中国押注“光芯片”，它能驱动人工智能吗？

中国北京大学的研究人员对集成光子量子芯片进行了测试。（图片来源：新华社/Alamy）随着生成式人工智能模型日益复杂，生成图像和视频时消耗的能量也越来越多，为其提供动力的电子芯片在速度和效率方面正接近极限。该领域的研究人员表示，光芯片——一种依靠光而非电运行的半导体芯片——可能会解决这些问题。这类芯片也被称为光子芯片，要集成到消费级计算机中还需要数年时间，而且不太可能完全取代电子芯片。不过，在过去五年中，光芯片研究取得了巨大进展，中国在这一领域处于领先地位。澳大利亚悉尼大学的物理学家本·埃格尔顿说：“过去十年，中国在该领域的基础设施、能力和人才方面进行了战略性投资。”埃格尔顿曾担任《应用物理快报·光子学》主编超过十年，直至2025年12月任期结束，他表示，他看到中国在光子芯片方面的高质量论文数量有所增加。根据《自然》对Dimensions数据库（数字科学公司的一部分，该公司由霍尔茨布林克出版集团运营，该集团持有《自然》出版商施普林格·自然的股份）中论文的分析，中国研究人员去年发表了476篇关于光芯片的论文，数量居世界首位。2017年至2025年间，中国作者的论文数量增长了十倍。美国是第二大产出国，同期论文数量增长了一倍多。在美国出台限制中国获取最先进电子芯片以及制造这些芯片所需设备的政策之后，中国对光计算的重视程度加速提升。训练和部署大型人工智能模型需要这类先进电子芯片。中国复旦大学的材料科学家曾广光表示，这些限制增强了中国寻找高性能计算替代途径的动力。“中国的‘十四五’规划提到了光子学以及量子计算项目。中国政府为此提供了持续的投资。”计算挑战方面，光芯片利用光子而非电子传输信息。由于光子传播速度快且不会以热量形式消耗能量，光系统的性能可以优于电子系统，并且能量损失更低。这类芯片已应用于传感器、数据通信系统和生物医学设备中。但将其用于计算——尤其是生成式AI任务——面临额外挑战。电子芯片通过晶体管操控电压，相比之下，光子芯片依赖于控制光的振幅、相位和干涉模式。上海交通大学的电子工程师陈一彤表示，这使得光子芯片能效高，但在扩展、重新配置以及为复杂任务训练方面更困难。直到最近，大多数光子芯片只能执行狭隘的功能，例如图像分类。上个月，陈一彤及其同事公布了首款全光芯片“LightGen”，它能够运行先进的生成式AI模型来生成图像和视频。研究人员使用了密集集成的超表面——经过工程设计的堆叠层，可在纳米尺度上操控光，这使得他们能够在芯片中集成数百万个光子神经元。他们还开发了专门针对光系统的训练算法。据该团队称，LightGen生成图像、编辑视频内容甚至生成3D场景的速度和能效超过了高端处理器，如英伟达的A100。埃格尔顿表示，这项工作为能够完成特定任务的快速且高能效的光子芯片提供了令人印象深刻的概念验证。