摘要：当人工智能大模型参数规模突破万亿、算力需求呈指数级增长，传统基于电子器件的计算硬件正面临 “功耗墙” 与 “延迟墙” 的双重瓶颈。在此背景下，浙江大学杨建义院士领衔的团队历经十余年攻关，成功研发出集成光电计算芯片，通过光子替代电子实现数据的高速并行处理，不仅将
当人工智能大模型参数规模突破万亿、算力需求呈指数级增长，传统基于电子器件的计算硬件正面临 “功耗墙” 与 “延迟墙” 的双重瓶颈。在此背景下，浙江大学杨建义院士领衔的团队历经十余年攻关，成功研发出集成光电计算芯片，通过光子替代电子实现数据的高速并行处理，不仅将计算能效提升 3 个数量级，更突破了大规模计算硬件的架构限制，为全球算力基础设施升级提供了 “中国方案”，开启了计算硬件从 “电子时代” 向 “光电子融合时代” 的范式跃迁。
图1 大规模计算硬件架构的不同演进阶段
算力困局：电子计算的 “双重天花板”
当前，以 GPU 为核心的电子计算架构已逼近物理极限。一方面，电子在导体中传输时的电阻会产生大量热量，导致数据中心能耗激增 —— 全球数据中心年耗电量已占总发电量的 3%，其中计算硬件的能耗占比超 60%，且随着算力需求增长，这一比例仍在攀升；另一方面，电子信号的传输速度受限于光速的 1/100，在大规模数据并行处理场景中，延迟问题愈发突出，例如 AI 大模型训练过程中，数据在芯片间的传输延迟已占总耗时的 40% 以上。
在 AI、科学计算、量子模拟等大规模计算场景中，这一矛盾更为尖锐。以自动驾驶为例，车载系统需实时处理激光雷达、摄像头等数十路传感器数据，传统电子芯片的算力与能效已难以满足毫秒级响应需求；而在量子计算领域，电子器件的噪声干扰更是制约量子比特规模化集成的关键障碍。破解这些难题，亟需跳出电子计算的传统框架，寻找全新的计算载体与架构 —— 光子，凭借高速、低耗、抗干扰的天然优势，成为突破困局的核心方向。
技术破壁：“光 - 电 - 算” 融合的集成创新
杨建义团队的集成光电计算芯片，并非简单将光子器件与电子芯片叠加，而是通过三维异质集成技术，实现了 “光信号产生 - 传输 - 计算 - 探测” 全链路的芯片级整合，攻克了光子器件微型化、光信号调控精度、光 - 电协同优化三大世界级难题。
在器件集成层面，团队创新采用 “硅基光子 + 化合物半导体” 异质集成方案：以成熟的硅基 CMOS 工艺为基底，通过晶圆键合技术将铟磷（InP）激光器、锗（Ge）探测器等关键光子器件与电子控制单元紧密集成，芯片面积仅为传统分立光学系统的 1/1000，却实现了 1024 路并行光信号处理。这一设计既保留了硅基工艺的低成本、高集成度优势，又发挥了化合物半导体在光信号产生与探测上的高性能特性，解决了 “集成度” 与 “性能” 难以兼顾的行业痛点。
在计算架构层面，芯片突破了电子计算的 “冯・诺依曼瓶颈”。传统电子芯片需在内存与运算单元间频繁传输数据，导致大量能耗与延迟；而该光电计算芯片通过光脉冲编码技术，将数据直接加载到光信号上，在传输过程中同步完成计算 —— 例如在矩阵乘法运算中，光信号可通过波长、相位的叠加实现并行计算，运算速度较同规模 GPU 提升 50 倍以上，且能耗仅为其 1/1000。团队在实验中验证，该芯片处理 1024×1024 矩阵乘法时，耗时仅 0.3 微秒，能耗低至 0.01 瓦，性能指标远超当前国际同类研究。
更关键的是，团队解决了光信号调控精度的难题。通过自主研发的 “微环调制器阵列”，可实现对光信号相位、幅度的纳米级精度控制，确保并行计算过程中的数据准确性。在 AI 模型推理测试中，该芯片处理 ResNet-50 图像识别任务时，准确率达到 92.3%，与传统电子芯片持平，却将能效比提升至 10^4 TOPS/W（每瓦万亿次运算），为低功耗边缘计算设备提供了新可能。
场景落地：从 “实验室” 到 “产业端” 的跨越
