人工智能（AI）是一場正在發生的技術革命。它深入各個領域重塑產業，帶領產業深入新一輪的智能化革命浪潮。而與之相配合的核心算力資源就是未來發展的關鍵。

隨著AI大模型的不斷發展，對于算力和電力的需求呈現指數級增長。事實上，對于算力需求的增長速度已超過摩爾定律的預測。有報告稱，人工智能所需的計算能力每三個月就會翻一番，電子芯片已經難以滿足人工智能發展的算力需求，而且硅基電子芯片還面臨著摩爾定律正逼近物理極限的挑戰。

電力瓶頸或許更為棘手。高盛的一份報告顯示，2022年算力數據中心在美國電力需求占的比例僅為3%，但是到2030年將增加到8%，電力需求年復合增長率為2.4%。相比之下，過去20年數據中心發電量年復合增率不到0.5%。

此外，該報告還預計，到2030年AI數據中心的電力需求將增長160%。谷歌前 CEO 埃里克·施密特（Eric Schmidt）前不久更是在美國國會能源與商業委員會的聽證會上直接警告“未來AI將消耗全球99%的電力”。在他看來，AI大模型未來發展面臨的瓶頸不是算法本身，而是物理限制，比如電力資源。

“如果為了提升算力，要消耗一個國家10%甚至一半的電力，這是會影響這場工業革命真正的普及?！?/p>

近日，我們與長江學者、上海交通大學特聘教授、上海交通大學光科學與技術研究所所長、集成量子信息技術研究中心（IQIT）主任、無錫光子芯片研究院（CHIPX）院長金賢敏教授深入聊了聊，在這個算力和能源消耗需求爆炸式增長、電子芯片逼近物理極限的當下，如何以可以承受的能耗代價，獲得可持續增長的算力，從而實現真正意義上的可持續智能？

金賢敏教授長期致力于以光量子集成芯片的設計和制備，以及量子信息和光子信息的芯片化集成化的研發。已發表論文150余篇，包括25篇PRL、9篇Nature Photonics，6篇Optica、2篇Science、3篇Science Advances、4篇Nature Communications、1篇Nature Physics、4篇Light，3篇Advanced Materials等，引用8000余次，獲授權和轉化國家發明專利15項，獲得國家發明專利10項。他還是光子芯片創業公司圖靈量子創始人、CEO，致力于推動芯、光、智、算融合應用，攜手上海交通大學、無錫光子芯片研究院（CHIPX）打造中國首個光子芯片中試線和產業化基地及量子人工智能計算中心，探索光量子計算技術從學術科研到商業化應用的跨越路徑。

在他看來，需要新的計算架構來提升算力勢在必行?！皬拈L遠來看，在信息處理和算力層面，人類需要加速跑，用更高的速度?！彼赋?。

在這一背景下，光子計算作為面向后摩爾時代的全新計算范式，對于促進算法優化和提高計算效率具有重要意義。

在芯片上操縱光：獲得高維算力

當前的算力主要是由電子芯片提供。電子芯片是基于電子器件的集成電路，通過電子器件內的電子流來實現信號的傳輸和處理。過去幾十年電子芯片的發展一直大體符合摩爾定律預測，即集成電路上可以容納的晶體管數目每經過約18個月便會增加一倍，也就意味芯片的計算能力大約每2年就會翻一倍。

但如今以硅基為主的電子芯片正面臨無可回避的極限困境?！半娮有酒炎哌^了七八十年的發展歷程，如今3納米、1納米的制程已經逼近原子級別，這是根本性的物理極限，不是工藝技術能夠解決的?！苯鹳t敏解釋。

這也意味著，在后摩爾時代，亟需一種的計算架構來延續提升算力。光子芯片在這一領域展現出獨特優勢。

那么，什么是光子芯片、光計算和光學人工智能（AI）處理器？與電子芯片相比，它有哪些特性和優勢？

總體而言，光子芯片具有低損耗、高并行性、高頻寬、低延時等電子芯片不具備的優點。同時，光子作為信息載體，沒有質量、不帶電荷，不會產生電子芯片中的發熱和干涉問題。

金賢敏解釋，光子芯片以及其上承載的光計算專用光計算求解器、光學人工智能處理器，利用了光本身具有的并行性來進行計算。而到了量子計算層面，則是用多體的高維形成的高維度并行性去做計算和處理?！八鼈兊碾y度不一樣，許諾的算力也不一樣。一種是普通的并行性，一種是更加高維的并行性，但都是為了解決目前的算力問題，或者說一些端側的延時問題?！?/p>

