上海“AI光算力第(一股)”IPO，一众<投资>人赚麻了,V8成品人我的街速追逐：街头极速追逐体验

文 | 融中财经

11 年时间，一位 MIT 博士把一纸论文，变成了港交所的股票代码。

2026 年 4 月 28 日，曦智科技（01879.HK）正式登陆港交所主板，拿下了 "AI 硅光芯片第一股 "、"AI 光算力第一股 " 的头衔。

本次 IPO，公司开盘暴涨 380.35% 报 880 港元 / 股，总市值超 800 亿港元。此次公开发售超额认购超 4400 倍，阿里巴巴、中兴通讯、联想、贝莱德、淡马锡、高瓴、GIC、CPE 等 20 家基石投资者联手认购 2.1 亿美元，包揽了近七成的份额。

资本市场正以空前热度，迎接 " 光计算时代 " 的到来。

故事的开始要回到 11 年前的 2015 年。在波士顿的一家餐厅里，峰瑞资本创始人李丰第一次见到了如今的曦智科技创始人沈亦晨。那年峰瑞资本刚成立，而沈亦晨的博士论文才刚刚写完——一个刚起步的投资机构，和一个还没想好要不要创业的博士生，就这么撞在了一起。

李丰与沈亦晨聊了几句，就直接劝他：赶紧出来做公司。

沈亦晨后来坦言，自己最终选择创业，很大程度上是受了投资人的影响。2017 年，他博士毕业，在《Nature》发表封面论文，首次用实验证实：光可以用来做计算。同年，曦智科技在波士顿成立，峰瑞资本成为了最早入场的投资方之一。2018 年，曦智科技将总部迁至上海浦东。

当年，这条赛道几乎无人看好。李丰和投资团队请教过多位芯片专家，得到的大多是观望质疑光子计算能不能成、能不能落地，全是未知数。即便前路不明，峰瑞依然坚定出手，一守就是近十年。

同样眼光独到的，还有中科创星、真格基金、中金资本、经纬创投、百度、腾讯、晨兴、招商局创投……他们纷纷在早期入局，陪伴曦智一路成长至今。

九年前，全球做光子计算的公司寥寥无几；如今，这条赛道已然热闹起来。AI 算力的瓶颈从单卡转向互连，光互联成为了下一代算力基建的核心——这正是曦智从第一天创立就认准的方向。

今日，一群押注 " 光会替代电 " 的追光者，终于等来了资本市场最响亮的回应。

从一篇论文开始

曦智科技的故事，始于一篇论文。

2017 年，沈亦晨从 MIT 物理系博士毕业。他以第一作者的身份在《Nature》发表了封面文章《Deep Learning with Coherent Nanophotonic Circuits》（《由纳米光学回路实现的深度学习》），首次用实验证明了利用 " 片上集成光路 " 进行深度学习计算的可行性。

同年，他入选《麻省理工科技评论》"35 岁以下科技创新 35 人 " 中国区榜单，随后在 MIT 创业大赛上拿了第一名，在波士顿成立了曦智科技（Lightelligence ) 。

从技术到产品，比想象中更难。

光计算是一个极其前沿的方向，说白了就是用光子替代电子来进行数据处理。传统电芯片受制于摩尔定律，在算力、功耗、延迟上已接近物理极限，而光计算理论上可以在光速下完成矩阵运算等 AI 核心计算任务，同时大幅降低能耗。

但问题是，2017 年全球做光子计算的公司屈指可数，整个行业几乎没有供应链，连基础工艺都要自己摸索。

靠着长期自研与持续攻坚，曦智摸索出了一条属于自己的突围路线。招股书显示，曦智科技目前形成了光互连和光计算两大产品线，核心技术包括光子矩阵计算（oMAC）、片上光网络（oNOC）和片间光网络（oNET）。

光互连解决的是 GPU 等计算设备之间如何高效连接的问题，曦智的主要产品包括 Scale-up EPS 和 Scale-up OCS；光计算则是用光学处理器直接加速 AI 运算，核心产品是 PACE 系列加速卡。

峰瑞资本合伙人杨永成将曦智的发展路径概括为 " 沿途下蛋 " ——锚定光计算长期终极目标的同时，不等待终极技术完全成熟，而是把研发过程中沉淀的光子核心技术分步落地。先用落地更快、商业化更强的光互连产品打开市场、创造营收，再反哺高投入的前沿研发，循序渐进搭建光子产业完整生态，为后续光计算规模化应用打好基础。

