全光计算芯片的主要挑战和瓶颈是什么

大突破，光计算芯片概念股强势来袭！上海交通大学陈一桐课题组于二零二五年十二月十九日在国际顶级学术刊科学上发表了全光大规模语义生成芯片 light can 的 研究成果。这是国际首次实现支持大规模语义视觉生成模型的全光计算芯片 light can 在 单枚芯片上同时攻克了三项领域公认的关键瓶颈， 单片上百万级光学神经元集成、全光维度转换，不依赖兼职的光学生成模型训练算法。实测表明，即便采用较智厚性能的输入设备， light 战争可取得相比顶尖数字芯片两个数量级的算力和能效提升。 如果采用前沿设备理论，可实现算力提升七个数量级能效提升八个数量级的性能跃升。下面直接点名相关核心概念股，记不住的点赞收藏 哈哈哈哈！

家人们，科技大爆炸啊！继续讲科技，最近我们中国在下一代算力芯片领域搞出了世界级的大新闻啊！ 上海交通大学陈一同课课题组研发了全光计算芯片，不仅登上了国际顶尖啊，科学还被选为高光论文重点报道。这款芯片能让生成式 ai 光速运行，比顶尖的数字芯片算力提成两个数量级， 比这个这个理论上甚至能实现七个数两级的算力跃升。以前生成一张五幺二乘五幺二的高清图可能要等几秒，现在靠光计算眨眼间就能完成，还能支持三 d 生成高清视频生成。 今天咱们就讲讲这款光芯片到底有多牛，能给 ai 产业带来啥颠覆性改变。先搞懂光计算为啥是下一代算力的破局。关键咱们现在用的芯片都属于电芯片，就是靠电子加晶体管理跑 来完成这个计算，但电子会有电阻，会发热，还容易受干扰。到了生成式 ai 时代，模型它越来越大，对吧？比如说这个 g p g 四， 这个有万亿参数，那电芯片的算力和功耗早就不够用了，训练一个大模型要花几千万度电哦，那相当于一个小县城的一年的用电量。但是光计算就不一样了，他能靠光在芯片里传播来计算光没有电阻， 能并行传输，速度和能效天生就比电子强。打个比方，呃，电子计算是走小路堵车，光计算就是走高速不堵车。这也是全球都在抢光计光计算技术的原因。但光技术想落地， 生成式 ai 呢？一直有个世界性的难题，就是生生成模型规模大，需要多维度变换，以前的光芯片要么是规模太小，要么得频繁的光和电之间来回切换，速度优势就全被抵消了。而交大团队的最新的光芯片， 一下子就解决了三个核心瓶颈，这才是最厉害的地方。第一个瓶颈是集成规模， 在单枚芯片上集成了上百万个光学神经元，是之前同类芯片的十倍以上。这么多神经元能同时工作， 就像把以前的小作坊变成了大工厂，能扛住大规模生成模型的计算压力。比如我们生成一段高清视频，需要同时处理色彩、像素、动态帧等多个数据，上百万个光学神经元能并行搞定，不用再排队来计算。 第二个瓶颈是全光闭环，以前的光芯片算到一半，可能要把光信号转成电信号进行处理，再转回成光信号，一来一回浪费时间，还耗电。而最新的光芯片实现了全光维度转换，从输入图像、 提取语义信息到生成新图像视频，全程不用电参与，形成输入理解生成的完整光计算闭环。比如输入我们输入一只 会飞的机械鸟，光芯片呢，能通过光信号直接分析机械鸟的语义特征，在生成对应的高清图像，全程没有电信号，在中间赚差价。 第三个瓶颈是模型训练，生成时 ai 需要大量的数据训练，但光芯片以前难，很难脱离这个增值数据啊，也就是我们说的这种标准答案。训练，那最新的光芯片研发了不依赖增值的光学光生玄成 就是光学生成模型训练算法，相当于让芯片学会自主学习，不用先给他看一一万张机械鸟图片，他能通过光信号的自我调整，缓慢摸清机械鸟的该有的样子，训练效率要比传统的方法提升百分之三十以上。 我们再看看实际性能，数据呢，非常的亮眼。在和顶尖数的芯片生成质量差不多的前提下，光芯片的端到端能耗，这个耗时和能耗直接降了两个数量级。简单来说，以前电芯片要一百秒完成的高清图像生成光芯片只要一秒， 以前耗一百度电，现在，呵，只要一度电。如果用最前沿的设备输入，理论上算力能提升七个数量级，能效提升八个数量级。这意味着以后训练一个一个大模型可能会从花几千万变成花几万， 这个跨度是相当之大。这个性价性价比，那从耗几千万度电到变成耗几千度电，就是从几千万度电变成耗几千度电，直接突破生成 ai 的 成本和能耗瓶颈。 这款芯片的意义远不止快和省科学杂志评价它为新一代算力芯片助力。前年 ai 开辟了新路径， 现在生成 ai 已经用到的设计、医疗、影视等领域，比如医生用 ai 生成三 d 器官模型，辅助助手设计师用 ai 生成产品效果图， 那最新的光芯片能让这些应用从需要等半天变成实时生成，大大的提升这个效率。更重要的是，他还打破了国外的光计算高光计算高端芯片的技术垄断，让我们中国在下一代算力竞争中从跟跑变成领跑。 当然，这个只是光计算落地的第一步，接下来团队还要优化芯片的稳定性，让他能适应更复杂的工业环境。还要拓展更多的使用场景，比如用在自动驾驶的实时图像识别、数据中心的高速数据传递等传递等。但不管怎么说， 最新的这个光芯片的突破已经证明，光计算不是纸上谈兵，而是真正能解决 ai 产业的卡脖的问题。从光芯片，从电芯片啊，到现在的光芯片，从科学高光报到七个数量级算力跃升， 我们中国算力技术正在改写全球格局。大家觉得未来的光芯片还能用在哪些领域呢？或者你最期待 ai 生成速度变快后能实现什么新的功能和应用？ 在评论区可以发表自己的看法，记得点赞关注哦！

