在人工智能领域，尤其是人工通用智能（AGI）的追求中，计算性能和能效的不断提升是永恒的主题。传统的电子计算方式在速度和效率上已逐渐接近物理极限，因此，科学家们开始寻找新的计算平台。光子计算，以其超高速和低能耗的潜力，成为了业界的新宠。最近，清华大学的研究团队在这一领域取得了重大突破，他们设计并实现了一款名为“太极”的大规模光子芯片，这一成果已发表在《科学》杂志上。
太极芯片采用了一种创新的分布式衍射-干涉混合光子计算架构，有效地将光子神经网络（ONN）的规模扩展到了百万神经元级别。这一成就不仅在理论上具有重要意义，更在实际应用中展现出了巨大的潜力。太极芯片在实验中成功实现了芯片上1000类级别的分类任务，并在AI生成内容的高保真度上取得了显著的进步，其能效比达到了每瓦160万亿次运算（TOPS/W），这一指标在当前的计算设备中是极为出色的。
太极芯片的设计理念是基于集成光子电路的优越性，这种电路在处理速度和效率上远超传统电子电路，但在规模和可扩展性上受到限制。为了支持现代AGI的需求，研究团队设计了太极芯片，它不仅具备处理复杂任务的能力，还具有极高的能效比。太极芯片的实验成果证明了其在大规模图像分类和AI内容生成任务中的高效性，为光子计算在现代AGI中的应用铺平了道路。
然而，尽管太极芯片在光子计算领域取得了显著的成就，但仍面临一些挑战和局限性。首先，光子集成电路（PICs）的制造工艺复杂，成本较高，这可能会影响其在市场上的普及。其次，尽管太极芯片在实验中表现出色，但在实际部署和应用中可能会遇到新的技术难题，例如系统的稳定性和可靠性。此外，光子计算作为一种新兴技术，其生态系统和软件支持还不够成熟，这可能会限制其在更广泛领域的应用。
