据清华大学官网介绍，清华大学电子工程系方璐副教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组摒弃传统电子深度计算范式，首创分布式广度智能光计算架构研制全球首款大规模干涉衍射异构集成芯片“太极”（Taichi），实现了160TOPS/W的通用智能计算。
“太极”最大的亮点是使用光，而不是电来处理数据。与电子计算追求“更深”的处理方式不同，“太极”更注重“更广”的并行计算能力，从而实现了更高的吞吐量和可扩展性。这一研究成果已于4月11日在国际顶级学术期刊《Science》上发表，引起了业界的广泛关注和赞誉。
突破点在哪？
随着人工通用智能（AGI）的迅猛发展，对下一代计算的性能和能效要求也日益提高。然而，目前的光子集成电路，尤其是光神经网络（ONNs），虽然处理速度和效率优越，但规模和计算能力有限，难以胜任复杂的现代AGI任务。
面对这一挑战，清华大学课题组巧妙设计了基于集成衍射干涉混合设计和通用分布式计算架构的“太极”级大规模光子芯片。这款芯片拥有数百万个神经元，每秒每瓦（TOPS/W）的能量效率高达160万亿次，为大规模光子计算和高级任务铺平了道路。
在实验阶段，“太极”已经成功实现了片上1000个类别级别的分类（在1623个类别的Omniglot数据集中，测出了91.89%的准确率）和高保真的人工智能生成的内容，效率提高了两个数量级。
由此，“太极”为大规模光子计算和高级任务铺平了道路，进一步开发了现代AGI光子学的灵活性和潜力。如果规模发展到足够大，它将能够在未来训练和运行人工通用智能（AGI）。
随着AI芯片组件市场的快速扩张，光子AI芯片等创新技术有望克服当前电子芯片在功耗和散热等方面的限制，进一步推动人工智能技术的快速发展。
然而，将光子芯片集成到主流市场仍面临诸多挑战，如与现有电子系统的兼容性就是关键问题之一。此外，随着AGI的不断发展，我们还需要深入思考相关的伦理问题。
太极芯片将如何与当前的电子系统集成？光子AI芯片对数据中心能效的潜在影响是什么？在发展AGI的过程中，需要考虑哪些伦理问题？这些方面都引人深思。
市场需求有多大？
随着人工智能应用的蓬勃发展和海量数据的涌现，数据传输的效率和速度成为了迫切的需求。
高速人工智能光学，以其卓越的400G/800G及以上数据传输速率，为这一挑战提供了有效的解决方案。而光芯片，恰恰是决定信息传输速度和网络可靠性的关键.
当前，高速光芯片的需求异常旺盛，市场供不应求。MarketsandMarkets预测，人工智能芯片市场将从2022年的101亿美元增长到2027年的1097亿美元。
400G/800G高速AI光模块不仅能够高效处理大规模AI工作负载，还支持实时决策，为高级AI应用提供最佳性能保障。随着1.6T高速率光模块需求的兴起，200G EML的需求也将随之增长。
从成本结构来看，高速光模块的核心组件包括EML激光器芯片、DSP芯片、探测器芯片，以及PCB板和外壳等光学部件。其中，激光器芯片的价值最为显著，占据核心地位。
在全球竞争格局方面，海外先进的光芯片企业已在高端通信激光器领域广泛布局，并在可调谐激光器、超窄线宽激光器、大功率激光器等关键技术领域积累了深厚经验。
当前，全球光通信产业链正逐步向国内转移，这一趋势不仅推动了国内光芯片市场的快速发展，也为整个光通信产业链的繁荣提供了有力支撑。在这一背景下，相关的光学技术也取得了显著进展：
1、先进的调制方案，如PAM4（脉冲幅度调制4级），通过在单个光脉冲中编码更多数据，实现了在不增加带宽的前提下提升数据传输速率的目标。
2、相干光通信技术在高速数据传输中发挥着举足轻重的作用。它利用先进的数字信号处理算法和相干检测技术，从光信号中提取更多信息，从而最大化频谱效率并提升数据速率。
3、集成光子学通过将各种光学元件集成到单个芯片上，简化了制造过程并优化了性能。这种技术为高速人工智能光学的发展铺平了道路，实现了紧凑、节能的光学模块设计。