從具體應用來看，金賢敏將光子芯片的應用分為三個層級：基礎應用是光計算和光學人工智能處理器。他解釋，光子芯片特別適合做矩陣運算，這正是人工智能的核心。相比傳統CPU處理器，光學人工智能處理器能將延時降低到納秒級，能耗大幅降低。

更高一層的應用則是光量子芯片?！肮饬孔有酒举|上是光子芯片的一種，但對非線性操控、精度和損耗的要求更加極致?！?/p>

他進一步解釋光量子芯片的工作原理。“事實上，它并不是對一堆光子進行整體操縱，而是可以實現對每個光子的單獨精準操控?！边@與普通光計算把多個光子作為整體處理相比，是在維度上的提升?！懊總€光子單獨操控的結果就是，每個光子的維度可以疊加，形成一個多體的高維系統。也就是說，如果有50個光子，每個光子編碼兩維，那么總維度就是2的50次方，這種指數級的高維并行性是量子計算算力爆發的根源?！?/p>

這要比單純的光計算維度或者光學人工智能處理器的維度高出很多。光計算和光學人工智能處理器主要挖掘的是光本身的多種顏色、波長等維度，而光量子計算挖掘的是多體的光形成的總系統的高維度?！八磥砭蜁窈司圩円粯?，是一個取之不盡用之不竭的資源。”金賢敏解釋。

新計算范式變革的前夜：市場潛力可期

如此看來，當前我們正處于新計算范式變革的前夜。而將這一新的算力與AI大模型相結合，并滲透至生產和生活方方面面的應用中，這將是能夠推動這場智能化工業革命的重要代表。

事實上，在量子計算領域，目前主要有四種技術路徑：優先追求規?；ǔ瑢В瑢Ｗ⒕_度（離子阱），側重環境適應性（光量子），探索架構創新（中性原子）。其中，全球超導量子計算市場規模已達28億美元，占整個量子計算硬件市場的62%。IBM、谷歌、英特爾等科技巨頭以及國內的“祖沖之系列”均采用這一路線。

但近年來在硅光子、光量子領域出現了不少突破，同時也在資本和市場層面有所體現。

AMD此前就已經宣布將硅光子學初創企業Enosemi納入麾下。據公開資料，Enosemi此前曾是AMD的外部光子學開發合作伙伴。AMD表示，Enosemi是AMD在深入高性能互聯創新領域的理想收購選擇，這筆交易將立即提升其支持和發展下一代AI系統中的各種光子學和共封裝光學（CPO）解決方案的能力。通過對Enosemi的收購，AMD進一步完善了其AI基礎設施系統技術堆棧。AMD在今年早些時候憑借完成收購ZT Systems獲取了機架系統方面的大量知識和人才資源。

2025年9月，量子計算創業公司PsiQuantum則拿下了10億美元的巨額投資，創下量子計算初創公司單輪融資紀錄。該輪融資由BlackRock、淡馬錫和Baillie Gifford領投。本輪融資后該公司估值達70億美元。英偉達創始人黃仁勛也早已是該公司股東之一，盡管在2025年初老黃還在給量子計算潑冷水。據悉PsiQuantum和英偉達將在量子算法和軟件層面、GPU-QPU集成及硅光子平臺方面展開廣泛合作。有意思的是，這家公司的BP里，有一頁是《我的外公薛定諤》。是的，其聯合創始人兼首席架構師Terry Rudolph正是物理學家薛定諤的親外孫。

市場預測

2025年Q1全球融資額達78億美元，同比增長125%，企業級解決方案提供商占比超60%。其中海外頭部企業QuEra（中性原子路線）、Quantum Machines（量子控制系統）PsiQuantum（光量子）等獲得了大額融資。在市場規模和增速上，根據賽迪顧問的預測，2025年中國量子計算市場規模將達到115.6億元人民幣，年均增速超過30%，成為全球增長極快的市場之一。

