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前言：

盡管DeepSeek的爆火讓科技界看到了算力降價的可能性，但科技巨頭對人工智能算力的投資并未停下腳步。

目前，光計算技術正逐漸從實驗室走向市場，迎來了屬于它的“Roadster時刻”。 

作者 | 方文三

圖片來源 |  網 絡  

光計算的“Roadster時刻”

光計算，簡單來說，就是利用光信號進行數據處理和運算。與傳統電子計算相比，光計算具有高速、低能耗、并行處理能力強等顯著優勢。

在數據量呈指數級增長的當下，傳統電子計算面臨著能耗過高、計算速度瓶頸等問題，光計算則被視為打破這些瓶頸的關鍵技術。

在市場層面，越來越多的企業開始布局光計算領域，資本的涌入也為技術商業化注入了強大動力。在全球范圍內，風投、政府、初創公司和高校共同推動了這一產業的商業化。

2019年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）啟動了LUMOS項目，以研究具備深度學習能力、高算力和低功耗的集成光子芯片；歐盟"地平線2020計劃"資助建立了PhotonHub Europe，通過全方位服務的一站式光子創新中心加快歐洲工業對光子技術的采用和部署。

此外，歐盟通過電子元件和系統聯合承諾等年度戰略計劃，進一步支持光子技術的發展；荷蘭方面，2022年4 月，荷蘭政府通過國家基金并聯合私營企業向光子集成電路產業投入11億歐元，以加速光子芯片技術創新研究。

國外企業技術引領，多元發展

Cerebras Systems：作為光計算領域的明星企業，Cerebras Systems推出了世界上最大的晶圓級光計算芯片。該公司專注于人工智能領域的光計算應用，其芯片能夠提供前所未有的計算密度，在處理大規模深度學習模型時展現出巨大優勢。

通過與科研機構和企業的合作，Cerebras Systems已在藥物研發、氣候模擬等多個領域展開應用探索，并取得了一定成果。

Xilinx：雖然Xilinx并非純粹的光計算企業，但在光計算與傳統數字計算融合方面做出了重要貢獻。其推出的自適應計算加速平臺，集成了光互聯技術，能夠顯著提升數據傳輸速度，降低系統延遲。

這一技術在數據中心、5G通信等領域具有廣闊的應用前景，為光計算技術在現有計算架構中的融入提供了可行方案。

BM：IBM長期致力于前沿計算技術研究，在光計算領域也擁有深厚的技術積累。IBM的研究重點在于開發新型光存儲和光邏輯器件，其研發的光量子比特存儲技術取得了重要突破，為未來光量子計算的發展奠定了基礎。

同時，IBM還積極參與行業標準制定，推動光計算技術的規范化和產業化發展。

國內企業也快速跟進，特色創新

光子算數：是國內首家光子計算芯片公司，光計算領域首個國家高新技術企業。致力于光子AI計算芯片研發，其芯片基于硅基光子集成技術，具有大算力、低功耗、低延時的優勢，核心產品為光電融合AI加速計算卡，面向服務器市場應用于數據中心與企業機房等場景。

光本位科技：2022年成立，發展迅速。2024年世界人工智能大會期間宣布首顆光計算芯片已順利完成流片，算力密度與精度均達到商用標準，峰值算力突破1000tops大關。正在進行128x128光計算板卡調試，預計2025年內推出商業化光計算板卡產品。

圖靈量子：2021年2月創立，是國內首家光量子計算公司。主要基于鈮酸鋰薄膜（LNOI）光子芯片和飛秒激光直寫技術，研發可集成大規模光子線路的光量子芯片，致力于推動光量子計算的商業化應用。

光計算與人工智能融合深化

隨著人工智能技術的快速發展，對計算能力的需求不斷攀升。光計算的高速并行計算能力與人工智能算法的需求高度契合，未來兩者的融合將更加緊密。

一方面，光計算芯片將成為人工智能計算的重要硬件支撐，提升深度學習模型的訓練和推理速度；

另一方面，人工智能算法也將助力光計算系統的優化，實現更高效的光信號處理和運算。

為充分發揮光計算的優勢，光計算系統架構的創新至關重要。未來將出現更多針對光計算特點設計的系統架構，如新型光互連架構、混合光—電計算架構等。

這些創新架構將優化光計算系統的數據傳輸和處理流程，提高系統整體性能，推動光計算技術在不同應用場景下的適應性和實用性。

落地仍需時間

盡管光計算技術取得了顯著進展，但要實現大規模落地應用，仍面臨諸多挑戰。

從技術層面來看，光計算技術目前仍存在一些尚未完全解決的問題。例如，光信號的精確控制和處理難度較大，光器件的穩定性和可靠性有待進一步提高。

此外，光計算與現有電子計算系統的融合也面臨技術難題，如何實現兩者之間高效的數據交互和協同工作，是需要攻克的關鍵問題。

在成本方面，光計算設備的制造成本較高。光計算芯片和核心光器件的生產工藝復雜，需要高精度的制造設備和技術，這導致其成本居高不下。

高昂的成本限制了光計算技術在一些對成本敏感的應用領域的推廣，要實現大規模商用，降低成本是必經之路。

市場生態的不完善也是光計算落地的一大障礙。目前，光計算技術的相關標準和規范尚未統一，缺乏成熟的產業鏈配套。

軟件生態方面，針對光計算的編程語言和開發工具也相對匱乏，這使得光計算應用的開發和推廣面臨困難。要構建完善的光計算市場生態，需要政府、企業、科研機構等各方共同努力。

結尾：

光計算技術雖然迎來了商業化突破的“Roadster時刻”，國內外企業也在積極布局推動其發展，但在技術完善、成本降低和市場生態建設等方面仍有很長的路要走。

不過，隨著技術的不斷進步和產業的逐步成熟，光計算有望在未來成為推動各行業數字化轉型的重要力量。

內容參考來源于：昆明人工智能計算中心：光計算:算力之巔的競逐；遠川科技評論：算力市場新變量：光計算迎來“Roadster時刻”；中國信通院：《光計算技術與產業發展研究報告（2023）》

       原文標題 : AI芯天下丨趨勢丨光計算迎來商業化突破，但落地仍需時間