2025年9月，美国佛罗里达大学半导体光子学团队在《先进光子学》杂志发表突破性研究成果：全球首款光基芯片通过光与电协同工作，在图像识别等AI任务中实现能效比传统芯片提升10倍至百倍，功耗仅为电子芯片的1%，性能指标创历史新高。该成果被视为缓解AI电力危机、推动高性能AI系统发展的里程碑。

研究团队创新集成微型菲涅耳透镜阵列于硅芯片，利用光的傅里叶变换特性执行卷积运算。在MNIST手写数字测试中，芯片识别准确率达98%，抗干扰能力优异——即使输入信号叠加10%噪声，准确率仍保持95.3%。其核心优势在于“光-电协同架构”：先通过激光将电信号转化为光信号，经菲涅耳透镜完成光学计算，最终转换回电信号。这种设计绕过了传统电子芯片的“存储-计算”瓶颈，计算速度提升的同时，功耗大幅降低。

该技术直接解决AI行业两大痛点：一是数据中心的能耗压力，二是边缘设备的算力限制。以NVIDIA H100 GPU为例，其峰值功耗达700W，而光基芯片在同等任务下功耗仅需4W，相当于一个数据中心千块级GPU集群的能耗可降至传统方案的1%。更关键的是，低功耗特性让AI模型部署到手机、物联网设备等边缘场景成为可能，推动“绿色AI”落地。研究团队已通过波分复用技术实现多波长光信号并行处理，数据流如同“VIP多车道”互不干扰，效率成倍提升。

目前，光子计算领域投资已达89亿美元，23家公司布局商业化方案。美国海军研究办公室资助的此项研究，与麻省理工学院、哥伦比亚大学等机构的光子计算成果形成技术共振。中国光芯片行业亦加速追赶，2023年市场规模达19.74亿美元，年复合增长率17.16%，在2.5G/10G光芯片领域国产化率超60%，但25G以上高速率芯片仍需突破。政策端，工信部《制造业可靠性提升实施意见》、河南省《加快制造业“六新”突破实施方案》均明确支持光芯片技术攻关。

正如研究团队领衔教授Volker J. Sorger所言：“接近零能耗的机器学习计算，是AI能力持续提升的关键。”随着硅光子技术、铌酸锂薄膜等材料创新，以及光电共封装（CPO）技术成熟，光基芯片有望在智能汽车、工业制造、医疗诊断等领域全面渗透。行业预测，2027年全球光芯片市场规模将超300亿元，光子-电子融合的“超芯时代”正加速到来。