河北
近80年来，现代计算一直靠电子在电路里跑。这个原理当年让ENIAC这类早期电子机器跑起来，现在也照样支撑着智能手机、笔记本和大型AI数据中心。
然而，人工智能现在把电子计算的一个大毛病给暴露出来了。电子会发热、耗能，而且芯片越做越复杂，电子就越难控制。
训练和跑先进的AI模型已经特别费电了，大家担心以后系统会太耗电，根本没法高效撑下去。科学家一直指望光子能解决这个难题。
“因为光子不带电，也没有静质量，所以能飞快地把信息传很远，损耗还特别小，通信技术就靠这个，”蒙大拿州立大学物理系助理教授李赫表示。
正因为这样，光已经靠着光纤成了互联网通信的主力。不过，光子有个大毛病。“它们跟周围环境几乎不互动，所以很难实现计算机依赖的那种信号切换逻辑，”李赫补充道。
现在，宾大研究人员说，他们可能找到了绕开这个限制的办法：造出一种奇怪的混合粒子，它同时表现得像光又像物质。
利用光执行计算任务
该研究的作者专注于创造一种称为激子极化激元的准粒子。这些并非自然界中存在的普通粒子，而是当光子与材料内部的电子激发发生强耦合时形成的混合态。
要理解这个概念，可以想象光子和物质变得紧密相连，以至于它们不再独立行为，而是作为一个整体共同作用。研究人员通过将原子级薄单层半导体嵌入一个旨在捕获和控制光的纳米级光学腔中，实现了这一目标。
在器件内部，光子与激子发生强烈相互作用。激子是在半导体内部电子留下带正电的空穴时形成的束缚对。在适当条件下，这种相互作用变得极其强烈，产生了激子极化激元，它们继承了双方的特性。
从光子那里，它们获得了极快的速度和低能耗运动。从物质那里，它们获得了与其他信号强烈相互作用的能力。
“这种非线性响应远远超过传统非线性光学材料，为全光计算和光子量子信息处理提供了一条有前景的途径，”研究作者指出。
第二个特性才是真正的突破
激子极化激元本身并不新鲜，已经被研究了多年。然而，要在紧凑的纳米腔平台上以极低的能量实现强非线性光学开关，仍然是一个重大挑战。
传统光子系统的困境在于，光子通常彼此穿过而不发生相互作用。虽然这非常适合通信，但对于计算来说却是一个重大障碍，尤其是对于需要非线性运算和决策步骤的人工智能系统。
如今许多实验性的光子人工智能芯片仍然需要将光信号转换回电信号来执行这些任务。每一次转换都会降低系统速度并浪费能量。
先前的研究在光子计算领域探索了硅光子和光学神经网络硬件，但大多数系统在开关和控制方面仍严重依赖电子技术。
新的激子极化激元平台通过实现全光学开关来部分避免了该问题，即一个光信号直接控制另一个光信号，而无需将任何信号转换为电信号。
研究人员展示了一种能量尺度约为四千万亿分之一焦耳的开关操作，这是一个极其微小的能量，远低于短暂点亮哪怕一颗小型LED灯所需的能量。
“值得注意的是，我们以低至约4飞焦耳（4×10−15焦耳）的激发能量实现了腔光谱的全光开关，为二维激子-极化激元系统中的开关能耗树立了新的基准，”研究作者表示。
这项研究表明，该平台解决了未来全光计算所需的关键缺失要素之一。
让AI数据中心可持续发展的途径
如果这项技术能够成功规模化，它将大幅降低人工智能系统的能源需求。现代AI基础设施消耗大量电力，不仅用于计算处理，还用于冷却过热的电子芯片。
例如，微软等公司目前正在建设配备先进液冷系统的AI数据中心，因为密集的AI处理器集群产生大量热量，传统空气冷却已不再够用。实际上，在某些设施中，满载AI芯片的机架产生的热量相当于数十台空间加热器同时持续运行。
基于激子-极化激元的光子系统有很大机会避免这些浪费，因为光产生的
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