澳大利亚研究人员研制出一种超紧凑型人工智能芯片原型，能够利用光能以光速进行计算。这款纳米光子芯片由悉尼大学悉尼纳米中心自主研发，利用光粒子进行信息处理。随着全球对人工智能的需求持续增长，该原型有望在开发更节能的AI硬件方面发挥重要作用，并可能降低未来计算系统的整体能耗。

传统计算机芯片利用电力处理信息，需要移动电子并在导线中产生热量。而这款纳米光子芯片原型利用光进行传输，光可以在没有电阻的材料中传播，不会像电那样产生热量。当光穿过芯片原型内部的纳米结构时，这些结构本身会自动进行计算。芯片上的纳米结构占据数十微米，大致相当于一根头发丝的宽度，共同构成模拟人脑的神经网络，能够识别信息并完成计算。该原型机以皮秒级进行计算，即光穿过纳米结构所需的时间。

研究人员表示，光子学的优势在于其计算速度极快，能够以光速进行运算，且使用光而非电来运行。相比之下，目前的数据中心需要消耗大量水和能源。电子与计算机工程学院光子学研究组主任易晓可教授表示：“我们重新构想了如何利用光子学来设计新型节能、超高速的计算机处理芯片。人工智能正日益受到能源消耗的制约。这项研究利用光进行神经计算，从而实现更快、更节能、更紧凑的人工智能加速器。”

该研究发表在《自然通讯》上，展示了如何将人工智能模型设计成纳米级光子结构。为验证技术，研究人员训练纳米光子芯片对超过1万张生物医学图像进行分类，包括乳房、胸部和腹部MRI扫描图像。在模拟和实验中，纳米光子神经网络的分类准确率达到约90%至99%。博士生乔尔·斯维德表示，该原型展示了如何将智能直接嵌入纳米级光子结构中。易教授团队目前正致力于推进该技术向更大规模的光子神经网络发展。该技术为构建可持续的人工智能基础设施提供了一条途径，能够在不成比例增加能耗的情况下满足日益增长的计算需求。

出版详情：作者：Joel Sved等人，标题：《用于超紧凑型光计算的逆向设计纳米光子神经网络加速器》，发表于：《自然通讯》(2026)。期刊信息：《自然通讯》