咱们今天要聊的是一个中国的科研团队，他们在全光计算芯片领域取得的重大突破啊，就是这个芯片呢，可以支持大规模的智能语义视觉生成。嗯，这个芯片呢在性能上面有非常大的提升， 同时呢也让我们看到了未来的计算芯片在支持生成式人工智能应用上面的巨大的潜力。是的，这个话题最近在学界和业界都引发了很多关注， 我们就直接开始吧。咱们先来说说这个生成式人工智能对算力和能耗的需求，以及为什么光电计算会成为大家关注的一个焦点，就是现在的这个生成式人工智能它可以做到，比如你说一句话，它就可以给你生成一张图，或者说几秒钟就可以给你生成一段视频，它的应用场景越来越丰富了，然后模型的规模也是越来越大， 对算力和能耗的需求也是在急剧的上升。看来传统的芯片技术真的是有点力不从心了。没错没错，因为摩尔定律逐渐的走到了尽头嘛， 所以这个时候光电计算就被认为是很有希望的下一代算力芯片的一个发展方向。嗯，因为光它天然就可以做到高速和并行的运算，所以它是一个可以帮助我们突破现在的算力和能耗瓶颈的一个关键的技术。然后我们再说说就是全光计算芯片 lightgen， 它的研制和它的创新点。 对，就是想问一下这个芯片到底在技术上面有哪些核心的突破，然后这些突破到底意味着什么？这个 lightgen 芯片它是上海交大的陈一桐课题组做出来的，它是世界上首次 能够支持大规模的羽翼视觉生成模型的一个全光计算芯片，它里面集成了三项非常关键的创新，第一个就是它在单个芯片上面集成了上百万级的光学神经元，这是一个非常非常大的规模了，这就很厉害了，那其他两项创新是什么呢？另外两项呢？一个是它实现了全光的维度转换， 还有一个就是它涉及了一种不依赖真值的光学生成模型训练算法。这三个创新点任何一个拿出来都已经是一个很重要的进展了，但是他们把这三个都集成到了一个芯片上面，所以就终于让全光的端到端的大规模的生成任务成为了可能。 明白了它的拉卷芯片在功能和实际的性能测试当中到底表现怎么样，这个芯片呢？它是可以做到高分辨率的图像羽翼生成， 嗯，然后还有三 d 的 场景生成以及高清视频的生成，包括语义的调控等等，还可以做一些去噪啊， 然后局部和全局的特征迁移啊等等这些复杂的生成式的任务，这么多任务都能做，听起来就很全能啊。对，而且它的性能评测也是非常严格的，在保证和电子神经网络差不多的生成质量的前提下，它实测的端到端的耗时和耗能是比现在最先进的数字芯片还要好两个数量级 哦，如果说输入的设备能够跟得上的话，它理论上可以有七个数量级的算力提升和八个数量级的能效提升。然后咱们要讲的就是这个 linux 芯片的意义和未来的展望， 就是它的突破对于我们新一代的算力芯片和人工智能的发展到底有哪些推动的作用？嗯，就是上一次杂志也专门把这个成果选做了高光论文重点报道。嗯，然后它里面特别提到了，就是说这个生成式 ai 现在正在加速地融入到我们的生产生活当中，所以能够直接去执行这些 真实世界的前沿的生成任务的芯片是非常非常关键的。看来就是说这个芯片的出现不仅仅是一个技术上面的进步， 它更是让 ai 应用落地变得更高效更实用了。没错，那 light john 就 正好是为这个新一代的算力芯片能够真正的支撑前沿的人工智能打开了一条新的道路，然后也给这个更高速更高能效的生成式智能计算开辟了全新的研究方向。 好的总结一下，今天我们一起了解了这个全光计算芯片 lightgen， 它的这些突破呢，真的是让人非常的期待，它究竟会怎样加速生成设 ai 在 各个领域的落地。行，那我们这期节目就到这里了，感谢大家的收听，咱们下次再见。

