计算技术的发展历程大致可以分为机械计算时代和电子计算时代。从最初的机械计算机到现在的超级计算机，计算技术的发展可谓是日新月异。随着信息技术的发展和社会数字化程度的加深，各个领域对高性能计算的需求持续增长。因此，这几年光芯片这把“火”越烧越旺，各地区纷纷出台政策支持光芯片的发展。
光芯片之所以大热，主要是其在提升计算能力方面的潜力。光芯片是光电子器件的核心组件，主要用于实现光信号的发射、接收、调制和处理，同时也是光通信、激光雷达、数据中心等领域不可或缺的一部分。其工作原理是基于半导体材料的光电效应，通过控制光子的产生、传输和监测，完成电信号与光信号的相互转换。
光芯片的分类及优势
按功能来分，光芯片可以分为发射端芯片、接收端芯片、调制器芯片、集成芯片等。其中发射端芯片主要应用于光纤通信（如5G基站光模块）、数据中心光互连等。接收端芯片主要用于光传感系统，调制器芯片主要用于光通信系统（如100G/400G光模块）；集成芯片主要用于高端光模块，数据中心高密度互连等。与传统芯片相比，光芯片在信号传输、功耗、架构等核心维度具有显著优势，如传统芯片电信号在铜缆中传输存在焦耳热损耗，高频下趋肤效应进一步增加功耗，芯片发热严重（如 CPU 需搭配大型散热器），而光信号在光纤中传输损耗低（约 0.2 dB/km），芯片内部光电转换功耗仅为电子芯片的1/5-1/3（如 100G 光模块功耗 <5W，同速率电模块功耗> 15W）。
算力需求快速增长
当前，AI 模型的参数量大幅增加，从早期的数百万参数发展到如今的千亿甚至万亿参数级别，如 GPT-3 等大型语言模型。AI 技术广泛应用于图像识别、语音识别、自动驾驶、医疗诊断等众多领域。在自动驾驶中，车辆需要实时处理摄像头图像、雷达数据等大量传感器信息，以做出准确的驾驶决策，这对算力提出了极高的要求；在医疗诊断中，AI 辅助医学影像分析需要快速处理大量的 CT、MRI 等图像数据，同样依赖强大的算力支持。再者，新的机器学习算法不断涌现，如深度学习中的 Transformer 架构，在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著的成果。这些先进的算法通常需要更高的算力来实现其性能优势。
图：当芯片制程受限，人类该如何继续提升算力？
光芯片如何解决问题
超高的数据传输速度：光信号在光纤中的传播速度接近光速，远高于电子在导线中的传输速度。例如，长光华芯发布的 100G PAM4 EML 光芯片，能以 100Gbps / 秒的速度传送海量数据。这使得光芯片在处理大数据分析中的海量数据时，能够快速将数据传输到计算单元，大大缩短了数据处理的时间。在 AI 模型训练中，如谷歌的数据中心利用光芯片技术的光模块，显著提高了数据中心的网络性能，加快了大型 AI 模型训练和推理时的数据传输速度，从而提升了模型的训练效率。
强大的信号处理能力：光子器件具有高度并行性和矩阵运算能力，可高效处理复杂数据，还能实现模拟计算，进一步提高信号处理能力。例如，清华大学研制的 “太极 -Ⅱ” 光芯片，首创全前向智能光计算训练架构，实现了大规模神经网络的原位光训练，能将数百万参数的光网络训练速度提升 1 个数量级，处理智能分类任务的准确率提升了 40%，还实现了千赫兹帧率的计算成像，成像效率提升 2 个数量级。
低能耗特性：光信号传输过程中能量损耗远低于电子信号，光芯片的能耗仅为传统电子芯片的十分之一左右。像微软的 Project LightSpeed，旨在利用光电子技术提升数据中心的网络速度，通过使用光芯片，有望减少数据中心的能耗并提高处理能力。对于大数据分析中需要长时间运行的计算任务以及 AI 数据中心来说，光芯片能在实现高速计算的同时，有效降低能耗，符合绿色计算的理念，降低了运营成本。
随着摩尔定律渐近瓶颈，人工智能时代对算力的爆发式需求，正驱动全球芯片产业寻求架构革新，构建下一代计算体系已成为国际科技竞争的战略制高点。在此背景下，光芯片凭借高速低耗、并行处理等特性，被业界视为突破传统计算架构限制的关键技术，吸引了英特尔、英伟达、台积电等行业巨头纷纷布局。尽管光芯片前景广阔、热度持续升温，但从实验室走向大规模产业化仍面临诸多挑战。业内专家强调，当前亟需强化基础科学研究，突破半导体材料与工艺的技术壁垒，并通过产学研深度协作加速产业化进程，多方协同攻克技术与应用的多重难关，方能释放光芯片的真正潜力。