值得一提的是，選擇光量子的路線有一定的優勢。因為光量子計算是沒有明顯短板的量子計算技術路徑。

首先，在制造技術上，光量子芯片可以遷移使用成熟的半導體技術進行制造生產。其次，在環境要求上，光子產生熱量少，能耗低，對低溫環境的要求相對寬松，此外在連通性上可使用傳統光纖實現互聯。

而對于其他種類的量子計算機，為了保證超導性和抑制熱噪聲，必須在接近絕對零度的環境下運行。相比之下，光子量子比特在常溫下即可操控，能節省不少部署低溫設備的成本。

那么，在具體的應用層面，如何將這一新型的高維算力和現在的大模型結合？據金賢敏介紹，現在他們的光子計算板卡都在和現在的大模型進行適配中。比如光學人工智能處理器嵌入在端側做推理可以幾乎感覺不到延時，且功耗極低。比如，一個機器人，如果它收集的信號是一個光信號，那么信號直接就進了光學人工智能處理器，然后直接去做判斷和反饋，可以把低延時做到極致。

“它未來是可以有望達到把光模塊電交換芯片都給代替掉的一個格局。現在國內的幾個光模塊公司都有三四千億元的規模，博通的交換芯片也都是霸主級的。但未來可能會簡化出一個光電融合的芯片形態。”金賢敏指出，但即使如此，它始終無法與量子計算或者光子計算的市場媲美，“因為后者許諾的是以一個無限的未來?！?/p>

不過，需要指出的是，在金賢敏看來，“光量子芯片不是替代電子芯片，而是新一代信息載體與計算范式，是應對算力瓶頸的必然路徑?！?/p>

寫在文末

突破當前的算力困境，光量子芯片無疑是一種顛覆式的技術路線。金賢敏團隊指出，盡管要達到通用量子計算也許需要10年或更久，實現專用量子計算的落地應用可能僅僅需要3-5年，而光連接、量子安全的產業爆發可能就在這一兩年出現。

過去一兩年，我們已經看到以光電融合突破算力邊界的方案的涌現。

2025年10月，圖靈量子首發兩大成果——上海交通大學無錫光子芯片研究院（CHIPX）正式發布薄膜鈮酸鋰光子芯片PDK，以及全球首個光子芯片全鏈垂直大模型LightSeek。據介紹，金賢敏帶領團隊基于鈮酸鋰薄膜（LNOI）光子芯片和飛秒激光直寫技術，研發可集成大規模光子線路的光量子芯片，主導建設了中國首條光子芯片中試線，實現了薄膜鈮酸鋰晶圓的高精度光刻，覆蓋全閉環工藝流程，為光子芯片PDK（工藝設計）提供了精確可靠的工藝基礎，年產能達12000片晶圓。

在2025年的世界人工智能大會期間，曦智科技聯合壁仞科技、中興通訊共同推出全球首個分布式光互連光交換GPU超節點解決方案——光躍LightSphere X，創新性地提出了分布式光交換技術，解決了大規模算力集群中傳統電互連、集中式交換的帶寬瓶頸與擴展性受限等挑戰，構建起高帶寬、低延遲、靈活可擴展的自主可控智算集群新范式。此外，曦智科技聯合燧原科技推出國內首款xPU-CPO光電共封裝原型系統，通過將光學引擎與計算芯片（xPU）在基板上實現光電共封裝，將電芯片與光芯片的傳輸距離縮短，與傳統可插拔光學相比，大幅提升信號完整性并降低損耗和延遲，同時顯著降低系統功耗，有效提高光電轉換的穩定性。

作為國內首次采用CPO技術實現GPU直接出光的成功案例，該項目驗證了xPU-CPO光電共封裝技術的可行性與技術方向，同時為中國人工智能基礎設施建設與先進光學封裝產業突破奠定了關鍵技術錨點。

突破摩爾定律的極限困境，全世界的科學家們正在從不同角度進行著多層面的極限創新。