咱们直接来看一个可能颠覆未来的技术，光芯片。最近，上海交通大学团队搞出了个大新闻，他们研发的 liege 全光计算芯片，据说能给 ai 和算力行业带来翻天覆地的变化。这可不是随便说说，人家是真刀真枪地干出来了。 这篇研究直接登上了科学杂志，标题就透着一股子霸气，用于大规模智能语义视觉生成的这种复杂任务， 最厉害的是什么？算力和能效比传统数字芯片提升了整整两个数量级。这意味着什么？以前要算半天的事，现在可能几秒钟就搞定了，而且还不费电。这对于现在动不动就卡顿耗电的 ai 应用来说，简直是雪中送炭，直接解决了算力不足、能耗高的老大难问题。 那这个光芯片到底是个啥玩意呢？你可以把它想象成一个微型的光信号处理中心， 它不像我们常见的手机 cpu 那 样，主要靠电子跑数据，而是让光子来干活。它的核心功能就是把电信号变成光信号，然后在芯片内部用光来传输处理信息，最后再把光信号变回电信号。根据功能不同，它又分有缘和无缘两种。 有缘的就是能自己发光、探测光或者调制光信号的，比如激光器探测器。无缘的就是负责光信号传输和分配的，像光波、导光开关这些。总之，光芯片就是操控光子完成信息处理的半导体器械。 为啥要用光子替代电子呢？这背后可是有大学问的。你想啊，电子在电路里跑，速度再快也得受电阻、电容的影响，线路易多，还容易串扰，但光子就不一样了，它跑得快，还不带电，互不干扰，还能同时在很多条路上并行传输， 这就好比高速公路上的车流，光子就是那些能在不同车道上同时飞驰的超级跑车。所以光芯片的优势非常明显，带宽高到吓人，能达到太赫兹级别， 能耗低，只用电的十分之一，而且集成度高，能在小小一块芯片上塞下各种光学原件，让设备变得更小更强大，这简直就是为未来海量数据处理量身定做的吗？ 既然光芯片这么牛，那它是怎么造出来的呢？目前主要有三大技术路线。第一种是硅激光电子，这个思路很聪明，直接利用我们现在最成熟的半导体工艺 c mouse 工艺，把硅和一些其他材料，比如磷化阴者结合起来，做出光电混合的芯片， 好处是成本低，容易大规模生产。第二种是保膜泥酸里技术，泥酸里本身是一种很好的光学材料，通过特殊工艺把它做成超薄的保膜，就能做出性能极佳的调制器，速度快，损耗低， 简直是为高速通信和计算量身定做。第三种是传统的零化音集成技术，这也是老牌劲旅了，特别适合做激光器和高速调制器，性能稳定可靠。这三种路线各有千秋，都在朝着更高性能、更低功耗的方向发展。 了解了技术路线，我们再来看看整个光芯片产业链是怎么回事，就像盖房子一样，得有砖瓦水泥，还得有施工队和最终的用户。上游就是提供原材料和生产设备的，比如做芯片的衬底材料、封装材料，还有像光刻机、刻蚀机这些精密设备， 中游就是光芯片制造环节，这是整个产业链的核心，包括前面提到的有缘和无缘芯片，下游就是光芯片最终用在哪儿。 现在光通信是最大的市场，像五 g 基站、数据中心、光纤入户都离不开它。消费电子方面，像 ai 眼镜、 vr ar 设备、手机里的面部识别模块也在用， 汽车电子更是未来的热点。自动驾驶、激光雷达都离不开高性能光芯片，可以说光芯片的应用前景非常广阔。 要造出高性能的光芯片，离不开一些关键的器件和材料。有元器件就像是光芯片的发动机和眼睛。比如激光器芯片，它负责产生光信号，像 d、 f、 b、 e、 m、 l、 v、 c， s， l 这些各有各的用途。 还有探测器芯片，负责接收光信号，像 pin、 a、 p、 d 这些无元器件则像是光芯片的血管和神经网络，比如光波导、藕合器、滤波器，它们负责光信号的传输和调控。 至于材料，刚才提到了几种主流的零化音音屁，适合做高速的激光器和探测器，用在长途通信上，生化加 bios， 常用来做 vcs。 e、 l 适合近距离传输和三 d 感知。硅基材料因为能跟现有的 cmos 工艺兼容，是做大规模集成的首选。 还有前面提到的保摩尼酸里，做高速调制器特别好，淡化硅渗，做无源气件损耗很低，这些气件和材料共同构成了光芯片的基础。 说了这么多技术，大家可能更关心这玩意儿到底值不值得投资？或者说这个市场有多大？答案是非常大，而且还在快速增长。 根据国际咨询机构欧姆比亚的数据，全球高速率光芯片市场从二零一九年到二零二五年，规模一直在涨，特别是一百 g 及以上速率的光芯片，增长势头非常猛， 预计到二零二五年将达到四十三点四亿美元。再看看中国市场，工商产业研究院预测，到二零二五年，中国光芯片市场规模将达到一百五十九亿元人民币。 这背后的原因很简单，就是需求太旺盛了。五 g 云计算、数据中心、人工智能，哪个不需要海量的数据传输和处理，光芯片正好能满足这些需求。更重要的是，高端光芯片长期被国外垄断，国产替代的空间巨大，这无疑给国内企业带来了历史性的发展机遇。 回到我们最初提到的赖震芯片，它到底有多厉害？我再强调一下它的性能优势。 首先是算力密度，比现在的 gpu 提升了两个数量级，这是什么概念？就好比你用一台老式算盘去算超级计算机才能搞定的问题。 light 键就是用光子板的算盘，速度和效率都碾压式领先，它能在芯片上集成百万级的光学神经元，这在以前是不可想象的。 其次是能耗大幅降低。现在的电子芯片有个痛点叫功耗强，算力越强，发热越厉害，能耗也越高。 