摘要：当人工智能模型的规模以指数级速度增长时，传统计算架构正面临前所未有的挑战。ChatGPT等大型语言模型训练一次所消耗的电力相当于数千户家庭一年的用电量，而这个数字还在持续攀升。就在传统硅基计算即将触及物理极限之际，一项发表在《自然》杂志的突破性研究为AI的未来

当人工智能模型的规模以指数级速度增长时，传统计算架构正面临前所未有的挑战。ChatGPT等大型语言模型训练一次所消耗的电力相当于数千户家庭一年的用电量，而这个数字还在持续攀升。就在传统硅基计算即将触及物理极限之际，一项发表在《自然》杂志的突破性研究为AI的未来指明了新方向——利用光的物理特性直接进行神经网络计算。

这项由米兰理工大学、洛桑联邦理工学院、斯坦福大学、剑桥大学和马克斯·普朗克研究所联合完成的研究，首次实现了物理神经网络的直接训练，标志着AI计算范式的根本性转变即将到来。

从电子到光子的计算革命

传统的AI计算依赖于数字电子器件进行大量矩阵运算，这一过程需要将连续的物理信号转换为离散的数字信号，再通过复杂的逻辑门电路进行处理。这种架构虽然精确可控，但面临着功耗和速度的双重瓶颈。

物理神经网络采用了截然不同的方法——直接利用物理现象执行计算。在光子神经网络中，信息以光波的形式传播，通过光的干涉、衍射和调制等物理过程完成数学运算。米兰理工大学电子、信息和生物工程系教授Francesco Morichetti解释道："通过省去信息数字化所需的操作，我们的光子芯片可以显著降低能耗和处理时间。"

这种方法的优势显而易见。光速远超电子移动速度，光子之间也不存在库伦排斥力，因此光子计算在理论上可以实现更高的并行度和更低的能耗。更重要的是，光子计算天然适合执行神经网络中的矩阵乘法运算——这正是AI计算的核心操作。

突破训练技术壁垒

然而，仅仅能够进行前向计算还不够。神经网络需要通过训练才能学会执行特定任务，而训练过程要求网络能够根据输出误差调整内部参数。在传统的数字系统中，这一过程通过反向传播算法实现，但在物理系统中实现反向传播面临巨大挑战。

此次《自然》研究的核心突破正在于解决了这一难题。研究团队开发出一种"原位"训练技术，使得光子神经网络能够直接利用光信号进行学习，无需依赖数字模拟。这意味着整个训练过程都在物理域完成，避免了数字-模拟转换的损耗。

这项技术的实现并非简单的工程优化，而是对传统机器学习理论的重新思考。研究团队必须解决如何在物理系统中实现梯度计算、如何处理噪声干扰、如何确保训练稳定性等一系列基础问题。Morichetti指出："网络训练不仅速度更快，而且更加稳健和高效。"

集成光子学的技术基础

米兰理工大学在这项研究中的贡献集中在集成光子技术的开发。该校光子器件实验室成功将复杂的光学器件集成到仅几平方毫米的硅微芯片上，实现了加法、乘法等基本数学运算的光学化。

集成光子学的发展为物理神经网络提供了坚实的硬件基础。与分立的光学器件相比，集成光子芯片具有体积小、功耗低、可大规模制造等优势。硅基平台的使用还确保了与现有半导体制造工艺的兼容性，为产业化应用奠定了基础。

目前的光子神经网络芯片已经能够实现相当的计算密度。在相同的芯片面积上，光子器件可以支持比电子器件更高的互连密度，这对于构建大规模神经网络至关重要。同时，光子系统的低功耗特性使其特别适合移动和边缘计算应用。

应用前景与产业影响

物理神经网络的成功开发将对多个领域产生深远影响。最直接的应用是数据中心的AI计算。全球数据中心的能耗已占总用电量的约1%，而AI训练和推理是其中的主要贡献者。光子神经网络的广泛应用有望大幅降低AI计算的碳足迹。

更令人兴奋的是边缘计算的可能性。传统的AI应用往往需要将数据传输到云端处理，这不仅增加了延迟，还带来了隐私和安全风险。光子神经网络的低功耗特性使得复杂的AI模型可以直接部署在终端设备上。

自动驾驶汽车是一个典型的应用场景。车载AI系统需要实时处理来自多个传感器的数据，做出毫秒级的决策。光子神经网络不仅能够提供所需的计算能力，还能在车辆的功耗和散热限制内工作。类似地，智能手机、无人机、机器人等设备都可能从这项技术中受益。

在工业物联网领域，光子神经网络可以实现真正的智能传感器。这些传感器不仅能够采集数据，还能在现场进行复杂的数据分析和模式识别，大大减少了数据传输的需求。

挑战与未来发展

尽管前景广阔，物理神经网络仍面临诸多挑战。首先是精度问题。物理系统容易受到温度、振动等环境因素的影响，如何确保计算结果的精度和稳定性仍需进一步研究。

其次是规模化问题。目前的光子神经网络仍处于实验室阶段，要实现与大型数字神经网络相当的规模还需要重大技术突破。这不仅涉及器件技术，还涉及系统架构、编程模型等多个层面。

制造成本也是一个现实考虑。虽然集成光子学与传统半导体工艺兼容，但光子器件的制造精度要求更高，良率控制更加困难。如何在保证性能的同时控制成本，将是产业化的关键。

此外，软件生态系统的建设同样重要。开发者需要新的编程工具和框架来设计和部署物理神经网络，这需要整个行业的协同努力。

展望未来，物理神经网络可能不会完全取代数字AI系统，而是在特定应用场景中发挥独特优势。混合计算架构——结合数字处理器的灵活性和物理神经网络的高效性——可能成为下一代AI系统的主流形态。

随着技术的不断成熟，我们有理由相信，光子神经网络将在构建更加高效、可持续的人工智能系统中发挥关键作用，推动AI技术向更广阔的应用领域扩展。

来源：人工智能学家