《自然》：突破物理极限，单次运算实现光速 光子计算颠覆GPU垄断

全球AI算力竞赛正在逼近物理极限的临界点。当ChatGPT、Midjourney等AI应用的训练需求呈指数级增长时，传统GPU架构已开始显露疲态——功耗飙升、散热挑战加剧、算力提升边际效应递减。就在业界为摩尔定律放缓而焦虑之际，阿尔托大学的一项突破性研究为AI计算开辟了全新路径：利用光的物理特性实现张量运算，在单次光程内完成传统GPU需要多个时钟周期才能完成的复杂计算。

这项发表在《自然·光子学》期刊的研究成果，标志着光学计算从理论探索跨越到实用化应用的关键节点。研究团队开发的"单次张量计算"技术，能够以光速执行卷积、注意力层等深度学习核心运算，为下一代AI硬件架构提供了革命性的解决方案。阿尔托大学光子学组张宇峰博士表示，该技术执行的是与当今GPU相同类型的操作，但所有计算都以光速完成，且无需依赖电子开关的频繁切换。

AI算力危机催生技术范式转换

当前AI产业面临的算力瓶颈已远超单纯的技术挑战。根据OpenAI的研究数据，自2012年以来，大型AI模型的训练计算需求每3.4个月翻一番，这一增长速度远超摩尔定律预测的硬件性能提升。GPT-4等最新模型的训练成本已达数千万美元，其中算力成本占据主要比重。更严重的是，数据中心的能耗正在成为可持续发展的重大挑战——仅AI训练和推理就消耗了全球约2%的电力供应。

传统GPU架构的核心局限在于冯·诺依曼体系结构——计算单元与存储单元分离，数据需要在两者间频繁传输。这种"内存墙"问题随着模型规模扩大而愈发突出。同时，电子器件的物理限制使得进一步提升时钟频率变得困难，而多核并行的扩展也面临功耗和散热的双重约束。

虽然人类和经典计算机必须逐步执行张量运算，但光可以同时完成所有这些作。图片来源：光子学集团/阿尔托大学。

正是在这种背景下，研究人员将目光投向了光学计算。光具有极高的传播速度、超低的传输损耗和天然的并行性，理论上能够突破电子计算的诸多限制。然而，如何将光的物理特性有效转化为实用的计算系统，一直是学术界和产业界的重大挑战。

张宇峰领导的国际研究团队在这一方向取得了关键突破。他们发现，光波的振幅和相位可以作为信息载体，当多束光波在传播过程中相互干涉时，其物理相互作用天然地实现了矩阵乘法和张量变换等数学运算。这种"被动计算"方式避免了传统计算中时钟驱动的串行执行，实现了真正意义上的并行处理。

从物理原理到工程实现

该技术的核心创新在于将抽象的数学运算映射到光的物理传播过程中。研究团队将数字数据编码到光波的振幅和相位属性中，使得数字信息转化为光场的物理特性。当这些携带信息的光场在空间中传播并相互作用时，它们的干涉模式自然完成了深度学习算法所需的数学运算。

张宇峰用一个生动的比喻来解释这一过程："想象你是海关官员，传统方法需要用多台不同功能的机器逐个检查每个包裹，然后人工分拣到正确位置。而我们的光学方法将所有包裹和机器合并在一起——通过创建多个'光学钩子'，将每个输入直接连接到其正确输出。只需一次照射，所有检查和分拣都能立即并行完成。"

为了处理更复杂的高阶张量运算，研究团队进一步引入了多波长并行处理技术。不同波长的光就像独立的计算通道，可以同时处理张量运算的不同维度。这种波分复用方法在光通信领域已经成熟应用，但将其用于计算处理则开辟了全新的技术路径。

阿尔托大学光子学组负责人孙志培教授强调，这种方法的另一个重要优势是其实现的简单性。光学操作在光传播过程中被动发生，无需主动控制电路或电子开关来驱动计算过程。这种被动计算特性不仅降低了系统复杂性，也大幅减少了功耗需求。

更重要的是，该技术具有良好的平台兼容性。孙志培表示："这种方法几乎可以在任何光学平台上实现，从自由空间光学系统到集成光子芯片都能适用。我们的下一步计划是将这一计算框架直接集成到光子芯片上，使基于光的处理器能够以极低功耗执行复杂AI任务。"

商业化路径与产业前景

尽管技术原理已经得到验证，从实验室到产品化仍面临诸多挑战。张宇峰对商业化时间表给出了相对乐观的预期："我们的最终目标是将该方法部署到大公司建立的现有硬件或平台上，保守估计将在三到五年内集成到此类平台中。"

这一时间表的可行性基于几个关键因素。首先，光子集成电路制造技术的快速进步为大规模生产提供了基础设施支撑。硅光子技术已在数据中心互连领域实现商业化应用，相关制造工艺和封装技术日趋成熟。其次，AI产业对突破算力瓶颈的迫切需求创造了巨大的市场拉力。第三，该技术与现有AI框架的兼容性降低了部署门槛和转换成本。

目前全球多个研究机构和企业都在推进光学AI加速器的开发。麻省理工学院开发了基于马赫-曾德尔干涉仪阵列的光子神经网络芯片，Lightmatter、Luminous Computing等初创公司也在开发商业化的光子AI处理器。Intel、IBM等科技巨头也在相关领域投入大量研发资源。

然而，技术挑战依然存在。光学系统对环境扰动较为敏感，温度变化、机械振动都可能影响计算精度。如何在保持高精度的同时实现可编程性，如何与现有数字系统高效接口，如何控制制造成本——这些工程问题都需要进一步解决。

能效优势是推动光学计算商业化的重要驱动力。理论分析表明，光学计算在执行矩阵运算时的能效可以比电子计算高出数个数量级。对于需要实时处理海量数据的应用场景——如自动驾驶、实时视频分析、大规模科学模拟等——光学加速器可能成为关键的使能技术。

张宇峰总结道："这将创建新一代光学计算系统，显著加速跨多个领域的复杂人工智能任务。"这一愿景的实现不仅可能重塑AI硬件架构，还可能深刻影响整个信息技术产业的发展轨迹。当计算不再受限于电子器件的速度和功耗限制时，更大规模、更复杂的AI模型将成为可能，人工智能的应用边界也将进一步拓展。

从更宏观的视角来看，光学计算代表着信息处理技术的一次重大范式转换。正如晶体管取代电子管、集成电路取代分立器件一样，光子计算可能成为下一个改变游戏规则的技术革命。阿尔托大学的这项研究成果，为这一技术革命提供了重要的理论基础和实现路径。