突破传统算力瓶颈，每刻深思、壁仞科技与阶跃三方 联手打造光电融合 AI智算底座

　　2026年7月8日，“光算聚力异构共生”——全新光电融合AI智算底座战略合作签约仪式在北京市海淀区京津冀国家技术创新中心(简称“中心”)隆重举行。中心主任王茤祥出席签约仪式并见证本次合作，中信证券、极豪科技、浩天律所等生态合作方共同到场参与本次签约。会议邀请清华大学学术专家到场分享行业前沿趋势，同步完成三方战略合作协议签署、光电融合AI智算平台产品发布、产业闭门交流等核心环节。

　　聚力共建光电融合全栈算力，三方签约共破传统算力瓶颈

　　在此次会议上，专注于空间光计算芯片技术研发的高科技企业每刻深思宣布，与壁仞科技、阶跃达成战略合作并正式签署战略合作协议，同时联合发布全新光电融合AI智算平台。三方依托差异化技术互补，打通“光计算推理芯片+通用GPU+大模型算法”全栈技术链路，破解传统电子算力的物理约束难题。

　　(战略合作签约合影留念)

　　每刻深思创始人、董事长邹天琦表示：“此次战略合作协议的签署，旨在契合国家自主可控人工智能算力体系、新型算力基础设施与光子信息技术发展战略。每刻深思与壁仞科技、阶跃三方将整合算力、大模型场景与空间光计算技术，打通产学研全链路，共同推进光电融合计算方案的落地迭代，做实技术底座、做大产业规模。”

　　(每刻深思创始人、董事长邹天琦，会上分享)

　　壁仞科技总经理肖冰表示：国产通用异构算力是AI产业发展的核心底座，光电融合架构为算力性能突破开辟了全新路径。本次合作中，壁仞科技将输出GPU算力底座、光电融合技术、超节点系统，以及与阶跃大模型适配落地的成功案例，携手每刻深思空间光计算能力、阶跃大模型算法，共同加速光电融合算力方案产业化落地与规模化商用。

　　(壁仞科技总经理肖冰，会上分享)

　　阶跃副总裁、政府事务负责人赵海涛表示：“在AI的长期发展过程中，需要构建一个完整的体系，包括大模型、芯片、集群，以及光电融合等。本次三方合作将构建‘大模型+GPU芯片+空间光计算’的完整技术链路，最终降低大模型部署成本、提升端云全场景的响应效率。同时，我们也期待三方能够深度协同，探索AI底层算力的原生创新路径。”

　　(阶跃副总裁赵海涛，会上分享)

　　强强联合，共筑自主可控的国产光电融合智算底座

　　目前，传统电芯片因受物理定律约束，能效提升已接近天花板。光电融合被认为是兼顾技术高度与工程落地可行性的核心突破方向之一。清华大学电子工程系副教授、每刻深思联合创始人、首席科学家乔飞表示：“光子具备传输速度快、功耗低、支持多路并行计算等核心优势，但长期以来，行业普遍面临‘实验室技术可验证、量产规模化落地难’的产业鸿沟。本次产学研深度协同的三方合作，将精准解决技术落地难点，为AGI时代打造低功耗、高并行的下一代通用算力底座。”

　　(清华大学电子工程系副教授、每刻深思首席科学家乔飞)

　　基于三方差异化的核心技术积淀，本次合作构建了分层互补、全域协同的AI算力全栈布局，实现硬件、算力、算法的深度异构融合：

　　每刻深思：输出空间光计算芯片硬件加速能力与整体系统架构设计能力，依托光子计算的天然优势，大幅提升AI智算系统的并行计算效率与能效比；

　　壁仞科技：依托壁砺系列旗舰GPU产品提供国产通用GPU算力底座、集群调度软硬件解决方案，解决大规模集群算力统筹调度等核心难题；

　　阶跃：负责大模型优化、算子层底层适配与场景化调优，打通算法与异构硬件的适配壁垒。

　　整套算力体系实现光计算AI加速、通用算力、大模型算法全链路技术自主，依托国内成熟产业链完成研发与量产落地，推动光电融合在AI智算场景的真正落地。

　　(全新AI智算产品发布现场)

　　活动现场，三方还联合发布了光电融合AI计算平台创新方案，及全球首个光计算+通用电计算AI智算产品。邹天琦表示：“战略签约是协同起点，创新产品才是落地载体。我们希望发挥三方之力，从通用算力、大模型算法到光电融合前沿硬件，针对AI计算平台，交出一个属于我们中国的答案。”

　　(全新AI智算产品在活动现场展出)

　　值得关注的是，本次达成战略合作是同一技术源流在不同产业路径上的殊途同归。三者选择了差异化的工程化路线，但底层共同指向国产算力自主可控的核心命题。邹天琦表示：“‘十年饮冰，难凉热血’，这是技术人的精神传承。我们三方将以实干打磨下一代高性能算力方案。”

　　(与会嘉宾在北京市海淀区京津冀国家技术创新中心大合影)

　　本次三方协同创新，是国内算力产业链上下游深度融合、产学研一体化的重要实践，将进一步丰富国产AI算力的技术供给选择。

　　下一步，每刻深思、壁仞科技、阶跃将联合推进整机系统调试、行业场景试点落地，持续优化光电融合软硬件工具链，以前沿算力技术赋能我国数字经济与人工智能产业自主创新发展。

　　邹天琦总结道：“全球算力竞争日趋激烈的背景下，持续深耕核心前沿技术、扎实推进产业落地，是突破算力瓶颈、服务国产算力发展的重要路径。”