当前，杨建义团队的集成光电计算芯片已在三大领域实现场景化验证，展现出强劲的产业化潜力：
在AI 大模型训练领域，团队与国内头部 AI 企业合作，将光电计算芯片应用于大模型的卷积层运算。由于卷积运算本质是矩阵乘法，恰好匹配光电芯片的并行计算优势 —— 在处理 10 亿参数模型的卷积操作时，芯片将单步运算耗时从电子芯片的 2.1 毫秒缩短至 0.04 毫秒，且单卡算力密度达到 512 PFLOPS（每秒百万亿次浮点运算），相当于 8 片顶级 GPU 的算力，而能耗仅为其 1/5。这一突破有望大幅降低大模型训练的时间与成本，推动千亿、万亿参数模型向更广泛场景普及。
在量子计算控制领域，该芯片的低噪声特性成为关键优势。量子比特对电磁干扰极为敏感，传统电子控制电路的噪声会导致量子态失准；而光信号具有天然的抗电磁干扰能力，团队将光电计算芯片用于量子比特的操控与读出，成功将量子态操控精度提升至 99.92%，并实现了 16 个量子比特的同步控制，为量子计算机的规模化集成提供了核心控制硬件支撑。目前，该技术已在中科院量子信息实验室的超导量子实验平台中投入试用。
在边缘计算领域，芯片的低功耗特性适配了终端设备的需求。团队基于该芯片开发的边缘计算模块，体积仅为信用卡大小，功耗低至 5 瓦，却能实时处理 4K 视频流的目标检测任务，响应延迟小于 10 毫秒。该模块已在智能安防、工业质检等场景试点应用，例如在汽车零部件质检中，可通过高速图像处理识别微米级缺陷，检测效率较传统设备提升 3 倍。
产业影响：重构计算硬件生态
杨建义团队的研究成果，不仅是一项技术突破，更将推动计算硬件产业的 “范式重构”。从产业链上游看，该芯片的量产将带动硅基光子材料、异质集成设备、高精度光调制器等细分领域的发展 —— 例如团队研发的微环调制器已实现国产化量产，成本较进口产品降低 60%，为国内光子器件产业打开了市场空间。
在产业协同层面，该技术与上海首批中试平台形成 “互补共振”。上海光刻胶及原材料中试平台可为本芯片的硅基光子器件提供关键材料支撑，新型储能中试平台则能为光电计算数据中心的高效供能提供解决方案，这种跨区域、跨领域的技术协同，正加速构建 “光电子计算 - 核心材料 - 储能支撑” 的完整产业生态。
从全球竞争视角看，该芯片使我国在光电计算领域实现 “从跟跑到领跑” 的跨越。此前，美国、欧盟已将光电计算列为重点研发方向，斯坦福大学、IBM 等机构均在推进相关研究，但杨建义团队的芯片在集成度、能效比、场景适配性上已实现国际领先 —— 在 2024 年国际光子计算大会上，该芯片获评 “年度突破性技术”，成为首个获此殊荣的中国研发成果。
未来展望：走向 “全光计算” 的下一代架构
尽管已取得显著突破，杨建义团队仍在向更高目标迈进。团队计划在未来 3 年内实现 “三个升级”：一是将芯片的并行光信号路数从 1024 路提升至 4096 路，进一步提升大规模计算能力；二是开发 “光 - 电 - 存” 一体化架构，通过集成光存储单元，彻底消除数据传输延迟；三是推动芯片制程从 130nm 升级至 28nm，降低量产成本，目标是将单芯片价格控制在千元以内，满足消费电子、工业控制等大众市场需求。
更长远来看，该团队的研究为 “全光计算” 奠定了基础。随着光子器件集成度的提升、光计算算法的优化，未来有望实现完全基于光子的计算架构，彻底摆脱电子器件的限制，为算力需求的无限增长提供可能。正如杨建义院士所言：“光电计算不是对电子计算的替代，而是融合与超越 —— 它将开启一个‘算力无极限、能耗可感知’的新时代。”
当集成光电计算芯片逐步应用于数据中心、量子计算机、智能终端，我们看到的不仅是计算硬件的性能跃升，更是一场关乎算力基础设施、产业生态、全球竞争格局的深刻变革。浙江大学杨建义团队的探索，正以技术创新为笔，书写着中国在全球高端制造领域的 “范式跃迁” 故事，为世界算力难题提供了 “中国答案”。
来源：半导体芯科技
来源：半导体芯科技SiSC