据弗若斯特沙利文，曦智科技是全球首家实现光电混合算力大规模部署的公司，2025 年在中国 Scale-up 光互连市场按收入计排名第二，已成功将光互连方案部署至三个千卡 GPU 集群，并与 GPU 及服务器制造商展开了超 15 项设计导入合作。

财务数据上，公司 2023 年、2024 年、2025 年营收分别为 3823.5 万元、6019.1 万元、1.06 亿元，复合年增长率 66.9%。

光互连业务是主力，2025 年曦智的光互连业务总收入为 8427.7 万元，占总营收 79.2%，其中 Scale-up 产品收入 7558 万元，占总营收约 71%；光计算业务 2025 年实现销售收入 2020.4 万元，同比增长 579%，但整体尚处早期，占总营收 19%。

2023 年 -2025 年，曦智的研发费用分别为 2.79 亿、3.52 亿、4.79 亿元，经调整净亏损分别为 2.64 亿、2.96 亿、2.71 亿元。

需要指出的是，曦智科技此次是按照港交所 18C 章 " 特专科技公司 " 规则上市的未商业化公司。它坦言光计算的大规模商业化仍需时间，预计约 2035 年之后光计算与电计算才有望大规模共存。

谁在投资曦智？

曦智科技的股东名单几乎囊括了国内一线科技投资机构和产业资本。

IPO 前，曦智科技已完成多轮融资——按独立融资事件计为 9 次，按招股书合并阶段口径则为 6 个阶段，投资人包括峰瑞资本、真格基金、百度风投、经纬中国、中金资本、中科创星、招商局创投、上海科创中心、腾讯、红杉中国、中国移动、上海国投、国新基金等。

作为最早入局的机构，峰瑞资本在 2017 年曦智成立时就参与了其 A 轮，2020 年 A+ 轮持续加注，一路陪伴企业成长近十年。

李丰的投资逻辑简单而坚定。在他眼中，早期投资的本质就是：" 把方向找对了，找到那个行业里综合能力和水平最高的那个人。"

峰瑞资本合伙人杨永成从物理的底层逻辑，解释了为何峰瑞坚定看好光计算赛道：" 从物理的第一性原理看，光速是宇宙间最快的速度，光有天生的抗干扰、低功耗优势。把光技术用于大规模运算，特别是 AI 加速运算，在速度和效率上大概率是最佳选择。"

不过，他们也坦言这个赛道挑战巨大，电学领域成熟通用的技术，在光领域都要从头探索—— " 这不是进口替代，而是全世界最领先的方向 "。

而中科创星与曦智的故事，则始于一条朋友圈。

2017 年，中科创星创始人米磊——这位光学博士出身的硬科技投资人，在朋友圈刷到了光学科学家朋友转发的一篇论文，正是沈亦晨发表在《Nature》上的《由纳米光学回路实现的深度学习》。专业直觉瞬间击中了他，米磊的第一反应便是：" 这件事成了。"

他当即判断：" 光如果能用来做计算，光芯片就不只是解决互联的问题，而是解决集成电路本身的问题。"

此后两年，米磊与沈亦晨保持着密切沟通，反复印证技术路径与商业化可行性。2019 年 5 月，米磊专程邀请沈亦晨飞往西安深度面谈，当场拍板决定投资。中科创星随即通过北京一期基金与先导光电基金合计投入 3680 万元，成为曦智 A 轮融资中最早确定入场的机构；2022 年，中科创星又通过光子基金追加投资 3100 余万元，持续加码这条光子计算赛道。

打动米磊的，远不止技术本身。他对沈亦晨本人的印象很深：" 他刚创业的时候才二十七八岁，但他很快就能把产业界里五十多岁的资深芯片高管挖来担任副手。一个这么年轻的小伙，让资深的人愿意加入，这展现的是企业家的人格魅力和整合资源的能力。" 米磊特别强调，" 大多数人只能管比自己年龄小的人，这一点他做到了，而且成长速度超出了我投他时的预期。"

光的时代

曦智科技登陆港股，是国内光子产业走向成熟、迈向高阶算力时代的重要标志。

2025 年，AI 算力建设全面提速，直接带火了整个光通信板块。A 股市场里大火的 " 易中天 " 组合——新易盛、中际旭创、天孚通信，凭借高速光模块需求放量，业绩与市值同步走高。其中中际旭创 2025 年营收达 382.4 亿元，2026 年 4 月盘中市值一度突破万亿元，充分反映出了市场对光传输赛道的高度认可。