光芯片因为光子传输的能量更低，天然就克服了这个问题。这对于需要大量算力的场景，比如自动驾驶的实时感知、分析天文数据等等，简直是福音。 lightgen 还有一个非常重要的技术革新点，那就是它摆脱了对 euv 及紫外光刻机的依赖。大家知道 euv 光刻机是制造高端芯片的关键设备，但目前主要被国外垄断。 而来的镇采用了一种创新的光子集成工艺，用光波导来连接各个光学原件，而不是像传统芯片那样用金属线， 这样一来就不需要那么高精度的 euv 光刻机了。这对于咱们国家来说意义重大，它为我们提供了一条在没有 euv 设备的情况下也能制造出高性能芯片的新路径。 这不仅可能打破摩尔定律的限制，更是开辟了一条全新的全光算力赛道，甚至有可能改变全球算力竞争的格局。 放眼全球，光芯片领域已经是一片红海了，不少巨头都在这个赛道上深耕多年。比如美国的 lumt， 可以 说是 eml 和 vc s e l 芯片的霸主，苹果手机的 face id 就 离不开它。 还有 i y， 现在叫 coherent， 他 家厉害在能从材料、芯片到模块全链条打通，尤其在零化英机的 eml 和硅光领域很强。 broadcom 也是通过收购 evago 掌握了高速 eml 技术，在高端数据中心市场很有话语权。日本这边驻友电工和三菱电机也是老牌劲旅，尤其在中高端光芯片领域，技术积累非常深厚，是全球供应链的重要一环， 这些海外企业在技术和市场上都占据了领先地位。当然，咱们中国在光芯片领域也不是吃素的，近年来国内企业奋起直追，取得了长足进步， 像元杰科技已经是国内高速光芯片的领头羊，具备从设计到制造的全流程能力。二十五 g d f b 已经批量供货，一百 g e m l 也在验证中。长光华新在工业激光芯片领域很强，现在也开始发力一百 g e m l 瞄准 ai 光模块市场， 世嘉光子 plc 芯片做的全球领先，现在也在积极布局 d f b e m l。 等高端芯片。 还有光讯科技、中科光新、华工科技、中继续创、光库科技等等，都在各自的细分领域发力，有的在硅光，有的在泥酸里，有的在激光器。 虽然目前高端光芯片的国产化率还不高，但随着八百兆光模块的爆发式增长，以及海外产能跟不上国产替代加速的背景，国内一线厂商正迎来前所未有的发展机遇窗口期。 总结一下光芯片，特别是像 lightgen 这样的全光计算芯片，确实是一项具有颠覆性的技术，它有望从根本上解决 ai 发展面临的算力瓶颈和能耗难题。 上海交大的这项成果无疑是一个重要的里程碑。从产业链来看，各个环节都在快速发展，市场规模也在高速增长。 虽然挑战依然存在，但国内企业在政策支持和市场需求的双重驱动下正加速崛起。未来光芯片将在人工智能、高速光通信、数据中心等领域扮演越来越重要的角色，一个属于光的时代，或许真的要来了。

如何解读光计算芯片？光计算芯片未来的计算新星？光计算芯片这个名字听起来是不是很科幻，但其实它已经离我们越来越近了。这种芯片利用光信号而非电子信号进行信息处理，具备高速并行、 地宫号、抗干扰等特性，是突破传统电子芯片算力瓶颈的关键技术方向。技术原理与核心优势光计算芯片通过光在芯片中的传播与光场变化完成计算，其核心优势包括 速度与并行性。光子以光速约三乘十 m s 传播，比电子在轨中的漂移速度快一千倍，多波长光可同时通过同一波导拨分复用技术实现牵扯到高速公路式并行处理。 低能耗光子传输不产生交耳热。实测显示三千两百 t f o 算力下功耗仅四瓦。同等性能电子芯片需三百瓦 抗干扰性光信号不受电磁干扰，适合高可信场景。关键技术突破上海交大 like 芯片，全球首款支持大规模与一媒体生成的全光计算芯片，单芯片集成百万级光学神经元，实现全光维度转换和无监督训练，算法 算力与能效较顶尖数字芯片提升两个数量级。薄膜尼酸锂材料，上海交大二零二五年研发的六英寸尼酸锂金元，调制带宽达一百一十 g h g， 性能超美国同类产品。 产业现状与应用前景光计算芯片不仅在技术上取得了突破，还在产业应用上展现出巨大潜力，从高性能计算到人工智能，从通信到应用，场景广泛，未来有望成为计算领域的新星。 重点企业梳理圆结科技高速光芯片迎面蒙头，二零二五年上半年数据中心类收入占比百分之五十一零四幺零零 g。 两百 g m l 芯片批量供货 长光华星便面模式稀缺标地一百 g m l 量产两百 g m l 送样量率百分之九十二。 世嘉光子 plc 分 路器芯片全球龙头，份额超百分之三十。奥克芯片批量供货谷歌，二零二五年上半年 dfa 激光器芯片收入四十三点零三百万元。 图灵量子光量子计算产业化引领者，拥有三维光量子计算芯片核心技术估值近三十亿元。以上内容不构成任何投资建议，股市有风险，投资需谨慎。

