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這種“半光半物質(zhì)”粒子,有望補(bǔ)上AI光計算最后一塊拼圖

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1946 年,賓夕法尼亞大學(xué)的 J.Presper Eckert 和 John Mauchly 讓 ENIAC 正式亮相。這臺機(jī)器用電子的流動求解彈道方程,開啟了電子計算的時代。

80 年后的 2026 年 4 月,同一所大學(xué)的物理學(xué)家 Bo Zhen 團(tuán)隊在 Physical Review Letters 發(fā)表了一項工作:他們造出一種半光半物質(zhì)的混合準(zhǔn)粒子——激子-極化激元(exciton–polariton),用大約 4 飛焦(fJ,即 4×10?1? 焦耳)的能量完成了光信號的全光開關(guān)切換。這個能量比短暫點亮一顆微型LED 還小幾個數(shù)量級。

從電子到光子,賓大用了 80 年走了一個圈。只不過這一次要解決的不是彈道計算,而是 AI。


圖丨相關(guān)論文(來源:Physical Review Letters)

AI 的算力需求正在把電網(wǎng)推向極限。IEA 數(shù)據(jù)顯示,2025 年全球數(shù)據(jù)中心用電量同比增長 17%,預(yù)計到 2030 年將翻倍至約 950 太瓦時。根源在電子本身:帶電荷,移動就有電阻,電阻就生熱,芯片越密集,散熱越難。

光子是一個天然的替代選項,它不帶電、無靜止質(zhì)量、以光速傳輸且?guī)缀醪话l(fā)熱。光子早已統(tǒng)治了通信,全球互聯(lián)網(wǎng)的骨干就是光纖;但要讓光子從“搬運(yùn)工”升級為“計算者”,卡在了一個看似簡單的問題上:光子之間幾乎不互動。

這恰好是光子最大優(yōu)勢的反面?!肮庾邮请娭行缘模芸焖佟⒌蛽p耗地遠(yuǎn)距離傳輸信息,”論文共同第一作者、前賓大博士后 Li He(現(xiàn)蒙大拿州立大學(xué)助理教授)向媒體解釋,“但這種電中性也意味著它們幾乎不與環(huán)境互動,做不了計算機(jī)依賴的信號開關(guān)邏輯。”

這個矛盾對光子 AI 芯片來說尤其致命。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算分兩步:線性運(yùn)算(矩陣乘法)和非線性激活(類似“做判斷”)。光子天生擅長前者,用干涉和衍射就能做矩陣乘法,速度極快、能耗極低。曦智科技、Lightmatter 等公司已經(jīng)把光子矩陣乘法芯片推向商業(yè)化。在線性計算這一步,光子已經(jīng)證明了自己。

但非線性激活需要信號之間互相影響,一個信號要能改變另一個信號的狀態(tài)。電子天生做得到,因為它帶電、彼此排斥,而光子做不到。結(jié)果是,許多現(xiàn)有光子 AI 芯片,在完成矩陣乘法后,不得不把光信號轉(zhuǎn)回電信號,交給電子器件完成非線性激活,再轉(zhuǎn)回光信號進(jìn)入下一層網(wǎng)絡(luò)。

這種“光-電-光”的反復(fù)轉(zhuǎn)換,恰好把光子計算的速度和能效優(yōu)勢吃掉了大半。MIT 此前開發(fā)過混合光電的非線性功能單元(NOFU)來緩解這個問題,新加坡國立大學(xué)團(tuán)隊 2026 年 3 月也報告了用鈮酸鋰波導(dǎo)實現(xiàn)全光激活的方案。各路人馬都在攻同一道關(guān):讓光不變回電子,就能完成“判斷”。

賓大團(tuán)隊的思路不同于上述任何一種。他們沒有試圖讓光子直接產(chǎn)生非線性,而是給光子“嫁接”了一個會互動的搭檔。

具體做法是,把一層原子級厚度的硒化鉬(MoSe?)半導(dǎo)體薄膜放到一個氮化硅光子晶體納米腔上。納米腔的模式體積只有約 0.05 立方微米,比傳統(tǒng) DBR 腔小了幾個數(shù)量級。

在如此狹小的空間里,光子被強(qiáng)制與 MoSe? 中的激子(電子-空穴對的束縛態(tài))發(fā)生強(qiáng)耦合,融合成既非純光也非純物質(zhì)的混合準(zhǔn)粒子——激子-極化激元。這種粒子繼承了光子的速度和激子的互動能力:兩個極化激元相遇時,物質(zhì)成分讓它們能“感受到”彼此,產(chǎn)生非線性響應(yīng)。


(來源:Physical Review Letters)

團(tuán)隊實現(xiàn)了約 4fJ 的全光開關(guān)切換能量,比此前 2D 激子-極化激元系統(tǒng)報道的皮焦量級閾值低了幾個數(shù)量級;泵浦-探測光譜顯示,開關(guān)動作在幾皮秒內(nèi)完成,受限于激子壽命而非器件本身。團(tuán)隊還通過電學(xué)門控(gate tuning)調(diào)節(jié) MoSe? 的摻雜狀態(tài),實現(xiàn)了從強(qiáng)耦合到弱耦合的可控切換。

這項工作和光子計算芯片之間其實是一種互補(bǔ)關(guān)系。后者已經(jīng)在線性矩陣運(yùn)算上證明了光的優(yōu)勢,但在非線性環(huán)節(jié)仍然依賴電子器件。賓大團(tuán)隊展示的極化激元全光開關(guān),恰好針對的就是這個缺失環(huán)節(jié)。

如果極化激元器件未來能集成到光子芯片上,就有可能讓整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理過程全部在光域完成,不再需要“光-電-光”的反復(fù)轉(zhuǎn)換。論文中也提到,該系統(tǒng)有望加速全光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,使計算更完整地留在光域中完成。

但距離這個愿景成為現(xiàn)實,還有幾道現(xiàn)實關(guān)卡。這次實驗在 4K(零下 269℃)低溫下進(jìn)行,商用芯片顯然不能依賴液氦冷卻。目前的器件只是單個納米腔的演示,距離大規(guī)模陣列集成還需要跨越工程量級。

論文作者也坦承,當(dāng)前約 4fJ 的開關(guān)能量對應(yīng)腔內(nèi)約 10 的 4 次方個極化激元,還需要再降兩到三個數(shù)量級,才能接近量子非線性極限。他們提出了具體改進(jìn)路徑:在材料端,用三離子(trion)或莫爾激子(moiré exciton)替代中性激子,非線性響應(yīng)可提升一到兩個數(shù)量級;在光子器件端,采用折射率更高的絕緣體上 InGaP 平臺(折射率 3.4,遠(yuǎn)高于氮化硅的 2.17),可以進(jìn)一步壓縮模式體積、延長極化激元壽命。

光子計算正處于一個微妙的時刻。產(chǎn)業(yè)端的投入在加速,但全光非線性這個底層物理問題仍未被工程化地解決,光子芯片在關(guān)鍵的“判斷”環(huán)節(jié)依然要退回電子世界。賓大這項工作提供了一條可能的出路,但從 4K 低溫下的單器件,到室溫芯片上的大規(guī)模集成,中間隔著的不只是工程優(yōu)化,還有材料科學(xué)和光子學(xué)的基礎(chǔ)性挑戰(zhàn)。

參考資料:

1.https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/gc15-qsvf#fulltext

2.https://penntoday.upenn.edu/news/making-light-work-computing

運(yùn)營/排版:何晨龍

注:封面/首圖由 AI 輔助生成

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