性能计算跑三个月，也未必有结果。精度不够、效率太低、成本太高，三道枷锁同时卡在产业升级的咽喉上。
量子计算的优势在于，处理这类复杂问题时运算速度呈指数级提升，原理上拥有经典计算难以追赶的优越性。但难题是如何让量子计算走出实验室，变成产业界真正用得上、用得起的工具。
量坤科技亮出的是一套三合一的“工具箱”：“量子×AI×HPC”异构智能计算平台。量子专攻高精度求解，AI负责大尺度建模预测，超算提供稳定的算力底座。三种武器协同，把科研计算从“作坊式”推向“工业化”。目前，这套组合拳已在锂电电解液研发、高温超导材料模拟、创新药物分子筛选等领域打出实绩，研发周期从年缩到月，从月缩到天。
创始团队兼具顶尖学术背景与头部产业经验。创始人吕定顺博士毕业于清华大学交叉信息研究院，师从国际量子计算知名专家；核心成员曾参与九章光量子计算机研发验证，完成谷歌量子优越性电路模拟突破，多项成果发表于Nature子刊等顶刊。
成立仅半年，量坤科技已完成超2亿元天使轮及天使+轮融资，获英诺天使基金、BV百度风投、水木清华校友基金等头部资本加持，深度参与筹建北京量电融合创新中心。
你能亲眼看到什么
走进峰会现场，你将亲眼看到一场正在发生的算力革命。
华芯光织的展台上，一块算力背板正在用光替代电。没有铜缆的纠缠，没有频繁的协议转换，多块算力芯片被光织成一块“整体芯片”，数据不再一站一站地“挪”，而是直接“跑”在光上。你亲眼所见的，是GPU从“等数据”到“等不到数据”的困局被彻底翻盘。
量坤科技的展台上，量子计算不再是公式和论文。它变成了真实的屏幕、真实的案例、真实可感的效率跃迁。一个高温超导材料的模拟、一组创新药物的筛选，原先数月甚至数年的研发周期被大幅压缩。他们正在做的事，是让科研从“排队等算力”变成“算力等需求”。
两个展台，两种路径，同一个方向：让中国硬科技的算力底座完成一次跃迁。来看数据怎么“跑”上光，来看量子怎么“算”出未来。
