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近几十年来，硅基计算的进展驱动了创新。然而，现代的工作负荷，包括气候模拟和人工智能（AI）训练等庞大项目，正将高性能计算机推向极限。

与此同时，量子计算仍处于早期阶段，需要多年时间才能投入大规模商业应用。在此缺口，一个有前景的竞争者出现了，那就是光子（或光学）计算。

光子计算使用光而非电来进行计算。尽管人们数十年来一直在探索这一概念，但近期的进展使其在商业上更具可行性。

事实上，Gartner公司刚刚将光子计算纳入其《2025年数据中心基础设施技术成熟度曲线》报告中，这是该技术正在吸引行业领导者和投资者关注的关键信号。

为什么光子计算很重要

光子计算利用了光的速度和效率。光子能够比电子更快地传输数据，并在低能耗环境中运行，这一特性使其非常适合应对高强度的工作负荷，如科学计算、机器学习和优化问题等。

此外，电子系统会散发热量，需要大量冷却措施，而光学系统的热开支则极小。

光子计算的势头正在增长，当下的研究正在为更快、更高效的计算新世界铺平道路。

光子计算领域有多种架构，每种架构各有优劣：

1. 自由空间光通信（FSO）

作为最早出现的光计算形式，FSO系统借助透镜、空间光调制器和光掩模等元件，在空气或真空中对光进行操控以处理信息。FSO系统的尺寸从小盒子到占数个机架不等，兼具灵活性和速度。

在成为实用产品之前，FSO还面临一些挑战。一个关键问题在于提升系统的耐用性和可靠性。这要求进一步优化光机械工程，例如集成固态光学模块、内置空间光调制器（SLM）或采用光子超材料。

另一个问题在于，目前这些系统中用于调控光路的SLM响应速度远低于电子器件。不过，新一代更快、更高分辨率的SLM已在研发中，有望突破这些限制。

2. 光子芯片

光子芯片整合了激光器、分束器、干涉仪等微型光学元件，可快速、便捷地融入现有电子架构。该领域存在多种技术，但多数难以扩展至更复杂的计算任务。

目前的芯片设计大多是二维的，这限制了其应用能力。为了提高性能，一些公司尝试将芯片连接在一起，但这往往会导致大量信号损耗。另一个挑战是光子芯片无法以光学方式存储内存，因此必须不断在光与电之间切换，这会降低性能和精度。在大型光学电路中，模拟信号也可能变弱且产生噪声，因而难以获得精确结果。

由于扩展如此困难，一些公司正将重点从研制全光学AI芯片转向开发光学互连设备，即利用光在电子组件间高速传输数据。这一路径涉及研发新材料和新器件，以降低信号损耗、提升计算精度。例如，铌酸锂在早期实验中已展现出良好的应用前景。

3. 光纤系统

这些系统依托成熟的光纤通信基础设施，借助光纤中的导光实现复杂计算，适用于解决优化问题和人工智能等难题。

一个例子是相干伊辛机（CIM），它通过光纤环路发送光脉冲以执行运算。遗憾的是，其关键功能仍依赖电子设备实现，为此不得不频繁进行光-电转换，导致计算速度大幅下降。未来该系统或转向基于芯片的架构，以提升集成度和可扩展性。为了充分发挥光学优势，控制系统的电子现场可编程门阵列（FPGA）必须被全光处理器取代，从而消除“转换的弊端”。

另一种创新设计适用多芯特种光纤，以同步处理多项计算，就像用光进行多任务处理。这类多芯光纤系统目前多数仍处于研究阶段。

商业化之路的瓶颈

尽管光计算发展势头不断增强，但在实现广泛应用之前，仍有一些技术瓶颈亟待突破：

• 精度与稳定性：基于光学的系统易受元件错位、温度波动或信号随机噪声的干扰。研究人员正在通过闭环反馈系统实现自动调节、使用可调焦的特殊透镜以及机器学习工具来保持系统正确调校，以应对这些问题。
• 内存与存储：光学数据存储是一个重大挑战。触发器（用于存储单个信息位）和延迟线（用于控制光信号的时序）等光学存储的发展可能改变局面。一个有前景的例外是基于光学腔的系统，该系统将光作为存储和计算介质，从而消除了数据在存储器与处理器之间传输产生的损耗。
• 集成与封装：无论是在自由空间系统中校准激光器，还是在芯片上微型化光子电路，物理集成仍然是一个挑战。3D封装和材料方面的创新可能有助于提升可扩展性并降低成本。

光子计算的未来之路

我们正进入光子计算发展的关键窗口期。在全球对更快、更环保、更强算力的日益增加的需求下，光子计算系统提供了一种新的可能——既能与传统硅基系统互补，也有望在部分场景中实现超越。

短期内，全光学自由空间系统似乎最具可行性，而融合光学与电子组件的混合系统也大有可为，尤其是在光-电-光（OEO）转换技术取得进展，降低能量损耗的情况下。

利用光同时进行计算和存储的内存计算也具有潜力。从中期看，结合空间与时间维度的处理架构或将表现出更卓越的性能与能效。

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