后摩尔时代的中国芯机遇。
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小贤编辑
栗子
传统电芯片在摩尔定律失效后逐渐逼近性能极限，越来越多的从业者将目光转向了光。
对比电子芯片，光芯片的特点在于高速率和低功耗。在通信领域，光纤通信在数据传输中撑起了5G的覆盖，而计算、储存领域也给光芯片留出了巨大的舞台。
光芯片远超电芯片的性能潜力，让其成为了一条硬科技发展的确定赛道。近几年，英特尔、英伟达、格芯等海外芯片厂商纷纷出手并购光芯片项目，在新赛道抓紧布局发力。而在国内，华为等厂商也投资了超过十余家光芯片公司，覆盖产业链上下游。
从技术竞争的角度来看，光芯片被认为是与国外研究进展差距最小的芯片技术，被寄予了中国“换道超车”的希望。
北京大学信息科学技术学院教授，北京大学深圳系统芯片设计重点实验室主任何进对「甲子光年」表示，从电芯片到光芯片是芯片产业发展的重心。中国依托庞大的应用终端，未来可能在光芯片应用上和国外并驾齐驱。
从电到光，中国芯片产业正在向光而行。
1.后摩尔时代的曙光晶体管密度以每18到20个月翻一倍的速度发展，推动电芯片的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。在过去的50年里，芯片的算力一直遵循着摩尔定律持续增长。
但如今，计算芯片已经开始从5纳米向3纳米制程发展，而原子的直径约为0.3纳米，在3纳米的制程之后，物理、技术和成本的极限将无限趋近。
虽然算力的增长随着极限趋近而放缓。但随着数字化与智能化的持续普及，人类社会对算力的需求却依旧在急剧膨胀。
据美国人工智能研究公司OpenAI统计，自年，人工智能的算力需求以平均每3到4个月翻一倍的速度增长。如今，最大的神经网络模型已是10年前的15到30万倍。
电芯片算力触碰到天花板是多种原因造成的。比如当芯片尺寸小于5nm时，可能会带来“量子隧穿效应”。而且，即使晶体管做的更小，单个晶体管运算时的功耗也难以降低，产生的热量无法有效散出。这种物理特性直接决定了单位面积电芯片上能做的计算密度，难以再有提高的空间。
除了把晶体管做得更小外，扩大电芯片面积也是以往业界提升算力的方法。但这一做法也会面临功耗比的问题。芯片面积增大，意味着需要更长的导线，而芯片电能消耗和走线长度成正比，导线功耗过高，无疑是整个系统里绕不开的瓶颈。最终结果是，把芯片做大，功耗也会随着面积的增大而显著增加。
电芯片尺寸即将缩小到极限，同时扩大面积亦无法高效提高算力。电芯片在向更高算力寻求突破时的两条路都已难走通。
此时，光芯片被赋予了突破算力的厚望。
其实几十年来，科学家们一直致力于找到一种将光用于信息传递处理的方法。这种对光的探索，甚至比电芯片来得更早。
年，美国科学家西奥多·梅曼发明了世界上第一个可见光输出激光器，使光学发展出现了重大突破。这意味着人类对光的认识、掌握和利用进入全新阶段。
在同一时期，华裔科学家高琨提出用玻璃纤维代替铜导线、用光代替电流的方法。这一突破性技术在落地应用后，便发展成了如今长距离通信中的光纤通信。
回顾光芯片发展历程，早在年美国的贝尔实验室就已经提出了集成光学的概念。但因技术和商用化原因，直到21世纪初，以Intel和IBM为代表的企业与学界才开始密集合作，重点发展硅芯片光学信号传输技术。
光通信发展至今，光在数据传输上已经充分证明优势。目前所有的长距离通信，包括数据中心里服务器和服务器之间的数据都是通过光纤代替铜导线进行的。
而近几年，人们开始将注意力从光的数据“传输”转移到了“处理”。相对微电子芯片用电信号作为信息载体，光芯片则用频率更高的光波作为信息载体。
相比于集成电路，光芯片在技术上避免了发热问题，传输损耗更低、带宽更高、时延更少、以及抗电磁干扰能力更强。这些都是光芯片的巨大优势。
“今天，我们已经在光纤传输中发现了光子用于信息载体的伟大能力。如果未来芯片系统内部都用光子来传输和处理信息，这是多么激动人心的时刻。目前看来，光就是最好、最快的介质。”北京大学信息科学技术学院教授，北京大学深圳系统芯片设计重点实验室主任何进说。
目前，硅光技术在传输领域已经获得广泛应用，在大型数据中心和电信领域承载信息传输的任务。在以激光雷达为代表的光传感领域也在逐步走向成熟。而以硅光芯片为基础的光计算将有望在未来5-10年，逐步出现在部分计算场景里。
在中国芯片产业被卡脖子的背景下，发力光芯片有了另一层“换道超车”的意义。
电芯片的开发是一个厚积薄发的过程，意味着技术落后难以在短时间内“补作业”。何进表示：“中国电芯片技术和国外存在4-5代的差距，但光芯片在全球范围内还处在研发阶段，尚未大规模应用，并未形成代际差异。因此，依托中国自身庞大的应用终端和独一无二的统一大市场，我们将来有可能在光芯片的产业应用上，和国外实现同步。”
2.一颗光计算芯片的诞生尽管光芯片的发展被寄予厚望，但过去很长时间里，光计算却是一个长期被困在实验室、高校的技术。年，麻省理工学院物理学博士沈亦晨以一篇关于AI计算光芯片重磅论文打开了突破口。
当时，沈亦晨以第一作者身份在《自然–光子》期刊以封面论文的位置发表了集成光子计算的重要学术成果，其概念是把传统电子信号转成光信号，让光信号通过光子芯片，并且控制这些光之间的干涉。当这些光相互干涉、以及这些数字发生计算时，整个计算时间就是光线通过芯片的时间：0.1-0.5纳秒。而同样大的矩阵乘法，在电芯片上的运算时间要长百倍左右。
这篇论文成为光子计算芯片发展的一大节点，在学界和业界都掀起了巨大反响，投资人、创业者纷纷登门。这也成为了沈亦晨走出实验室，创立公司的一大推动力。同年，沈亦晨创办了光子AI芯片公司曦智科技。而该论文第二作者NicholasHarris在同一个技术领域创办了Lightmatter。
回忆起当时的场景，沈亦晨表示：“曦智科技算是其中最早起步的公司之一。创立时，连AI芯片都是一个新概念，更不用说光子AI芯片了。所以业界也常常把我们和量子计算这种前沿科技归为一类。”
随着英特尔、英伟达等业界巨头在光子计算芯片领域的成果逐渐发布，贯穿科研到产业、光子AI芯片开始迈出从被质疑到广泛认可的过程。创业者、市场的信心愈发明显。5年时间里，全球范围内光子AI芯片公司从零星的一两家，增加到目前的20多家。
据介绍，曦智科技成立至今，公司总融资额超过2.2亿美元。以十余名MIT博士为核心，全球团队超过人，办公室、实验室分布波士顿、上海、杭州、南京等地。
同期成立的Lightmatter在美国也颇受