2026年3月10日——澳大利亚研究人员研制出一款超紧凑人工智能芯片，该芯片能够以光速利用光能进行计算。这款纳米光子芯片原型完全由悉尼大学悉尼纳米中心自主研发，其利用光粒子（光子）的能量进行计算。研究人员表示，随着全球对人工智能需求的持续增长，该原型可能在开发更节能的人工智能硬件方面发挥重要作用，有望降低未来计算系统的整体能耗。

传统计算机芯片使用电力处理信息，这意味着需要通过导线移动微小的带电粒子（电子），这一过程会产生热量。而纳米光子芯片原型使用光进行计算，光可以无电阻地穿过材料，因此不会像电那样产生热量。当光穿过芯片原型内的纳米结构时，这些结构本身会自动完成计算。

芯片上的纳米结构仅几十微米大小，大约相当于人类头发的宽度。这些纳米结构共同形成一个神经网络：即模仿人脑进行识别和计算的人工神经元。该原型的计算发生在皮秒（万亿分之一秒）时间尺度上——这正是光穿过纳米结构所需的时间。

研究人员指出，光子计算的显著优势在于运算速度可达光速，且采用光能而非电能驱动。相比之下，当前数据中心需要消耗大量水和能源来维持运行。电气与计算机工程学院教授、光子学研究组主任易小科表示：“我们重新构想了如何利用光子学设计新型节能超快计算机处理芯片。人工智能正日益受到能源消耗的限制，这项研究通过光实现神经计算，将催生更快、更节能、超紧凑的AI加速器。”

这项发表于《自然-通讯》的研究证实，人工智能模型可被设计成纳米级光子结构，通过操控光来完成机器学习所需的数学运算。为验证技术可行性，该团队训练纳米光子芯片对超过10,000张生物医学图像（如乳腺、胸部和腹部MRI扫描）进行分类。在模拟和实验中，该纳米光子神经网络实现了约90%至99%的分类准确率。

该技术为可持续人工智能基础设施提供了发展路径，能在不相应增加能耗的情况下满足日益增长的计算需求。光子学（基于光子的电子技术）作为研究控制光粒子的学科，已应用于激光、光纤网络和医学成像等日常技术。但将光子学用于计算机处理的研究近年才兴起，随着AI需求激增显得愈发紧迫。

参与原型设计与实施的关键研究人员乔尔·斯维德表示，该原型展示了如何将智能直接嵌入纳米级光子结构。悉尼大学光子学研究组十余年来持续探索光子学的极限应用，包括改进无线通信技术和先进传感技术——后者可检测环境中化学或生物的痕量物质。在纳米光子芯片原型成功测试后，易教授团队正致力于将该技术推向更大规模的光子神经网络。