新民晚报记者从光计算芯片公司光本位科技获悉，其正在用玻璃代替硅作为衬底来研制玻璃光计算芯片，此举将让AI计算绕过算力增长依赖先进制程、高算力必定伴随高能耗等困扰，进入“千POPS级算力和千TOPS/W能效比”时代。
光本位科技研发的光计算产品主要用于AI推理场景。业内预计，到2030年推理将占AI计算总量的75%，市场规模可达2550亿美元。在其他初创企业还在为融资头疼的阶段，才“三岁”的光本位科技已完成五轮融资，头部VC、国内互联网巨头、上海苏州两地国资基金等三类资本争相投资。
除了玻璃光计算芯片，光本位科技还提出基于玻璃光计算打造下一代全光计算系统，即整个AI计算任务都通过光计算完成，算力、能效比、计算效率的天花板将同时被打破。无独有偶，上海交通大学近期也在全光计算芯片领域取得突破。产业与学术的共鸣，清晰地指向一个问题——AI计算是否正加速迈向“全光时代”？
从硅到光，为何要“变”？
新民晚报记者了解到，包括光本位科技在内的世界主流光计算公司都选择以硅为衬底制造光计算芯片，这是因为硅光平台与现有CMOS工艺之间几乎无缝兼容，但纯硅调制存在诸多局限性，因此矩阵规模从64×64扩大至128×128足足间隔了三年。
打破这个瓶颈的正是将相变材料与硅光异质集成用于光计算芯片的光本位科技——在2024世界人工智能大会上春安配资，光本位科技宣布完成首颗算力密度和算力精度均达到商用标准的光计算芯片流片，其矩阵规模为128×128，峰值算力超1000tops。
公司联合创始人程唐盛，曾在牛津大学攻读材料科学与工程博士，期间带领团队开发了新型相变材料，并实现了相变材料光芯片大规模集成。为什么选择用玻璃代替硅？在程唐盛看来，这是要让光计算产品在性能上远超世界上现有用于AI推理场景的主流电计算产品，只有这样AI计算才会迎来“光的时代”。
“玻璃拥有平整性、热稳定性、宽光谱透明特性、与光波导工艺兼容性等特点，因此被视为半导体技术发展过程中取代硅中介层和有机基板的最佳材料，英伟达、英特尔、三星、AMD等海外科技巨头都在通过引入玻璃提升产品性能。”程唐盛告诉新民晚报记者。受限于光刻机的最大光罩尺寸，当前硅光平台可设计的光计算芯片最大尺寸为32毫米×25毫米，如若进一步提升面积，后续每一次迭代的设计和工艺难度持续增长。
而用玻璃作为光计算芯片的衬底，通过纳米压印工艺，可以在保持芯片精度的同时突破已有硅光平台的曝光尺寸限制，从而容纳更多的计算单元，实现单颗芯片算力的提升，并且在后续制备更大尺寸的芯片时更易解决材料翘曲、波导损耗等问题，极大减轻产品迭代的设计和工艺难度。据介绍，200毫米x200毫米的玻璃光计算芯片算力可达2600POPS。
能效比方面，光本位科技利用相变材料的非易失性实现了光计算芯片零静态功耗，只需一次电驱动即可执行完一个AI计算任务。由于玻璃的非线性光学效应极弱，因此光的波导传播损耗极低，在芯片设计时可选择小功率的激光器，此外玻璃在介电损耗、透光率、平整性、热稳定性等方面的优势也能进一步降低芯片功耗。程唐盛预测，200毫米x200毫米玻璃光计算芯片的能效比可以超过1000TPOS/W，相当于TPU的200倍以上。
发展TA是学术界和产业界的共识
程唐盛表示，目前光本位科技已验证完毕光波导等光学器件在玻璃上的制备工艺，波导损耗已优化至低于硅光平台水平，同步开展了大规模阵列样品制备以及相变材料的工艺优化，并且打通了上下游产业链，上游与纳米压印等厂商联合优化工艺，下游与大型企业形成研发应用双向反馈机制。
“之所以在材料与制造上不断寻求突破，我们的最终目标是将玻璃光计算芯片直接封装为超高性能全光计算系统，从而获得下一代AI计算技术标准的定义权。”程唐盛透露。
何为全光计算系统？记者获悉，这是让光信号在光域内部实现反复计算与动态暂存，改变光计算只能作为“单个计算核心”的现状，令玻璃光计算芯片成为直接运行完整模型的AI计算平台。发展全光计算已经成为全球学术界和产业界的共识，它的核心意义是突破电计算的能耗与散热瓶颈，使超高算力与超低能耗得以兼顾。
“我们的‘星辰大海’是为不同类型用户提供全场景覆盖的全栈光计算解决方案。”程唐盛表示，“小到给C端用户提供50P+算力的玻璃光计算盒子，等同于一个家用小型数据中心，可以驱动人形机器人；也可以为大模型公司等提供500P+算力的‘光算+光连’方案春安配资，甚至可以为政府或者大型企业通过‘光算+光连+光传’方案建设一个5000P+算力的大型数据中心。”
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