【计算杂谈】光计算入门+最新研发进展：光，上场了

在AI大模型算力需求指数级暴涨、摩尔定律逐渐触顶的今天，传统电子芯片的高能耗、低并行瓶颈越来越突出，而光计算作为下一代算力核心技术，正从实验室走向商业化，成为破解算力困境的关键方向。这篇文章用大白话讲清光计算的核心原理，再梳理国内外最新的芯片研发突破，让大家快速看懂这个前沿领域。

一、光计算到底是什么？一句话讲清核心

光计算，简单说就是把电子芯片里“跑电流”做计算，换成“跑光”做计算。传统芯片靠电子在晶体管、导线里流动传输信息、完成运算，光计算则是让激光在芯片的光通道（波导）里传播，利用光的物理特性实现“算”和“存”，核心目标就一个：让计算更快、更省电、并行度更高。

我们可以把电子和光子的计算过程做个通俗对比：电子在导线里跑，会遇到电阻、产生热量，还得排队走单行道；光子在波导里跑，接近光速、几乎无损耗，还能多束不同波长的光走同一条通道，相当于同时开多条高速路，天然适合大规模并行运算。

二、光怎么实现“计算”？核心原理超简单

光不会像电子那样通过高低电平表示0和1，但它有强度、相位、波长这些特征，科学家就是利用这些特征，通过简单的光学器件让光完成数学运算，其中最核心的就是解决AI计算的“重头戏”——矩阵乘法。

三、光计算对比电子计算：优势突出，也有短板

光计算不是要完全取代电子计算，而是在高算力、高并行、低能耗场景下补位，它的优势和现阶段的短板都很明确，用一张表就能看明白：

简单总结：光计算不是“算得更复杂”，而是在AI推理、矩阵运算、高速互联这些场景算得更高效，电子计算则依然在通用计算、逻辑控制上不可替代，未来的主流模式必然是光电混合计算。

四、光计算芯片研发：2025-2026最新突破，国内走在前列

光计算的研究其实早已有之，但真正实现商用级芯片流片、大规模集成、新材料突破，还是近1-2年的事，尤其是国内的科研机构和企业，在玻璃衬底、全光生成芯片、相变材料集成等方向，取得了全球领先的成果，核心突破主要集中在这几个方面：

1. 材料突破：玻璃取代硅，算力和能效比飙升

硅光平台是光计算芯片的传统选择，因为能和现有CMOS工艺兼容，但硅的调制局限性大，芯片尺寸和算力提升遇到瓶颈。国内企业光本位科技率先突破玻璃衬底光计算芯片技术，成为这一方向的标杆：

• 玻璃的优势：拥有超优的热稳定性、宽光谱透明性、低波导损耗，还能突破硅光平台的曝光尺寸限制（硅芯最大32×25mm，玻璃芯可做到200×200mm），容纳更多计算单元。
• 核心成果：2024年完成128×128矩阵规模的商用级光计算芯片流片，峰值算力超1000TOPS；200mm×200mm玻璃芯片算力可达2600POPS，能效比预计超1000TOPS/W（是TPU的200倍以上）。
• 关键技术：将相变材料与硅光异质集成，实现了光计算芯片的零静态功耗，只需一次电驱动就能完成一个AI计算任务，完美解决能耗问题。

2. 芯片功能突破：全光芯片能跑大规模生成式AI了

此前的全光计算芯片，只能处理小规模、分类类AI任务，无法支撑生成式AI的复杂需求，上海交通大学陈一彤课题组2025年12月在《科学》发表的LightGen全光大规模语义生成芯片，打破了这一僵局：

• 三大核心突破：单片实现上百万级光学神经元集成、完成全光维度转换、提出不依赖真值的光学生成模型训练算法，首次实现全光端到端的大规模生成任务。
• 实际性能：实测算力和能效比相比顶尖数字芯片提升2个数量级，能完整实现“输入—理解—生成”闭环，支持512×512高分辨率图像生成、3D生成（NeRF）、高清视频生成，还能做去噪、特征迁移等任务。
• 重要意义：让光计算芯片从“AI推理加速”迈向“支撑生成式AI”，真正适配大模型的算力需求。

3. 技术路线突破：光电混合+全光系统，商业化落地提速

光计算的商业化不会一步到位，而是分阶段推进，目前行业已形成明确的发展路径：

• 短期：光互联率先落地，替代数据中心、GPU之间的电互联，解决高速通信瓶颈（比如英伟达、英特尔已在布局光版本NVLink）；
• 中期：光电混合加速器成为AI推理主流，光计算做矩阵运算，电子计算做逻辑控制，光本位、华为、英特尔等企业已在研发相关产品；
• 长期：全光计算系统，让光信号在光域内完成反复计算与动态暂存，不再依赖光电转换，光本位已提出基于玻璃芯片的全光计算系统规划，未来可实现50P-5000P的全场景算力覆盖（小到家用人形机器人，大到大型智算中心）。

4. 行业认可：光计算成为算力领域的“新风口”

高德纳已将光计算纳入《2025年数据中心基础设施技术成熟度周期》，世界经济论坛明确指出光计算正加速迈向产业化；资本层面，光本位科技成立3年完成5轮融资，互联网巨头、国资基金纷纷入局，印证了行业对光计算商业化的信心。

据业内预测，到2030年AI推理将占AI计算总量的75%，市场规模达2550亿美元，而光计算芯片将成为AI推理算力的核心载体，这也是各大企业和科研机构扎堆布局的核心原因。

五、光计算芯片的现存挑战：从实验室到量产，还有三道坎

尽管突破不断，但光计算芯片要真正大规模量产、走进主流算力体系，还需要解决几个核心工程问题：

六、未来展望：光计算，AI的“新摩尔定律”

摩尔定律的核心是“晶体管密度翻倍，算力翻倍”，但电子芯片的物理极限已近在眼前，而光计算正在定义算力领域的新摩尔定律——利用光的物理特性，让算力规模越大，效率越高，这是电子芯片无法实现的。

未来3-5年，光计算芯片将率先在AI推理、数据中心互联、智算中心实现大规模商用，成为继GPU、TPU之后的新一代算力加速器；长期来看，随着全光计算系统、光存融合、可编程光路的突破，光计算将和电子计算、量子计算形成互补，构建起“通用计算+专用加速+量子探索”的下一代算力体系。

对于开发者和工程师来说，光计算不再是遥远的“未来科技”，而是即将落地的技术风口，了解硅光、玻璃光、光电混合架构的核心知识，将成为未来算力领域的核心竞争力。

写在最后

光计算的崛起，本质上是当电子无法满足算力需求时，人类向物理规律要答案的结果。从电到光，不是简单的介质替换，而是计算范式的一次重要变革。

现阶段的光计算还有诸多挑战，但不可否认的是，它已经站在了商业化的临界点，而中国在玻璃衬底、全光生成芯片等核心领域的突破，让我们在这场下一代算力竞赛中，占据了宝贵的先发优势。相信再过3-5年，我们就能在数据中心、AI终端、人形机器人等场景，看到光计算芯片的广泛应用，而“用光算”也会成为算力领域的常态。