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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/05/260518041341.htm
原文作者：University of Pennsylvania
在世界上首台通用电子计算机ENIAC问世八十年后，宾夕法尼亚大学的研究人员正在探索一种驱动未来计算的新方法。科学家们不再仅仅依赖自20世纪40年代以来作为计算机支柱的电子，而是将目光转向了“光”。
由宾大研究人员J. Presper Eckert和John Mauchly开发的ENIAC，通过电子流解决复杂的数学问题，开启了现代计算时代。这一电子化路径至今仍支撑着各类计算机、智能手机和AI系统。然而，随着人工智能需求的不断增长，电子硬件的局限性已愈发明显。
为什么电子技术正触及瓶颈？
电子携带电荷，这给现代计算机芯片内部带来了诸多挑战。当电子在材料中移动时，它们会产生热量并面临电阻，从而导致能源浪费。随着芯片结构日益复杂，需要处理海量数据以支持AI应用，这些问题变得愈发严重。
宾大文理学院物理学家Bo Zhen领导的研究团队认为，光子——构成光的粒子——可能有助于解决其中一些问题。
“由于光子是电中性的且静止质量为零，它们能够在长距离内以最小的损耗快速传输信息，因此在通信技术中占据主导地位，”发表在《物理评论快报》上的一篇论文的共同第一作者、前Zhen实验室博士后研究员Li He解释道，“但这种中性也意味着它们几乎不与环境相互作用，这使得它们在计算机所依赖的信号切换逻辑方面表现欠佳。”
换句话说，光在高速高效传输信息方面表现卓越，但在计算所需的切换操作上却步履维艰。
结合光与物质，赋能AI计算
为了克服这一问题，Zhen的团队开发了一种特殊的准粒子，称为激子极化激元（exciton-polaritons）。当光子与原子级薄半导体材料中的电子发生强连接时，这种粒子便会产生。这种结合使得光能够更有效地进行相互作用，从而有能力执行计算任务所需的信号切换。
这一突破对于消耗巨大能量的人工智能系统来说意义重大。
许多实验性的光子AI芯片已经使用光来高速处理某些计算。然而，当这些系统需要执行非线性激活步骤（如决策操作）时，通常必须将光信号转换回电子信号。这种转换减慢了处理速度并增加了能耗，削弱了光子计算的优势。
利用激子极化激元，宾大研究人员展示了全光切换技术，其能耗仅为约4千万亿分之一焦耳。这个能量数值极小，远低于点亮微型LED灯所需的能量。
迈向更快速、更高效的AI芯片
如果这项技术能够成功规模化，它有望制造出能够直接从摄像头处理信息的光子芯片，而无需在光和电之间反复转换。该方案不仅可以降低大型AI系统的巨大能源需求，还可能支持未来芯片上的基础量子计算功能。
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