上海交大研发的全光大规模智能生成芯片会成为颠覆 ai 计算的新力量吗？这款芯片摆脱了传统电子芯片的冯诺伊曼架构束缚，利用光子进行计算，理论上能实现超低功耗和超高速并行处理，特别适合生成式 ai 的 大规模矩阵运算。 它专为生成式 ai 任务优化，可能通过光计算的高并行性大幅提升训练和推理效率。全光芯片还有着能效比革命、低延迟、高带宽等潜在优势，有望解决 ai 算力扩张带来的能耗危机，适合实时生成任务， 可应用于下一代 ai 服务器、边缘计算、科学计算等多个领域。不过，全光芯片也面临工艺成熟度、生态兼容性、技术整合等挑战，规模化制造难度高，需开发专用翻译器和算法适配工具。全链路纯光计算系统也上除早期， 但这一成果展示了中国在后摩尔定律时代对颠覆性计算架构的布局，有助于减少对传统芯片的依赖。你对这款全光智能生成芯片有什么看法呢？快来评论区分享你的观点吧！

上海交通大学团队用一束光，彻底改写了 ai 生成式计算的规则。最近，上海交大集成电路学院陈一桐课题组的最新成果登上了国际顶级刊科学，他们造出了全球首颗支持大规模羽翼生成模型的全光计算芯片，叫 live 站。科技温度硬核不高冷，我是文大叔。 那么过去啊， ai 生成一张高清图，一段三 d 模型，得靠电子在晶体管里面翻山越岭，算力和能耗高得离谱。现在 light 站让光代替电子在芯片里跑计算，那光的速度和并行处理能力啊，天然就是突破算力瓶颈的王炸！ 然而呢，光计算并不是新概念。但是这一次，上海交大为啥能够登上科学呢？因为它解决了三个全球公认的掐脖子难题。第一，单芯片集成百万级光学神经元，相当于给光计算塞了一个超级大脑。第二，实现全光维度转换，光场能自己完成从输入到生成的语义翻译。 第三，研发了不依赖标准答案的光学生成训练算法，光自己就能学习生成规则。这三个突破一叠加， light 这案彻底的摆脱了电辅助光的旧模式，真正让光芯片完成了输入理解与操控生成的闭环。 简单说啊，光不仅能算，还能理解和认知语义，自己享受新内容。那么， light 这案的性能有多么的恐怖呢？ 实测数据显示，就算是比较落后的输入设备， light 站的算力和能效也比现在顶尖的数字芯片高一百倍。要是配上前沿输入设备，理论上算力能暴增一千万倍，能效直接翻一亿倍，这是什么概念啊？ 未来生成一张五幺二乘五幺二的高清图，一段三 d 场景，甚至实时生成高清视频，可能连眨眼的时间都用不上，能耗还能低到忽略不计。 同时呢，它还能精准的调控语义，比如给生成的风景图局部加物，全局换季节，甚至给模糊图片去造复原。那么，科学杂志评价，这是新一代光计算助力前沿 ai 的 新路径，意味着未来 ai 生成高清内容啊，可能会像手机拍照片一样快，数据中心的耗电账单呢，也能砍一半 影视特效、远宇宙场景、医疗影像生成这些好算力的领域，终于有了不费电的超级马力。要知道啊，生成视界正在加速渗透到各个领域，但是模型越大，内容越复杂，算力和能耗就像是两座大山蓝 水站的出现，相当于给生成视界装了一个光子引擎，直接打通了从实验室到实际应用的最后一公里。 更关键的是呢，它代表着中国在后摩尔定律时代的算力赛道上，率先趟出了一条新的路径。从被卡脖子的算力焦虑，到全球首次实现全光生成芯片，这背后呢，是中国科研团队在光计算领域的十年深耕。 当别人还在纠结光计算能不能用，我们已经在想怎么用的更狠。这不是简单的技术突破，是中国在下一代算力赛道上的换道超车。用光子代替电子，用创新打破垄断，用实力告诉全世界，前沿科技的制高点，我们能自己攥在手。 而当光计算普及的时候，我们或许啊，能够真正地迎来万物皆可秒生成的 ai 黄金时代。

上海交大刚刚宣布光芯片重大突破，实测性能碾压传统芯片一百倍！但是很多人可能还没意识到，这不仅仅是一项普通的科研成果，而是一场即将彻底改变我们生活方式的科技革命。为什么我要这么说呢？因为现在的 ai 发展正面临着一个巨大的算力危机。 你可能想象不到，训练一个 gpt 七级别的大模型，单次消耗的电力足够让一辆特斯拉电动车绕地球跑上三圈。更让人担忧的是，传统的电子芯片已经碰到了物理极限，就连台积电最先进的两纳米工艺良品率至今还卡在百分之三十五这个瓶颈上， 再往下发展的话，量子效应会让芯片完全失控。但是今天上海交大研发的 lightgen 芯片，用光子完全替带电子来进行计算，直接打破了当前的算利困局。它的性能比现在最顶级的数字芯片要强整整一百倍，但是能耗却只有传统芯片的百分之一。 这项突破之所以如此重要，主要在于他实现了三个关键性的技术突破，每一个都足以改变未来的科技发展轨迹。