这类光模块企业，处于光子产业链的中游，核心业务是完成光电信号转换，承担数据传输与互通的作用，相当于算力集群里的基础传输载体。而整条产业链想要良性运转，离不开上游核心元器件的支撑，光芯片就是最关键的一环。

2026 年 4 月，源杰科技的市场表现，印证了上游光芯片的核心价值。其股价大幅走高，一度超越贵州茅台，登顶 A 股股王。源杰主营高速半导体激光器芯片，是光设备的核心光源，也是光模块生产制造中不可或缺的关键部件。

上游光芯片、中游光模块，两大环节先后爆发，意味着国内光子产业的基础供应链已经全面打通。

和前两者相比，曦智科技代表了光子产业的下一发展阶段。它不再局限于光信号传输或是基础光源芯片，而是深耕光电混合计算领域，在高端光互联方案之外，探索 " 以光算力替代传统电算力 " 的技术路径。

简单来说，普通光模块解决的是 " 数据怎么传 "，光芯片解决的是 " 光从哪来 "，而曦智科技要解决的，是 " 算力如何才能更快、功耗更低 "，技术维度和产业颠覆性更进一步。

整条赛道快速崛起，背后是统一的产业底层逻辑——随着 AI 大模型参数不断扩容，大规模算力集群成为刚需，传统铜线互联在带宽、延迟、能耗上的短板持续放大，光互联不再是可选配置，而是人工智能产业发展的硬性需求。

2026 年 3 月，英伟达官宣向 Lumentum、Coherent 分别注资 20 亿美元，黄仁勋在官方声明中表示：" 英伟达与 Lumentum 携手推进全球最先进的硅光子技术，以构建下一代吉瓦级 AI 工厂；借助 Coherent 技术，开创下一代硅光子学，实现更大规模、更快速度、更高能效的 AI 基础设施。"

早在 2016 年 AlphaGo 战胜李世石时，中科创星创始人米磊便率先提出 " 光是人工智能时代的重要基础设施 " 这一核心判断。近期，他再度复盘了这一趋势：" 随着现在 AI 的发展，光学成本在 AI 产业里面占比越来越高，很多光学公司的市值近两三年涨了 10 倍以上。"

据弗若斯特沙利文测算，2030 年中国 Scale-up 光互联市场规模将达 1805 亿元；国内光计算市场规模，将从 2025 年的 6370 万元，增长至 2030 年的 14.62 亿元，五年复合增速高达 87.2%。机构预测，到 2040 年，光计算芯片在 AI 推理市场的渗透率，将从现在的不足 0.5% 提升至 20%。

曦智科技所处的是一个刚刚被打开的巨量市场。光互连商业化已在加速，光计算的爆发可能还要再等几年。但对早期投资人而言，这恰恰是穿越周期、卡位产业拐点、提前布局的黄金窗口。

结语

" 从科研到产业，会有 5 到 10 年的中间状态，大家都在讨论它到底什么时候爆发，直到那个爆发点真正到来。" 沈亦晨在一次和李丰的对谈里说。

资本市场以超 4400 倍的超额

“街速追逐”到底追的是什么：节奏比极速更重要

很多人第一次进来会把它当成纯竞速，但“追逐”天然带着对抗和压力：你要么追上目标，要么甩开追击。城市道路信息密、路况变化快，直线并不多，胜负往往就取决于几个关键瞬间——一个路口是抢内线还是外切，是赌黄灯还是提前减速，是贴着护栏蹭过去还是给自己留出纠错空间。

常见的两类体验差异也很明显：

• 追击向：更依赖预判与“封路”思维，直追不如“截”。你要看对方可能会走哪条主干道，提前卡出口，或在弯前切入压住线路。
• 逃逸向：更依赖路线规划与减压操作。盲目钻小巷未必甩得掉人，反而可能因为连续急弯把速度打掉，让追击者更容易贴上来。

如果你总觉得“怎么老追不上/甩不掉”，多半不是车不够快，而是节奏没建立：该稳的时候硬刚、该赌的时候犹豫，都会把追逐变成没意义的拉扯。

车辆手感与配置：选对比选贵更关键

在“V8成品人我的街速追逐：街头极速追逐体验”里，车辆差异通常体现在三个维度：起步与中段加速、转向响应、制动与稳定性。追逐场景中，最高速很多时候用不上，反而是中低速的反复拉扯最频繁。

