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    人工智能（AI）正成为全世界很多人一样平常糊口的一部门。于小我私家层面，人们愈来愈多地利用 AI 模子举行搜刮查询。虽然google仍旧主导着搜刮市场，但 ChatGPT 已经对于其主导职位地方组成了最庞大的威逼。

于贸易层面，没有任何行业能置身事外，从农业到医疗保健，从金融到文娱，世界各地的构造都于将 AI 融入其一样平常运营中。

估计将来几年，世界对于 AI 的需乞降利用将呈指数级增加，是以科技公司正经由过程制作年夜量巨型数据中央来应答这一成长需求。但这类增加也是有价钱的：能源耗损、经济成本及情况影响。传统计较底子没法跟上日趋增加的计较及能源需求。为了维持 AI 革命，咱们必需从头思索现代计较的物理道理。

能源问题

纵然不思量 AI，电子计较也正处在要害时刻。摩尔定律正于掉效，登纳德缩放（Dennard scaling）已经经瓦解，其成果是 暗硅 （dark silicon）的泛滥，即芯片上为防止过热而必需连结未供电或者余暇状况的晶体管部门。

练习一个年夜型 AI 模子绝非易事。年夜型语言模子（LLM）于海量数据长进行练习，拥有数万亿个参数。它们举行猜测、丈量、调解，并反复这一历程数十亿次。据预计，练习 AI 模子所需的计较能力每一六个月就会翻一番。

处置惩罚及挪动云云年夜量的数据，需要年夜范围的并行性及功率。于传统计较中，更高的功率需要更高密度的体系。更高的密度象征着更年夜的电阻，而更年夜的电阻则象征着更多的热量。这迫使数据中央将年夜量能源从计较转移到冷却上，数据中央总能耗中有高达40%用在避免办事器融化。

支撑 AI 的基础举措措施已经经于苦苦挣扎，很较着，传统计较已经经没法支撑将来的成长。

经济问题

数据中央运营商正面对一个财政难题：要末将计较密度限定于其当前冷却举措措施所能处置惩罚的规模内（这会拦阻其营业能力），要末冲破热极限，致使硬件及组件加快老化，增长运营开支及华侈。

此外，制作新数据中央的成本也十分昂扬 麦肯锡猜测，到 2030 年将需要 5.2 万亿美元的投资。假如数据中央继承依靠传统计较，那末于低效基础举措措施上投入将是一个巨年夜的财政危害。平凡消费者也遭到不良经济状态的影响；跟着 AI 给电网带来史无前例的压力，以和数据中央的电力需求上升，电价也随之上涨。这些成本以电费迅速上涨的情势转嫁给了周边的平凡家庭。

情况问题

最主要的是，AI 不停增加的电力需求、高耗水量（用在冷却）及电子硬件废料，对于咱们的星球孕育发生了巨年夜影响。练习及运行年夜范围模子需要年夜量能源，此中年夜部门仍由化石燃料孕育发生，这直接致使了碳排放的增长。

研究注解，全世界 AI 体系约占全世界温室气体排放量的 2.5%-3.7%，其占比已经经跨越了航空业（约 2%），而且跟着 AI 采用速率的加速，估计其排放量还有会上升。

除了了能源利用，数据中央的快速扩张还有之前所未有的范围于耗损地盘、水及本地资源。假如咱们继承依靠现有基础举措措施，世界将没法蒙受 AI 的增加。

假如咱们能准确应用物理道理，AI 现实上可以帮忙咱们应答天气危机。AI 正于发明新的电池质料，并优化交通治理以削减碳排放。AI 正被用在计划新的节能都会，甚至猜测丛林砍伐率以举行踊跃的掩护事情。

光子学是智能的基础

幸运的是，光子（或者光学）计较正于为咱们提供一剂灵丹妙药。光子计较使用光子无质量、无电荷的特征，来降服基在电子的体系的要害限定。光子于电路中流传时孕育发生的热量显著削减，于波导中流传时险些没有热量或者能量丧失，并降低了对于高要求事情负载的散热及冷却要求。

光答应多个旌旗灯号于统一物理空间中经由过程而不发生滋扰。利用波分复用（WDM）技能，光子可以经由过程单一起径传输很多自力的旌旗灯号，且串扰极小。这实现了电子体系没法实现的空间光谱并行处置惩罚程度（因为电磁滋扰及电荷屏蔽），并带来了数目级的机能及效率晋升。

这些是植根在物理道理的底子上风，而非渐进式的工程改良。这些由物理驱动的上风，表现于更好的能源效率及更低的延迟上，尤其是对于在 AI 焦点的线性代数运算。硅光子与 CMOS 工艺的集成使咱们可以或许扩大机能并部署体系，而不碰面临限定传统电子体系的功率密度及热墙。

光子学是日趋低效且没法满意 AI 扩大需求的电子基础举措措施的独一替换品。摩尔定律的闭幕及登纳德缩放的竣事，其实不象征着前进的闭幕，而是开启了一条新的门路，于这条门路上，承载世界计较的是光，而不是电子。

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