第一个突破是他成功实现了单芯片集成百万级光学神经元， 传统芯片一直受困于算力、功耗和延迟，这个不可能三角就像在早晚高峰的北京三环上开车，再好的发动机也跑不快。而 light 站直接在芯片上购建了一个三维德光子网络，让数据能够以接近光速的速度并星传输，彻底突破了电子芯片的物理限制。 第二个突破是它实现了数据的全光速传输，完全不需要进行光电转换。现在的 ai 计算过程中，数据需要在电子信号和光信号之间来回转换，这个效率损耗就像让短跑冠军穿着铁鞋参加比赛。 而 light 站采用的全光架构，让信息从生成到传输的整个过程都保持在光的形式，把延迟直接降到了那秒级别，这个速度已经接近人脑神经元的反应速度了。 第三个突破是它实现了 ai 的 无监督学习能力，不再需要依赖人工标注的数据。现在的 ai 训练需要海量的人工标注数据作为基础，但是 light jade 混顿光学系统能让芯片像人类大脑一样只接从环境光线中学习规律， 它甚至能够自主生成符合物理规律的宇宙演化视频。这意味着 ai 第一次真正具备了自主思考的能力。 那么这场技术革命会给我们普通人的生活带来哪些具体的影响呢？首先，最直接的影响就是算力成本将会出现断崖式下跌。 lightyear 带来的能小提升，会让 ai 训练的成本从现在的百万美元级别直接降到几千元人民币的水平。 这意味着未来你的智能手机可能就能直接运行现在需要超级计算机才能处理的大型 ai 模型。其次，边缘计算领域将会迎来爆发式增长， 比如在自动驾驶领域，现在的激光雷达系统依赖复杂的电子芯片，而光芯片可以让整个系统变得更小巧、更快速、更便宜。 在医疗健康领域，未来可能只需要一个智能手环就能实时分析你的完整集音组数据。但是这场革命也带来了一个现实的问题，就是光芯片的供应短缺，因为传统光模块的能源完全跟不上市场的需求增长， 目前全球能够生产高端零化阴沉底的企业不超过五家，而且良品率还停留在百分之六十八这个水平。根据中原证券的预测，这种供应短缺的情况可能会持续到二零二六年底。不过我们也要看到，这种短缺背后，其实是整个产业链权力结构的重新洗牌。 过去芯片行业的话语权掌握在台积电、英伟达这些巨头手中，而未来掌握核心材料技术和光路设计能力的公司将会成为新的行业领导者，比如那些能够量产零化因材料的企业，或者是能够封装光计算模块的创新型企业。 但是在这里要特别提醒大家注意，并不是所有打着光芯片概念的公司都值得关注，现在市场上很多公司其实只是做光电封装业务的，和真正的光计算完全不是一回事，真正的行业颠覆者一定是那些掌握了核心光子材料技术或者全光架构设计能力的团队。 展望未来，到二零二六年以后，光计算技术在 ai 推理市场的占有率可能会超过百分之三十，云计算服务的收费模式也将从现在的按何时计费转变为按光子通量计费。如果展望到二零三零年，我们可能会看到由 ai 导演在光芯片上实时生成的电影作品，而 核聚变控制模型所需的算力成本可能会下降百分之九十九。这场技术革命的历史意义完全可以和工业革命时期从蒸汽机到电机的跨越相提并论。 上海较大的这项突破，本质上实现了人类历史上第一次让计算以宇宙的终极速度，也就是光速来运行。当算力不再受到电子传输的限制时，人工智能的能力将会得到彻底的释放。

leider 横空出世，全光计算改写 ai 算力竞争格局！上海交大发布的全光计算芯片 leider， 把功耗降百分之九十九、速度提一千倍的算力神话变成了现实。别只惊叹这组数字，这事本质不是一次简单的技术升级，而是人类算力模式从电子时代迈向光子时代的标志性突破， 增藏着全球 ai 产业竞争的新变量，背后是技术革命驱动经济重构的典型逻辑。先把核心逻辑捋清楚，我们现在用的 ai 芯片，靠电子在晶体管里跑运算，就像在窄路上开车，又慢又费油。而 ledge 让光在芯片里传播，完成计算， 相当于把窄路拓展成了高速公路，天然具备高速并行的优势。关键突破不是快，而是实现了全光羽翼生成闭环。以前的光芯片顶多算光能干活，现在能直接完成输入理解，生成的完整流程能无缝对接。恰似 g p t。 文心一言，这类生成式 ai 的 核心需求 性能、数据的含金量放在经济语境下更直观。当前 ai 行业的算力焦虑，本质是能耗焦虑。英伟达最新的 g b 两百芯片，单卡功率达两千七百瓦，一个 ai 机柜功率超一百九十千瓦，数据中心能耗占全球总能耗的百分之三。对百度、阿里这些企业来说，算力成本里一半是电费 来震的，出现等于给 ai 算力踩了节能油门。而光模块市场规模已逼近两百三十亿美元，这一技术落地，能直接带动续创科技等光通信产业链企业爆发，形成新的经济增长点，这更是全球算力竞争的换道超车， 传统电子芯片已逼近物理极限，摩尔定律建施效力，各国都在抢下一代算力门票。英伟达靠 ai 芯片一年营收能飙到五百七十亿美元， 但全光计算可能重构竞争格局。上海交大这部棋让中国在光计算赛道占得先机，更能打破 ai 算力的成本壁垒。以前中小企业用不起大模型，未来莱战把算力成本砍下来，可能催生出大量轻量化 ai 应用，推动 ai 商业化普及。本质上，莱德镇的突破是算力范式的革命， 不是简单的性能升级，它不仅解决了 ai 发展的能耗痛点，更让中国在全球高科技竞争中多了一张底牌。当然，实验室成果到商业化还有量产、兼容性等难题要解。你觉得 lightyear 能打破英伟达的算力垄断吗？全光计算会加速 ai 技术的平民化应用吗？欢迎在评论区聊聊你的判断。

