光计算是以光子作为信息载体，通过光信号的传输、调制和干涉等物理过程实现数据处理的新型计算范式。与电子计算相比，光计算具有天然的并行性（可同时利用波长、相位、偏振等多维度信息）、超低延迟（光信号传输速度接近光速）和高能效（光子传输几乎无电阻损耗）等优势。例如，2025年《Nature》同期刊登的两项成果显示，光子处理器在ResNet-18任务中的能耗仅为电子芯片的1/9，而清华大学“太极”光芯片的能效达到182TOPS/W，远超电子芯片。
主要技术路线
自由空间光学（FSO）
通过透镜、空间光调制器等元件在空气或真空中操控光信号，早期用于傅里叶变换等数学运算。目前面临稳定性挑战，但新型固态光学模块和光子超材料的研发正在改善这一问题。光子芯片集成技术
- 硅光子学：依托成熟的CMOS工艺，将激光器、干涉仪等微型光学元件集成在硅基平台。例如，Lightmatter的Envise芯片采用28nm硅光工艺，集成2048个光学干涉单元，在BERT-Large推理任务中延迟较H100 GPU降低4.3倍。
- 铌酸锂光子学：华中科大与华为联合研发的薄膜铌酸锂芯片，在光线追踪加速中能耗降至每次操作仅326毫焦耳，突破了硅基材料的载流子吸收损耗瓶颈。
- 三维异构集成：清华大学“太极”芯片通过波导层-调制层-探测层的垂直堆叠，实现高密度光计算；中科院团队提出的“光-电-量”三维堆叠方案，在ImageNet任务中功耗降低至H100的1/15。
光纤系统与智能光子网络
利用光纤通信基础设施实现复杂计算，如“相干伊辛机”通过光纤环路求解优化问题。Lightmatter 2025原型机进一步实现了自校准光路、非线性光学激活（等效ReLU函数）和全光反向传播，推动光计算向通用化发展。
国内外主要玩家
国外：
- Lightmatter：通用光子处理器的领军者，其2025年发布的芯片在高级任务中实现接近32位浮点精度，支持Transformer、CNN等10类神经网络动态切换。
- NVIDIA：通过集成光互连模块（如Quantum-X Photonics交换机）提升芯片间通信效率，同时探索光电异构架构，计划在2030年前推出光子协处理器。
- Intel：硅光子技术的长期布局者，Horse Ridge III芯片实现32通道波分复用，传输密度达4Tbps/mm²。
- QuantLase（阿联酋）：中东首款工业级光子AI芯片已量产，基于马赫-曾德尔干涉仪架构，能效比GPU高10倍以上，计划2026年初交付。
国内：
- 曦智科技（PhotonEra）：推出64×64光子加速器系统PACE，延迟低至5ns，在最大切割问题中表现远超NVIDIA A10 GPU，并发布“等效光算力”EOPP评估标准。
- 清华大学：“太极”光芯片在AGI任务中展现千倍能效优势，同时研发可重构多模态光子芯片，支持图像、语音、文本的原位切换。
- 上海光机所：世界首颗超高并行光计算芯片“流星一号”实现100+并行度，峰值算力2560TOPS，对标英伟达先进GPU。
- 华为/华中科大：联合研发的光线追踪加速芯片在1550nm波段实现100GHz调制带宽，线性度达99.3%，解决硅基材料损耗问题。
在AI芯片中的发展现状
高精度计算突破
Lightmatter的光子处理器在ResNet-18任务中精度与32位浮点电子芯片相当，且无需复杂量化训练；曦智科技的PACE系统平均位精度达7.61位，在特定优化问题中收敛率近100%。超低延迟与能效优势
光计算的天然并行性使其在矩阵运算中表现突出。例如，曦智科技的PACE系统在Ising问题中单次迭代延迟仅5ns，较A100 GPU快500倍；清华大学的光子卷积神经网络在ImageNet上的推理能耗仅为GPU的1/50。实际应用落地
光计算已从实验室走向商业化：招商银行部署曦智科技的PhotonX系统，将反欺诈交易处理延迟压至0.3毫秒；华为与华中科大的光线追踪芯片可显著加速3D渲染和科学模拟。
未来值得期待的方向
光电深度融合架构
英伟达、Lightmatter等企业正推动“电子控制+光子计算”的异构模式，电子芯片处理分支逻辑，光子芯片专注稠密矩阵运算，预计2030年前将形成主流范式。全光机器学习
清华大学团队演示了全光反向传播技术，通过相干探测实现光学梯度计算，未来有望彻底摆脱光电转换损耗；北京大学研发的可重构光子芯片已支持多模态任务，为边缘AI提供新路径。新材料与工艺突破
薄膜铌酸锂、量子点激光器等新材料的应用，将进一步提升调制带宽和集成密度；3D封装技术可将光-电-存储单元堆叠，如中科院的“光-电-量”三维方案，功耗有望再降一个数量级。全球化产业生态构建
阿联酋、新加坡等新兴地区通过“无晶圆厂”模式切入光子计算领域，推动技术普惠；中国在薄膜铌酸锂和硅光集成方面的领先，可能重塑全球光芯片供应链。
随着光子计算技术从“替代电子”向“超越电子”演进，其在AI训练、自动驾驶、量子模拟等领域的潜力正在释放。正如《Nature》同期成果所示，光计算的时代已进入倒计时，这场算力革命或将重新定义未来十年的科技竞争格局。