摘要：在北京中关村举行的2025人工智能+大会上，图灵奖得主姚期智院士指出，大模型正革新各行各业，而未来AI发展最重要的方向是通用人工智能（AGI）。实现这一目标，首先需要突破的就是算力瓶颈。

人工智能的竞技场正从软件创新转向硬件革命，而这次，光的速度即将重新定义AI计算的未来。

在北京中关村举行的2025人工智能+大会上，图灵奖得主姚期智院士指出，大模型正革新各行各业，而未来AI发展最重要的方向是通用人工智能（AGI）。实现这一目标，首先需要突破的就是算力瓶颈。

与此同时，两项分别来自欧洲和中国的技术突破，正为AI算力发展打开新的思路：一是芬兰科学家开创的光速张量计算技术，二是华为即将推出的AI算力资源优化方案。

---

01 光学计算：以光速重构AI硬件基础

当电子芯片的制程工艺逐步逼近物理极限，全球科学家都在寻找下一代计算方案。

芬兰阿尔托大学领导的国际研究团队在《自然·光子学》杂志发表了一项开创性研究，实现了单次光传播完成复杂张量计算。

张量运算是现代AI的算术基础，其复杂程度远超人们熟悉的加减乘除。团队开发出的“光速单次张量计算”新方法，通过光波在空间中的自然传播实现数学运算。

该方法的核心创新在于，将数字数据编码进光的幅度与相位，使数字信息转化为光场的物理属性。

当这些光场相互作用时，便能自然完成矩阵和张量运算。卷积、矩阵乘法、注意力机制等深度学习的关键步骤，可在光穿过系统的瞬间同步完成。

02 算力优化：释放硬件潜能的软件方案

就在光学计算取得突破性进展的同时，华为也宣布将在2025 AI容器应用落地与发展论坛上发布AI领域的突破性技术成果。

这项技术延续 “以软件补硬件”的创新思路，可将GPU、NPU等算力资源利用率从行业平均30%-40%大幅提升至70%。

这意味着，无需更换硬件设备，通过软件优化就能显著释放算力硬件潜能。

对于众多AI企业来说，这一技术突破无疑提供了更具性价比的算力提升路径。

在当前算力资源紧张且昂贵的背景下，该技术有望为AI应用普及扫清障碍。

03 技术融合：AI算力的多元未来

光学计算与软件优化，两条截然不同的技术路径，却共同指向了同一个目标——突破AI算力瓶颈。

光学计算从根本原理上革新了计算方式，而软件优化则最大限度地挖掘了现有硬件的潜力。

这两项技术的突破，为AI算力发展提供了多层次的解决方案：从长期的革命性光学计算，到中期的软件优化提升效率，共同构成了AI算力的未来版图。

在2025人工智能+大会上发布的《AI中国方案》也指出，要“以场景需求驱动技术创新，以技术创新反哺产业升级”。

04 市场回应：资本看好AI算力突破

资本市场对这两项技术突破给予了高度关注。11月17日上午，华为概念股持续走强，软通动力、普元信息、拓维信息等公司涨幅居前。

同时，AI应用端也表现强劲，三六零等多股涨停。市场观点认为，算力瓶颈的突破将加速AI应用商业化落地。

招商证券研报指出，下一阶段AI视频应用的发展将呈现三大趋势：AI视频与社交互动深度融合；ChatGPT向生态系统演进；AI视频与AI Agent深度结合。

从投资角度看，影视、游戏、IP等领域的AI应用前景尤为被看好。

05 产业前景：光学计算的商业化路径

虽然光学计算技术仍处于实验室阶段，但其商业化前景已引发广泛想象。

光学计算具有速度快、功耗低、并行处理能力强的优势，相当于把拥堵的单车道公路，升级为多车道高速隧道。

阿尔托大学研究团队的这一方法，采用多波长光，使不同颜色的光分别携带不同维度的数据，从而处理更高阶的张量运算。

这一方法的另一大优势在于其简单性——所有计算均在光的被动传播过程中完成，无需主动控制或电子开关，因而更适合低能耗、高并行度的光学平台。

---

光学计算的实验室突破与软件优化的工程创新，如同两条并行的河流，正在汇聚成推动AI算力发展的强大动力。

在不久的将来，当AI能够以光速处理现在需要数天才能完成的复杂计算，医疗研究、气象预测、航天探索乃至日常生活都将发生根本性变革。

算法或许构建了人工智能的灵魂，但算力才是承载这个灵魂的躯体。随着硬件瓶颈的瓦解，人工智能正在迈向一个全新的发展阶段。

来源：程序员讲故事聊生活