芯片领域的重大突破啊，颠覆性的创新来了，再过几年，英伟达的霸主地位可能受到威胁啊。 我们研发出了全光计算芯片，比目前的 ai 芯片要快一百倍啊，发表在全球顶刊 science 上的一篇文章，目前来看啊，它主要用于 ai g c， 属于专用芯片，对于图像视频类的公司是利好， 而且对于 cpu 和存储芯片一定是利好，因为 cpu 呢，是解决传输问题，光芯片是解决计算问题，算力上来了，传输需求会更大。而且呢，计算能力上来了，数据源也就是 hbm 也一定要跟上。 有人担心会影响 ai 芯片啊，这个大可不必，现在就是纯讲故事阶段，零到一都不算。目前呢，是实验室阶段啊，要落地至少五到十年，可能会有短期的情绪炒作，类似于原宇宙这种。喜欢的点点关注啊，希望能帮到你。

算力提升多个数量级，我国科学家实现新一代光计算芯片研究新突破上海交通大学陈一同课题组此次提出并实现了全光大规模羽翼生成芯片 ligen。 采用极严格算力评价标准的实测表明， 即便采用性能较滞后的输入设备 live 仍可取得相比顶尖数字芯片两个数量级的算力和能效提升。 而如果采用前沿设备使得信号输入频率不是瓶颈的情况下， lag 理论可实现算力提升七个数量级，能效提升八个数量级的性能跃升。相关成果已于十二月十九号发表于科学杂志。

让光思考上海交大全光芯片，开启 ai 算力新纪元。一句话生成一张图、十秒渲染一段高清视频，早已不是模仿，而是日常，可每按一次生成，后台的 gpu 就 在狂吞电脑。 当模型参数冲向万亿、分辨率攀至八 k， 电子芯片的晶体管已逼近物理极限，摩尔定律的钟声越来越沉， 业界把目光投向一条更激进的道路，让光替电子跑腿。光没有电阻也不发热，理论上可以瞬间并行完成海量预算，但光多年被困在实验室，原因是他跑得快，却看不懂世界。 上海交大集成电路学院陈一同团队最新发表的 light 芯片，第一次让光既跑得快又看得懂。 这枚支架盖大小的微片，在科学杂志以封面高光论文亮相，被誉为全光计算首次真正走进生成式 ai。 它用纯光路完成图像镜羽翼提取内容再创造的完整闭环，不需任何电缓存或数字干预，就能把五百一十二乘五百一十二高清图像、 n 二 f 三维场景，甚至一段短视频凭空变出来，而能耗只有同级电芯片的百分之一。 三大技术读点被一次性打通。第一，芯片上集成了超过一百万个光学神经元，用波导交叉阵列取代晶体管网格，把矩阵乘法变成光速干涉。第二，提出全光维度转换架构， 在片上直接完成特征图的空间通道重组，避免反复光电转换带来的延迟与热量。第三，发明无真值光域训练法， 用自监督误差回传，让光学参数自己长出正确权重，无需外部数字标签。三者叠加，使 lightgen 成为首颗端到端跑通 stable fusion 级模型的全光处理器， 实测结果更像科幻，在相同二十八纳米工艺下， lightgen 深沉一张高清图仅虚零三毫米， 耗电零点零二焦耳，而先进电芯片需三十毫秒五焦耳，要配合最新超快激光输入理论，峰值算力可再提升百万倍， 能效提升千万倍，相当于把一座数据中心塞进一块饼干大小的光子模组。更重要的是，它支持羽翼旋钮实时调控，用户只需在芯片入口投射一张草图，并写出对应风格的动态视频， 无需额外训练或微调。科学评论认为， light gen 把光计算从学术噱头变成工程现实，为后摩尔时代提供了一条可扩展的算力突围路径。未来侵入该芯片的卫星可载轨实时生成灾害现场高清影像，不必把原始数据搬回地面， 自动驾驶车辆可即此在毫秒级内完成视觉想象与决策推演。原宇宙终端则能摆脱风扇与电池，用一束光驱动虚实融合的超高清世界。 陈一桐在论文结尾写道，我们让光学会了认知，下一步要让光学会梦想。或许 ai 算力的明天真的不再需要电流，而只需一束微光。

