算力实战录 | 拯救AI能源危机：光子学或将成为唯一出路

人工智能技术以惊人的速度发展，而它背后的“燃料”——算力和电力，正以前所未有的强度消耗着全球能源系统。最新发布的研究报告《人工智能迫切需要光子学》（AI Urgently Needs Photonics）指出，当前AI模型计算能力的指数级增长正在推高电力需求，使得以电为核心的传统架构逐步走向瓶颈。报告强调，唯有依赖光传输和处理信息的光子学，才能实质性突破能耗限制，为AI的可持续发展提供长期支撑。这不仅是一次科技路径的选择，更是欧洲是否能够在未来AI硬件竞争中拥有自主权的关键节点。

当前的AI模型，尤其是大语言模型与生成式AI，要求的数据处理能力已经远超传统硅芯片架构的供能能力。据国际能源署预计，到2024年，全球数据中心的能源需求将达415太瓦时。而根据TEMATYS的最新预测，到2030年，伴随AI主导数字基础设施的趋势，这一数值甚至可能翻倍。每一代更大规模的AI模型，往往意味着更多的参数、更长的上下文、更密集的推理过程，对底层计算资源提出了前所未有的挑战。

而电网无法无休止地扩容，能源结构的绿色转型也不允许计算能力成为碳排放的黑洞。在这一背景下，欧洲若继续沿用传统算力路径，不仅将面临化石燃料依赖的反弹，还可能因能源成本上升错失AI红利。技术演进已非单一性能导向，而需兼顾能源效率与可持续发展，成为决定AI发展节奏的“硬物理约束”。

光子学利用光而非电进行数据传输和计算处理，几乎没有热阻耗，也不依赖极端冷却条件，被视为下一代绿色算力架构的核心方向。报告指出，通过将光学模块（如共封装光子器件）更紧密地集成至芯片结构中，不仅可以提高信息传输速度和效率，还能有效缓解当前数据中心因热耗和电耗带来的运维压力。

虽然光子技术并非意在全面取代GPU或CPU，但其作为“能耗卸载器”的作用不可小觑——特别是在AI模型进入“泛化大模型+多模态融合”新阶段后，传统计算架构已无法同时满足吞吐率、低延迟与环保标准。麻省理工学院等机构的前沿研究已展示了全光神经网络芯片的雏形，技术路径正逐步从理论验证走向工程落地。光计算的可行性已不再是科幻，而是逐渐被时间验证的现实选项。

欧洲在光子学领域拥有坚实的科研基础，包括NTT、法国国家科研中心、德国弗劳恩霍夫研究所等机构的系统研究与实验室突破，为光子计算发展提供了前沿理论与工程支撑。然而，报告也尖锐指出：当前欧洲的最大问题不是技术落后，而是缺乏协调投资和产业规模化能力。

Photonics21组织与TEMATYS联合呼吁，若不尽快推动试点制造、激励初创企业扩产、将光子学纳入AI与绿色芯片资助范畴，欧洲极可能在这场AI硬件转型中被美国、中国等更具资本整合能力的对手超越。一旦关键制造环节、供应链核心组件掌握在海外，欧洲在AI生态上的自主权将难以保障。相比高喊“主权AI”，真正的决策窗口，是是否投资于光计算这条真正可控、绿色、长效的底层路线。

TEMATYS报告最后指出，即便当前部分数据中心采用能效更高的芯片，其提升幅度依然赶不上AI工作负载扩张的速度。光子学所代表的全新硬件范式，不仅可以帮助降低AI运算单位能耗，还将支持未来分布式、异构计算架构的建立。尤其在欧洲提出“绿色数字转型”战略目标的背景下，构建以光子为基础的新型基础设施，也将成为气候政策与科技创新“双赢”的关键抓手。

这不仅是一项科研议题，更是一次结构性的产业战略转向。在全球范围内重新布局AI基础算力、通信网络与能源协同机制的关键窗口期，欧洲是否能够将“光”这一优势变为现实竞争力，将决定其能否在AI产业第二阶段实现由“算法强国”向“硬件强国”的跃迁。未来的AI不是只能更强、更快，也必须更清洁、更可持续。

（图文来源自：量子商业，侵删）