过去的几十年间，微电子技术和电子芯片产业遵循摩尔定律持续发展，然而随着制程工艺接近物理极限，电子芯片在追求更快计算速度和更低功耗方面的技术瓶颈日益凸显。在后摩尔时代，光芯片这一革命性技术被视作打破困境的关键钥匙。
尤其在当前AI领域爆发式增长的时代背景下，未来十年内，增速逐渐放缓的电子芯片已无法满足急剧增加的数据处理需求。因此，光芯片进入了人们的视线，成为解决算力瓶颈的新希望。
尽管光芯片的概念早已有之，并已在海底光缆通信及激光笔等场景中得到应用，但早期的光子芯片并不具备可编程性，故无法应用于复杂的计算任务。近年来，科研人员对可编程光学系统的突破研究终于推动了光计算芯片的发展进入新阶段。
近十年来，光计算芯片取得了突破性进展，特别是在高速、低延迟、低功耗以及擅长大规模矩阵运算等方面展现出显著优势。其中，光芯片利用波导取代铜导线实现信号传输，并通过光信号干涉模拟线性计算过程，有效突破了传统电子器件在速度和能效上的局限。
国际知名光学科学家David Miller曾评价，基于硅光平台的神经网络研究成果极大地推进了集成光学在未来取代传统电子计算芯片的可能性。麻省理工学院团队于2016年构建了首个光学计算系统，并在Nature Photonics杂志上发表封面文章，标志着光子AI芯片研究的里程碑式进步。
曦智科技、Lightmatter等公司相继推出了基于硅光子技术的商用光计算芯片方案，如“PACE”光子计算处理器，其单片集成度提升了3个数量级，运行特定循环神经网络的速度能达到高端GPU的数百倍，展现了光子计算在低延迟、大带宽、低能耗以及高效矩阵运算等方面的巨大优势。
此外，清华大学戴琼海院士团队研发出光电模拟芯片ACCEL，其算力较商用GPU芯片提高了3000余倍，能效提升四百万余倍，为超高性能芯片研发开辟全新道路；美国宾夕法尼亚大学工程师也开发出一款以光执行复杂数学运算的新型芯片，不仅大幅提升处理速度，还降低了能源消耗。
与此同时，中科院成功研制出的光学卷积处理器，在运算速度和能效上均实现了对现有AI芯片的超越。而香港城市大学与香港中文大学合作研发的微波光子芯片，则在处理速度和能耗方面取得了显著提升，有望在多个领域广泛应用。总的来说，光芯片以其速度快、延迟低、能耗少以及在AI矩阵计算中的独特优势，正在逐步打开新的应用场景。尽管面临工艺挑战、温度控制难题、产业链成熟度不足等问题，但各国政府和企业纷纷加大对光计算芯片的研发投入与政策扶持，预示着这一领域将迎来更为广阔的发展前景。在不断的技术探索与产业布局下，光芯片将有望引领我们迈入一个全新的光速计算时代。
