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0今天咱们聊一个听起来像科幻，但正在发生的技术革命光计算。
最近科技圈有个热词叫Roadster时刻，说的是光计算终于从实验室走向商业化的关键节点。这让我想起2006年特斯拉推出第一辆Roadster电动车时的场景当时所有人都觉得电动车是天方夜谭，但现在呢？
光计算的故事要从一个叫沈亦晨的年轻人说起。2017年，他在Nature子刊发表了一篇论文，提出用光子来做神经网络计算。这个想法其实很古老，可以追溯到19世纪的马赫曾德尔干涉仪。但沈亦晨的突破在于，他发现光子芯片在特定计算任务上，能效可以比传统电芯片高510倍。
现在沈亦晨是曦智科技的CEO，这家公司最近发布了天枢光电混合计算卡。用沈亦晨的话说，这就像是光计算界的Roadster虽然还不够完美，但已经能上路了。
光计算最大的优势在于低功耗。光子不像电子会产生热量，而且可以相互交叉不干扰。这对于训练大模型特别有用，因为现在的AI算力需求简直是电力黑洞。
但光计算也有软肋。首先是精度问题，它更适合做模拟计算而不是逻辑运算。就像Lightmatter的CEO说的，光芯片永远不会运行Windows，但它们是运行神经网络的绝佳替代品。
其次是生态建设。英伟达花了20年建立CUDA生态，光计算也需要这样的耐心。曦智现在正走英伟达的老路从高校合作开始，慢慢培养开发者生态。
国际上看，美国DARPA欧盟地平线2020都在大力投资光计算。中国信通院的报告显示，全球已有几十家光计算公司，但真正坚持下来的不多。曦智和Lightmatter是目前估值最高的两家。
沈亦晨预测，未来3年我们就能看到光计算产品性能明显优于电计算方案。这个预测在DeepSeek模型出现后，已经实现了一半。
所以，光计算会完全取代电芯片吗？不会。就像电动车没有完全取代燃油车一样，它们是互补关系。但在特定领域，比如AI训练，光计算可能会带来革命性的变化。
这就是为什么我说光计算正在经历它的Roadster时刻虽然还在起步阶段，但已经能看到改变世界的潜力。就像马斯克说的，把不可能变成可能的过程总是充满错误，但正是这些错误铺就了通往未来的路。
好了，今天就聊到这儿。我是敢想老田，咱们下期再见。
