2025年9月，美國佛羅里達(dá)大學(xué)半導(dǎo)體光子學(xué)團隊在《先進(jìn)光子學(xué)》雜志發(fā)表突破性研究成果：全球首款光基芯片通過光與電協(xié)同工作，在圖像識別等AI任務(wù)中實現(xiàn)能效比傳統(tǒng)芯片提升10倍至百倍，功耗僅為電子芯片的1%，性能指標(biāo)創(chuàng)歷史新高。該成果被視為緩解AI電力危機、推動高性能AI系統(tǒng)發(fā)展的里程碑。

研究團隊創(chuàng)新集成微型菲涅耳透鏡陣列于硅芯片，利用光的傅里葉變換特性執(zhí)行卷積運算。在MNIST手寫數(shù)字測試中，芯片識別準(zhǔn)確率達(dá)98%，抗干擾能力優(yōu)異——即使輸入信號疊加10%噪聲，準(zhǔn)確率仍保持95.3%。其核心優(yōu)勢在于“光-電協(xié)同架構(gòu)”：先通過激光將電信號轉(zhuǎn)化為光信號，經(jīng)菲涅耳透鏡完成光學(xué)計算，最終轉(zhuǎn)換回電信號。這種設(shè)計繞過了傳統(tǒng)電子芯片的“存儲-計算”瓶頸，計算速度提升的同時，功耗大幅降低。

該技術(shù)直接解決AI行業(yè)兩大痛點：一是數(shù)據(jù)中心的能耗壓力，二是邊緣設(shè)備的算力限制。以NVIDIA H100 GPU為例，其峰值功耗達(dá)700W，而光基芯片在同等任務(wù)下功耗僅需4W，相當(dāng)于一個數(shù)據(jù)中心千塊級GPU集群的能耗可降至傳統(tǒng)方案的1%。更關(guān)鍵的是，低功耗特性讓AI模型部署到手機、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等邊緣場景成為可能，推動“綠色AI”落地。研究團隊已通過波分復(fù)用技術(shù)實現(xiàn)多波長光信號并行處理，數(shù)據(jù)流如同“VIP多車道”互不干擾，效率成倍提升。

目前，光子計算領(lǐng)域投資已達(dá)89億美元，23家公司布局商業(yè)化方案。美國海軍研究辦公室資助的此項研究，與麻省理工學(xué)院、哥倫比亞大學(xué)等機構(gòu)的光子計算成果形成技術(shù)共振。中國光芯片行業(yè)亦加速追趕，2023年市場規(guī)模達(dá)19.74億美元，年復(fù)合增長率17.16%，在2.5G/10G光芯片領(lǐng)域國產(chǎn)化率超60%，但25G以上高速率芯片仍需突破。政策端，工信部《制造業(yè)可靠性提升實施意見》、河南省《加快制造業(yè)“六新”突破實施方案》均明確支持光芯片技術(shù)攻關(guān)。

正如研究團隊領(lǐng)銜教授Volker J. Sorger所言：“接近零能耗的機器學(xué)習(xí)計算，是AI能力持續(xù)提升的關(guān)鍵。”隨著硅光子技術(shù)、鈮酸鋰薄膜等材料創(chuàng)新，以及光電共封裝（CPO）技術(shù)成熟，光基芯片有望在智能汽車、工業(yè)制造、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域全面滲透。行業(yè)預(yù)測，2027年全球光芯片市場規(guī)模將超300億元，光子-電子融合的“超芯時代”正加速到來。