摘要：想象一台计算机以万亿分之一秒的速度处理复杂任务，用激光脉冲替代电子流实现 AI 推理 —— 这不是科幻场景，而是欧洲研究团队近期在光学计算领域的突破性成果。芬兰坦佩雷大学与法国玛丽和路易巴斯德大学的联合研究显示，通过超薄玻璃纤维中的强激光脉冲，可构建比传统电子

想象一台计算机以万亿分之一秒的速度处理复杂任务，用激光脉冲替代电子流实现 AI 推理 —— 这不是科幻场景，而是欧洲研究团队近期在光学计算领域的突破性成果。芬兰坦佩雷大学与法国玛丽和路易巴斯德大学的联合研究显示，通过超薄玻璃纤维中的强激光脉冲，可构建比传统电子计算机快数千倍的光学计算系统，其在图像识别等 AI 任务中精度达 91%，且能耗显著降低。这一突破不仅刷新了计算速度极限，更颠覆了人类对信息处理方式的认知，为全球算力革命开辟了全新路径。

传统电子计算机的信息处理依赖电子在电路中的流动，其速度受限于物理定律与材料特性。随着 AI 模型规模爆炸式增长（如 GPT-4 参数量超万亿），电子芯片面临带宽瓶颈与能耗激增的双重挑战 —— 数据显示，全球数据中心年耗电量已占总电量的 3%，而 AI 训练单次能耗相当于 300 辆汽车的终身排放量。在此背景下，以光为载体的计算技术成为破局关键。

研究团队采用的 “极限学习机”（ELM）架构，灵感源自生物神经网络，但通过光学非线性效应实现了物理层面的计算加速。实验中，飞秒激光脉冲（持续时间仅 1 皮秒，约为相机闪光灯的十亿分之一）被编码为携带图像信息的光信号，经特殊设计的玻璃光纤传输时，光与材料的非线性相互作用会实时完成特征提取与分类计算。例如在 MNIST 手写数字识别任务中，光脉冲穿过光纤后产生的波长光谱变化，直接对应数字特征的识别结果，整个过程在 1 皮秒内完成，精度接近当前电子 AI 系统的 91%。

“这不是简单的技术改良，而是计算范式的根本变革。” 坦佩雷大学 Goëry Genty 教授指出，光纤中的光量子效应能同时处理数千个波长的并行计算，其信息密度是传统电子电路的百万倍以上。法国团队负责人 John Dudley 进一步解释，光脉冲在光纤中传播时，不同波长因色散产生的速度差异，与非线性效应引发的频率转换，共同构成了天然的 “光学神经网络”，这种物理层面的计算模式，跳过了电子芯片中 “电 - 光 - 电” 的转换损耗，效率提升三个数量级以上。

此次研究的核心突破，在于找到了光学系统中非线性效应、光纤色散与计算精度的黄金平衡点。早期实验曾误认为增加激光功率即可提升性能，但实际最优结果来自参数的精密调控 —— 当光纤长度、入射光功率与色散系数达到特定配比时，光脉冲的频率转换会形成类似神经网络 “激活函数” 的非线性映射，从而实现高效特征提取。

这种 “光 - 物质” 相互作用的精确控制，依赖两个团队在非线性光学领域的深厚积累。芬兰团队开发的超短脉冲激光技术，能将光信号压缩至飞秒级，确保携带高密度信息；法国团队则通过纳米级光纤设计，将光场限制在亚微米尺度，增强非线性效应的强度。实验数据显示，该系统处理每比特信息的能耗仅为传统 GPU 的 1/1000，而数据吞吐量可达每秒 100 太比特（Tbps），相当于同时传输 2000 万部高清电影。

值得关注的是，光学计算在特定场景已展现超越电子 AI 的潜力。例如在自动驾驶的实时图像识别中，电子系统因数据传输延迟可能产生 30 毫秒的响应滞后，而光学系统可在 1 皮秒内完成处理，将响应速度提升 3000 万倍，这对规避突发危险至关重要。此外，在量子通信与雷达信号处理等领域，光学计算的超高速特性也具有不可替代性。

尽管当前实验系统仍依赖大型激光设备与特种光纤，但研究团队已着手开发片上光学系统，计划将核心器件集成至厘米级芯片。欧盟 “地平线 2020” 计划已为此投入 2.5 亿欧元，目标在 2028 年前实现光学 AI 芯片的商用化。产业界也加速布局 —— 诺基亚已推出基于光纤非线性效应的高速信号处理器，而 IBM、华为等企业则在硅光子芯片领域持续攻关，试图将光学计算与现有半导体工艺结合。

不过，技术落地仍面临多重挑战。首先是光学器件的量产难题：光纤中的纳米结构需精确控制至原子层级，当前加工良率不足 50%；其次是算法适配问题：传统 AI 模型需重新设计以匹配光学计算的物理特性，这要求数学家与物理学家的深度协作。此外，光学系统的可编程性较弱，如何在保持高速的同时实现通用计算，仍是待解难题。

但业界对光量子计算的前景充满信心。麦肯锡预测，到 2035 年光学计算相关市场规模将突破 5000 亿美元，其中 AI 推理芯片占比超 60%。更深远的影响在于能源领域 —— 若全球数据中心采用光学计算技术，每年可减少 1.2 亿吨碳排放，相当于种植 6 亿棵树。这种 “绿色算力” 的潜力，正是各国争抢的战略制高点。

在欧洲团队取得突破的同时，中美等国也在加速布局。美国 DARPA 的 “光量子神经突触” 项目已实现光控神经元的模拟，而中国科学院半导体研究所则开发出基于二维材料的光学神经网络芯片，在图像分类任务中精度达 94%。各国竞争的焦点，在于谁能率先突破 “光 - 电” 混合计算的技术瓶颈 —— 即通过光学系统处理核心计算任务，再由电子电路完成逻辑控制，这种折中方案可能成为过渡阶段的主流架构。

“光学计算不是对电子技术的颠覆，而是互补与拓展。”Genty 教授强调，未来的超级计算机可能采用 “光脑 + 电脑” 的异构架构：光量子系统负责 AI 推理、大数据处理等高密度计算，电子芯片则处理逻辑控制与系统调度。这种融合模式既能发挥光的速度优势，又能利用现有电子生态的成熟技术，有望在 5-10 年内实现商用。

从爱迪生发明电灯泡到图灵构建计算机，人类文明的每一次飞跃都伴随算力革命。当激光脉冲在光纤中完成首次 AI 计算时，我们或许正站在新一次技术奇点的门槛上 —— 用光思考的超级计算机，不仅将重塑科技产业格局，更可能加速 AI、量子物理等前沿领域的突破，带领人类文明迈向更广阔的未知疆域。

期刊参考：

来源：人工智能学家