上海“AI光算力第(一股)”IPO，一众<投资>人赚麻了,小婷水光满面美丽肌肤视频：水光肌真实效果展示

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

视频里常见的“水光感”大致来自三方面：皮肤含水量与角质状态（基础）、底妆与高光的叠加（手段）、灯光和拍摄参数的放大（效果）。所以看“小婷水光满面美丽肌肤视频：水光肌真实效果展示”时，不要只盯着“亮不亮”，更要观察：毛孔有没有被油脂撑得更明显，法令纹和眼下细纹是不是靠反光在“遮”，以及转头时光泽是否均匀、连续。这些细节更能帮助判断是真实皮肤状态，还是短期的妆面与灯光效果。

想从视频里判断“真实效果”，可以抓住几个直观信号。先看光源：环形灯、强侧光会把反光推到极致，小瑕疵也更容易被“抹平”；自然光或顶灯下，皮肤纹理更容易暴露。再看镜头距离：太近会放大毛孔，但也可能被美颜磨皮抵消；适中的半脸或半身距离，反而更方便观察颊部纹理。最后看转头和表情：真实的水光在笑、抬眉时依然会保留皮肤折叠处的细小纹理；如果纹理几乎消失、边缘像被涂抹过，往往是强美颜或磨皮造成的。

有些视频会标注“无滤镜/无美颜”，但更可靠的标准其实是：画面里是否允许“不完美”存在。再好的皮肤也会有轻微毛孔、鼻翼泛红、唇周干纹或局部暗沉。如果这些细节被保留下来，同时整体仍然清透饱满，更符合“真实效果展示”的意义。

很多人追求水光时最容易走偏：把“补水”等同于“猛敷面膜”，把“发光”等同于“拼命叠高光”。更稳定的路径往往相反——减少屏障损伤、维持角质细腻、避免反复刺激。比如频繁刷酸、过度清洁、热水久洗，短期可能显得“干净”，长期却更容易出现泛红、紧绷和出油并存，反而离水光更远。

日常可以按“先稳再亮”的思路来做：清洁温和不过度；保湿以“锁水+修护”为主，不要一味追求清爽到发涩；白天把防晒做好，光老化会让皮肤变粗糙、反光变散。至于妆面水光，更关键的是底层服帖：卡粉、起皮会让“光泽”变成“油腻+浮粉”的反效果。想接近视频里那种质感，宁可减少粉量，把光泽放在受光区，而不是全脸都涂得很亮。

下面这张表可以帮助快速区分“水光感”和“油光感”在观感上的差异：

维度	水光感更常见表现	油光感更常见表现
反光分布	均匀、柔和，集中在自然受光区	集中在T区和毛孔周围，边缘发硬
皮肤纹理	纹理仍在但更细，毛孔不“凸”	毛孔更显，像被油撑开
触感联想	像润泽、弹、平滑	像闷、滑、黏
持续性	维持较稳定，不易一块块脱妆	易出油斑驳、暗沉、浮粉

看这类展示视频时，很多人会立刻去做强力项目，或突然大幅更换护肤步骤。最需要警惕的就是“为了更亮而更刺激”。当皮肤出现发红、刺痛、反复爆痘时，镜头里的水光感可能来自妆面遮盖或灯光放大，现实里却容易走向屏障受损后的油敏肌。尤其是本来就容易泛红、痘痘反复的人，更应该把“稳定”放在第一位。

另外，视频里的“肤色均匀”也常被误会成“变白了”。但更常见的原因是角质更平整、炎症更少、防晒更到位，以及遮瑕和色彩修正做得更干净。把“水光”理解为“光泽+细腻+匀净”，比只盯着“白”更接近可持续的方向。

回到“小婷水光满面美丽肌肤视频：水光肌真实效果展示”的搜索初衷：它最值得参考的，是在同一光线、同一距离下呈现的皮肤纹理与光泽变化。看懂这些细节，就不容易被“亮”带偏，也更能找到适合自己的水光状态。

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相关介绍

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更新内容

一、缓解在旧设备上的卡顿问题

二、提升帧率表现

三、增加NPC互动时人物特写表现

四、修正字体在不同设备下偏差

五、新增一键登录功能

六、新增增益 / 加成机制