什么情况？大事不妙啊，我一开始以为不妙的是咱家啊，为啥听说小英子家有可能要对咱家断供？光刻胶 这玩意是芯片制作的关键材料，咱家一直都大量依赖进口，尤其是高端光刻胶，百分之九十以上的份额都来自小英子家的进口， 甚至有一些百分之百依赖小英子。咱家已经是芯片的超级出口大国了，这波可能会对咱家有些影响的。老六明确告诉大家啊，这就不可能， 小英子可能坏，但是他不可能傻。为啥呢？因为光刻胶这玩意虽然他能造，虽然咱家依赖他家的进口，但是很多人不知道这东西制作出来所需要的核心原料，比如石英砂，那是高度依赖咱家进口的，他敢断咱光刻胶，咱就可以断他石英砂等原料。 另外，棒子家之前让小英子家断过一次这玩意，结果没多久，人家棒子自己把光刻胶干出来了，人家国产了。那你们猜猜咱家的实力，他敢断吗？咱家做不出来吗？明确说啊，咱家早就干出来了，只是部分高端的光刻胶还在依赖小英子的进口，主要是因为省事， 另外还有粮食、水果蔬菜一大堆生活的基本物资，小英子都是依赖咱家进口的，他敢断，那我看他就是不想活了 这个事过啊，因为咱家就不存在什么不妙。既然制作芯片的材料不是问题，那就说一下另一件事。 light g 是 上海交通大学陈一桐教授领衔的科研团队研发而出的全球首款全光大规模羽翼生成芯片， 这项成果被视为突破传统芯片算力瓶颈的关键一步，已于二零二五年十二月十九日登上国际顶级学术刊科学。 简单来说，这是一款完全用光代替电来运行生成式 ai 的 芯片，比如画图啊、视频生成啊等等。 传统芯片耗能主要在于来回搬运数据而来的近，让光在传播过程中直接通过干涉和掩摄完成计算。它实现了从输入到生成的全流程闭环，全程无需电信号介入，也就是真正意义上的全光。 实验测试表明，即使使用目前普通的输入设备，莱特进的算力和能效也比顶尖数字芯片，比如英伟达的 a 一 百提升了两个数量级，也就是速度快大概一百倍，省电也省大概一百倍。 听上去相当牛是不是？那这玩意它能干啥呀？简单说啊，就是能直接生成高分辨率的图像。很多传统方法的生成，其实是切片处理的图片，缺失整体连贯性， 还能生成高清视频，甚至是三维场景重建，还能转变图像的风格，比如说换成梵高式的艺术风格。更强大的是，他能在生成过程中直接通过语义参数去控制光线角度和物体的风格，而不仅仅是简单的画图。 比如说，哎，给老六来一个小英子家著名老师的高清写真哦，哇哦。 light g 的 实际效用是一到三年之内应用于内容云服务商 自驾实时感知、医疗影像设备、工业检测设备等等方面，那肯定是没问题的。但要是说应用于消费级市场，比如个人电脑、手机、 ar 眼镜等终端，老六我猜至少还得个三到五年左右。 重要科普啊，老六，为啥一开始要说光刻胶的事呢？因为其实小英子就算真傻断了咱光刻胶，咱有这个全光计算芯片咱也不怕，因为这玩意更关注的是光学性能，它的特征尺寸通常在微米或者亚微米级别， 对光刻精度的要求相对较低，压根就不需要最顶尖的 euv 光刻机和最昂贵的 euv 光刻胶。也就是说，他就压根不会像手机芯片那样 对小英子或者风车国垄断的高端半导体光刻胶，比如 gsr 啊，新月的 arf 胶啊等等，不会对他们严重依赖。 而且光学设计和新型材料的合成，这反而可能是中国科研团队，比如说刚提到的上海交大陈一桐科研团队能实现自主可控的一个优势领域，致敬吧！再次致敬吧啊！今日打完收工，咱们下期接着嘚瑟！

十二月二十日早间消息，第一条消息，上海交大团队研发的全光大规模羽翼生成芯片 lightshine 首次实现支持大规模羽翼媒体生成模型的全光计算，成果发表于科学。该芯片突破三项关键瓶颈，算力与能效较顶尖数字芯片提升两个数量级， 可完成高分辨率图像、三 d 高清视频生成等大规模任务，为光计算赋能前沿 ai 开辟了新路径。从全球光计算芯片的研发格局来看，这项突破的价值更显突出。 美国的光子 ai 芯片研发聚焦能效优化与分类等特定任务，尚未实现大规模语义生成的端到端运行。欧洲则更侧重光子集成的基础研究与细分场景探索。 我国的 lightshow 核心优势在于率先攻克大规模生成任务适配的难题，在全光端道端生成能力、神经元集成规模上处于领先位置。不过，美欧在硅光工艺成熟度、产业链整合方面的积累依然是其不可忽视的竞争力。 第二条消息，中国神华，你以一千三百三十五点九八亿元，通过股份加现金的方式收购国家能源集团旗下十一家公司及西部能源旗下内蒙牵头的全部或部分股权，同时向不超三十五名特定投资者募集配套资金。 此次收购标的业务覆盖煤炭、坑口、煤电、煤化工等领域。交易完成后，公司煤炭保有资源量、可采储量、年产量分别大幅提升百分之六十四点七二、百分之九十七点七一、百分之五十六点五七。 二零二四年美股收益增厚百分之六点一二零二五年一到七月，美股收益增厚百分之四点四。此次收购的核心意义在于大幅扩充了中国神话的资源储备与核心才能， 进一步完善了煤电化运全产业链布局，有效提升了产能匹配效率、抗风险能力，为推进清洁生产、增强长期盈利能力筑牢了坚实基础。最后谢谢大家的点赞！