不少人会以为“马力越大越稳”，但高输出其实更考验油门控制：出弯一脚踩深了，车尾轻飘、抓地丢失，追逐节奏很容易当场断掉。相反，油门更线性、姿态更可控的车，更适合新手先把手感建立起来，把注意力留给路线和车流判断。

更贴近实际的选择逻辑大致是这样：

需求倾向	更看重的性能点	常见体感结果
追击（需要快速贴近）	中段加速、制动距离、转向响应	更容易在一个弯后把差距吃回来
逃逸（需要持续拉开）	稳定性、出弯牵引、连续变向	不容易因为一次失误把优势丢光
新手适应	线性油门、容错、可控漂移幅度	压力小，失误可救，节奏更快建立

轮胎和悬挂也别忽视：很多“突然变难开”的问题，本质是抓地和车身姿态不匹配。追逐里最可怕的不是慢，而是车的反应变得“不可预期”。

地图与路况：你以为在拼车，其实在拼路

街速追逐的难点经常藏在路上：高峰车流、窄桥、连续施工路段、视野差的 T 字路口……这些比对手更容易制造事故。想稳定提升，建议先把地图按区域拆开理解：

1）主干道长直线：适合拉起速度、增加观察距离，但也最容易被对方预判。追击时能用来持续压迫，逃逸时别恋战，更多是转线前的“加速段”。

2）中速弯密集区：最能拉开水平差距。真正会开的人不靠漂得多漂亮，而是把每个弯的出弯速度抬高，让轮胎不过热、车身不乱摆。

3）小巷与立交交织区：看着容易甩人，实际特别吃熟悉度。常见误区是“见缝就钻”，结果撞障碍、吃减速、路线断裂。

如果你在同一张图里反复失误，优先调整的通常不是“更激进”，而是把危险点当作固定节点来记：哪些路口必须提前收油，哪些护栏边缘可以贴，哪些车流密集段宁愿走外线。这种“路线记忆”会让追逐从混乱变得可控。

操作与心态：三个最常见的坑

第一坑：只盯速度不盯车身。追逐里速度表好看没用，车头指向和车尾稳定才决定你能不能把速度带出弯。遇到连续变向，宁可少一点油门，也要先把车摆正再加速。

第二坑：把漂移当成必选项。很多街头场景里，漂移会放大损失：轮胎打滑意味着加速被吃掉、路线被拉宽、碰撞概率上升。除非你明确需要用漂移快速调整车头，否则更推荐“轻微滑移 + 稳定出弯”。

第三坑：追击时贴太近，逃逸时走太直。贴得太近容易被对方一个刹车点带着撞，或者被交通车插进来打断节奏；逃逸一直走最顺的直线，则更容易被判断并遭到截击。追击要留“反应距离”，逃逸要学会提前转线制造分岔，让对手必须猜。

注意事项与误区：爽感来自可控，不来自莽

最容易翻车的场景通常是：视野差的路口硬冲、下坡弯后盲区超车、连续碰撞后仍试图硬追。把它当成“街头极速”，并不等于忽视风险与规则，而是把风险管理也当成玩法的一部分：什么时候该放、什么时候该绕、什么时候该用稳定换时间。

当你开始能在混乱路况里把车身跑干净——少撞、少急刹、少无效纠缠——你反而会更快，也更接近“街速追逐”的核心乐趣：压迫感、反应链条，以及一次次从险象中把节奏救回来的成就感。V8 成品人我的街速追逐的爽点，往往就藏在这些细小但连续的正确选择里。

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🌈☀️☀️第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频软件。

🌈☀️☀️第六步：🛷更新和激活（如果需要）： 第一次启动扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频使用讲解

⭐️第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频”按钮从电脑文件夹选择文件《💫data.pdqgt.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

⭐️第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

⭐️第三步：点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频教程

1.打开扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频，进入扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频前加载界面。

2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

扒開腿灌牛奶🥛調挠痒痒教视频特点

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相关介绍

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更新内容

一、修复APP启动黑屏的问题

二、解锁主角内心独白系统

三、改善按钮点击区域大小

四、场景切换无缝加载体验优化

五、修复部分谜题卡关后无法重置的问题

六、调整任务奖励数值