2025年9月，美國佛羅里達大學半導體光子學團隊在《先進光子學》雜志發表突破性研究成果：全球首款光基芯片通過光與電協同工作，在圖像識別等AI任務中實現能效比傳統芯片提升10倍至百倍，功耗僅為電子芯片的1%，性能指標創歷史新高。該成果被視為緩解AI電力危機、推動高性能AI系統發展的里程碑。
研究團隊創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行卷積運算。在MNIST手寫數字測試中，芯片識別準確率達98%，抗干擾能力優異——即使輸入信號疊加10%噪聲，準確率仍保持95.3%。其核心優勢在于“光-電協同架構”：先通過激光將電信號轉化為光信號，經菲涅耳透鏡完成光學計算，最終轉換回電信號。這種設計繞過了傳統電子芯片的“存儲-計算”瓶頸，計算速度提升的同時，功耗大幅降低。
該技術直接解決AI行業兩大痛點：一是數據中心的能耗壓力，二是邊緣設備的算力限制。以NVIDIA H100 GPU為例，其峰值功耗達700W，而光基芯片在同等任務下功耗僅需4W，相當于一個數據中心千塊級GPU集群的能耗可降至傳統方案的1%。更關鍵的是，低功耗特性讓AI模型部署到手機、物聯網設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用技術實現多波長光信號并行處理，數據流如同“VIP多車道”互不干擾，效率成倍提升。
目前，光子計算領域投資已達89億美元，23家公司布局商業化方案。美國海軍研究辦公室資助的此項研究，與麻省理工學院、哥倫比亞大學等機構的光子計算成果形成技術共振。中國光芯片行業亦加速追趕，2023年市場規模達19.74億美元，年復合增長率17.16%，在2.5G/10G光芯片領域國產化率超60%，但25G以上高速率芯片仍需突破。政策端，工信部《制造業可靠性提升實施意見》、河南省《加快制造業“六新”突破實施方案》均明確支持光芯片技術攻關。
正如研究團隊領銜教授Volker J. Sorger所言：“接近零能耗的機器學習計算，是AI能力持續提升的關鍵。”隨著硅光子技術、鈮酸鋰薄膜等材料創新，以及光電共封裝（CPO）技術成熟，光基芯片有望在智能汽車、工業制造、醫療診斷等領域全面滲透。行業預測，2027年全球光芯片市場規模將超300億元，光子-電子融合的“超芯時代”正加速到來。
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