光速傳輸、超低功耗、并行處理……這些聽起來像未來科技的關(guān)鍵詞，正在悄悄改寫數(shù)據(jù)中心的游戲規(guī)則。

深夜，某大型數(shù)據(jù)中心監(jiān)控室，紅色警報突然響起。不是服務(wù)器過熱，也不是網(wǎng)絡(luò)攻擊，而是電力負荷逼近極限——又一批人工智能訓(xùn)練任務(wù)上線了。

這樣場景正全球各地頻繁上演。傳統(tǒng)電子芯片的能耗墻與算力需求間的矛盾愈發(fā)尖銳，而一個可能改變游戲規(guī)則的選手正從實驗室走向現(xiàn)實：光子計算技術(shù)。

01 現(xiàn)狀

如今的先進制造業(yè)與數(shù)據(jù)中心已密不可分。無論是智能工廠的實時數(shù)據(jù)分析，還是自動駕駛系統(tǒng)的模型訓(xùn)練，都倚賴于龐大算力支持。

與此同時，全球數(shù)據(jù)中心能耗已占全球電力消耗的3%，且正以每年10%-15%的速度增長。芯片制程微縮帶來的性能提升正在放緩，而量子計算的實用化仍遙遙無期。

這種情況下，產(chǎn)業(yè)界開始尋找第三條道路。光子計算，這項并非全新的技術(shù)，正迎來它的高光時刻。

02 突破

光子計算到底是什么？簡單說，就是用光而非電子來處理數(shù)據(jù)。

早在二十世紀八十年代，科學家就已提出光學計算概念，但當時技術(shù)條件有限，只能停留在理論階段?，F(xiàn)在情況大不相同了：精密制造、納米加工、集成光學等先進制造技術(shù)的突破，使光子芯片的規(guī)?；a(chǎn)成為可能。

光子計算不需要量子糾纏或疊加態(tài)，它工作在經(jīng)典物理范疇內(nèi)。這意味著它不需要極低溫環(huán)境，可以直接在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心條件下運行，這給了它巨大的實用化優(yōu)勢。

光子芯片的核心是光子集成電路。與傳統(tǒng)電子芯片不同，這些微小器件通過引導(dǎo)和調(diào)制光信號來執(zhí)行運算，特別擅長矩陣運算、傅里葉變換等線性代數(shù)操作——而這恰恰是人工智能工作負載的核心。

03 優(yōu)勢

為什么說光子計算可能比量子計算更早落地數(shù)據(jù)中心？因為它的優(yōu)勢直接擊中了行業(yè)的痛點。

首先是速度。光在介質(zhì)中傳播幾乎沒有延遲，光子芯片內(nèi)部和芯片間的數(shù)據(jù)傳輸速度遠超電子互連。這對于需要頻繁交換數(shù)據(jù)的分布式訓(xùn)練任務(wù)至關(guān)重要。

第二是并行性。一束光可以同時攜帶多個信號而互不干擾，光子計算天然支持大規(guī)模并行處理。這相當于在相同時間內(nèi)完成更多計算任務(wù)，直接提升人工智能訓(xùn)練和推理的吞吐量。

第三個優(yōu)勢最受關(guān)注：能耗。光子計算過程中的能量損耗遠低于電子計算，主要功耗來自于光電轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)，而這一環(huán)節(jié)的效率正在快速提升。

根據(jù)麻省理工學院2025年的研究，特定類型的光子加速器在執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù)時，能效比最好的電子芯片高出10-100倍。

最后是計算密度。光子元件尺寸可以做得非常小，且不會像電子元件那樣因發(fā)熱而需要大面積散熱結(jié)構(gòu)。這意味著未來可能在一塊標準尺寸的芯片上集成前所未有的算力。

04 制造

光子計算的崛起與先進制造業(yè)的進步息息相關(guān)。制造光子芯片需要的超精密加工、納米級對準、異質(zhì)材料集成等技術(shù)，正是現(xiàn)代制造業(yè)的前沿領(lǐng)域。

與傳統(tǒng)硅基芯片不同，光子芯片常使用磷化銦、氮化硅等多種材料。這些材料的沉積、蝕刻和圖案化需要全新的制造工藝。

全球范圍內(nèi)，從美國到歐洲，從中國到日本，眾多研究機構(gòu)和公司正在建設(shè)專門的光子芯片產(chǎn)線。精密光學元件的制造、測試和封裝正在形成新的產(chǎn)業(yè)鏈。

特別值得注意的是，光子計算并不要求像量子計算那樣顛覆整個計算體系。它可以作為加速器，與現(xiàn)有電子處理器協(xié)同工作，處理最適合它的任務(wù)。這種漸進式路徑大大降低了應(yīng)用門檻。

05 挑戰(zhàn)

當然，光子計算走向大規(guī)模商用仍面臨障礙。最大的挑戰(zhàn)是全光子計算系統(tǒng)的完整性。

目前，雖然已經(jīng)有了光子計算芯片和光子存儲設(shè)備的實驗室原型，但完整的光子計算機系統(tǒng)尚未出現(xiàn)。計算過程中的某些環(huán)節(jié)仍需要光電轉(zhuǎn)換，這會造成效率損失和延遲。

此外，光子芯片的設(shè)計工具鏈還不夠成熟，編程模型和軟件生態(tài)處于早期階段。要讓開發(fā)者像使用傳統(tǒng)處理器那樣使用光子加速器，還需要大量工作。

另一個現(xiàn)實問題是成本。目前光子芯片的制造良率還不夠高，但隨著制造工藝的成熟和規(guī)模的擴大，成本有望迅速下降。

06 應(yīng)用

盡管挑戰(zhàn)存在，但進展速度超出許多人預(yù)期。2025年底，多所大學聯(lián)合團隊宣布開發(fā)出光子計算存儲一體化設(shè)備，能夠在光學域直接存儲和處理數(shù)據(jù)，避免了頻繁的光電轉(zhuǎn)換。

同時，專注于光學神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的初創(chuàng)公司開始獲得大量投資。他們開發(fā)的專用芯片在處理自然語言處理和圖像識別任務(wù)時，已展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。

在數(shù)據(jù)中心設(shè)計方面，光子計算帶來的變化可能是漸進而深刻的。運營商可能不需要徹底改造供電和冷卻系統(tǒng)，但需要重新考慮機架布局和內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)。

高計算密度意味著同樣空間可以部署更多算力，但也對散熱均勻性和網(wǎng)絡(luò)帶寬提出了更高要求。這些看似細微的調(diào)整，可能影響未來數(shù)據(jù)中心的整體架構(gòu)。

07 前瞻

隨著人工智能模型的參數(shù)量從千億邁向萬億級，傳統(tǒng)架構(gòu)的瓶頸日益明顯。光子計算，這項曾經(jīng)被視為“未來技術(shù)”的方案，正加速走向現(xiàn)實應(yīng)用的時間窗口。

與仍需突破基礎(chǔ)物理限制的量子計算不同，光子計算建立在成熟的光學理論和制造工藝之上。它可能不是通用計算的終極答案，但很可能是解決當前算力危機的關(guān)鍵一步。

先進制造業(yè)正在為這場變革提供支撐。從材料科學到精密加工，從測試設(shè)備到封裝技術(shù)，一個全新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在形成。

也許不出五年，當你使用各種智能服務(wù)時，背后的算力就將部分來自這些“發(fā)光”的芯片。

我們正站在一個拐點上：不是量子計算，而是光子計算，可能率先將數(shù)據(jù)中心帶入下一個時代。