来源：智东西  文|心缘

　　光子计算时代到来了吗？几家中美芯片创企正试图给出正面的回答。

　　2020年6月，LightOn发表用光学神经网络训练芯片运行AI模型的新论文；7月，曦智科技拿到由和利资本投资的数千万美元A+轮融资；8月，Lightmatter在芯片顶会Hot Chips上展示了其光子芯片的架构细节；12月，光子算数宣布其打造的光电混合AI加速计算卡已交予服务器厂商客户做测试。

　　在加速人工智能（AI）这条赛道上，光子计算芯片这条创新的技术方向正异军突起。这是一群勇敢的探路人，他们在期待和争议中前行，一步一个脚印地试图证明自己判断方向的正确性。

　　光子AI芯片距离产业化落地还有多远？在这一赛道的创业者们，能给计算芯片带来新的惊喜吗？

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　　01．一篇顶刊论文引出的新型赛道

　　随着摩尔定律滞缓，硅光子技术成为超越摩尔定律的研究方向之一。

　　2017年，来自英国艾克塞特大学、牛津大学和明斯特大学的研究人员，宣布了其类脑光驱动芯片研究成果。他们用特殊相变材料和光子集成电路模拟人脑神经突触，使得这款芯片在测试中的数据传输速度达300Gbps，比当时现有标准处理器要快10-50倍，同时功耗大幅降低。

　　光子是当前速度最快的粒子，相较电子，速度更快而功耗极低。此前光学技术通常应用于通信传输领域，借助光的更快速度、更高容量等特点实现数据的远距离传输，但在计算领域进展缓慢。

　　实际上，光计算的研究历史并不短暂。在国外，1950年代前后，贝尔实验室等机构花费大量精力来设计光学计算机部件；在国内，1987年中科院上海光学精密机械研究所王之江院士曾于《中国科学院院刊》上撰文，提出了极具前瞻性的发展光计算技术的建议，并于此后在光学神经学逻辑计算方面开展了大量的工作。

　　由于光计算的应用场景并不清晰，软硬件体系也不够完善，关于如何用光子代替电子芯片执行计算的想法长期停留在研究阶段，鲜少在实际应用中发挥广泛的作用。

　　直到摩尔定律趋于滞缓，AI的巨轮开始起航。

　　02．光子AI芯片的优势：

　　速度快、功耗低、擅长并行计算

　　作为统治计算的一个基准法则，摩尔定律指出，微处理器芯片上的晶体管数每18-24个月翻一番，曾长期作为推动电子设备小型化和互联网普及的关键动力。

　　但这是芯片制造商及供应商竭力维系摩尔定律的结果，随着逼近物理尺寸极限、散热难题即将成为无法克服的挑战，以及许多关键的计算密集型应用发展提速，人们对摩尔定律的未来产生了更多疑虑，对芯片技术创新的需求也愈发迫切。

　　2016年，《Nature》在“超越摩尔（More than Moore）”一文中指出，摩尔定律已接近日薄西山，接下来硅晶技术的发展将不再以摩尔定律为中心，造出更好的芯片然后让应用跟进，而是从应用出发来看需要怎样的芯片支持，进而容纳更多细微复杂的创新方向。

　　首先，光速快于电子速度，理想状态下，光子芯片的计算速度能比电子芯片快约1000倍。同时，采用成熟半导体工艺技术的光子芯片，即可达到当下需要的计算能力。

　　总体而言，光具有高计算速度、低功耗、低时延等特点，且不易受到温度、电磁场和噪声变化的影响，在AI应用领域，将光学技术与电子学结合，有望提供比传统方法更好的速度和能效。

　　03．光子计算走向商业化

　　嗅到AI加速带来的机会后，来自英、法、美、中的一些创业团队开始扬帆起航，切入云端AI计算市场，其中不乏有初创公司得到来自科技巨头及知名投资者的投资。

　　当然，名气最盛的光子芯片创业者，当属曾在《自然·光子学》上发表封面文章、来自麻省理工学院的沈亦晨和尼克·哈里斯，两人均在2017年成立光子芯片公司，都选择Mach-Zehnder干涉仪光开关阵列（MZI）作为基础计算单元，但具体的MZI结构及阵列架构有所不同。

　　目前光子算数已研发可编程光子阵列芯片FPPGA（Field Programmable Photonic Gate Arrays），并基于此与北京高校一起打造了面向服务器的光电混合AI加速计算卡，能完成包括机器学习推理、时间序列分析在内的一些定制化加速任务。

　　该公司由首席策略官Michael Gao、CEO Marcus Gomez和CTO Mitchell Nahmias在2018年联合创立，于2019年筹得来自微软创始人比尔·盖茨、Uber首席执行官Dara Khosrowshahi等知名投资者的900万美元种子轮融资，2020年又筹得由Helios Capital领投的900万美元A轮融资。

　　04．结语：光子计算踏上AI计算新征程

　　训练AI模型需要超高算力的计算机芯片，这使得芯片巨头、初创公司之间展开一场围绕AI计算的全新角逐。

　　如今光子计算仍处早期阶段，站在这一全新计算赛道上的玩家们，几乎没有前路可以借鉴，他们正顶着技术挑战、落地风险等方面的压力，试图构建起光子计算生态，探索着改变计算的可能。

　　对于投资者来说，新兴计算技术仍充满风险。但随着世界对多元计算方式的需求增加，以光子计算、神经拟态芯片、量子芯片等为代表的新兴计算方法，正被寄予打破标准计算系统制约的期待。

　　这是件令人期待的事情，光学计算已经在商业化道路上迈出了重要的一步，而一旦有初创公司解决工程化挑战、取得落地商用的成功，光学计算革命的大门或将由此开启。

　　本文福利：在2020年第32届Hot Chips会议上，孵化于麻省理工学院的初创公司Lightmatter展示了新一代硅光子芯片Lightmatter Mars。推荐Lightmatter在Hot Chips上的演讲报告，可在公众号聊天栏回复关键词【智东西150】获取。

　　参考资料：

　　《光子芯片研究进展及展望》世界科学；

　　《MIT初创公司发布全球首个光子AI芯片原型！独立光学计算硬件，庞大系统成功集成至常规板卡|独家专访》DeepTech；

　　初创《光子AI芯片新玩家——Luminous Computing》光学小豆芽；

　　《Alphabet invests in a start-up using beams of light on chips for super-fast A.I．》CNBC