每一秒，承载数十亿封电子邮件、TikTok视频和人工智能查询背后数据的信号，都会通过光纤网络以光脉冲的形式在全球范围内传递。在此过程中，这些信号会穿过充当光通道的微小组件：光子芯片。这些设备不仅承载着信号——它们还能对其进行引导和整合，从而确保信息能够在复杂的网络中高效流动。
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但光子芯片仍然存在局限性。它们难以执行某些关键的光处理操作。信号转换和放大等任务仍然依赖于额外的组件——这些组件体积庞大、消耗能量和产生热量。
人工智能正催生新的需求
当地时间2月27日，美国总统特朗普就伊朗问题释放最新信号。
如今，这些组件的能源消耗量仍相对较少，仅占数据中心总用电量的一小部分。然而，生成式人工智能已开始逐渐改变这一格局。
与简单的搜索查询不同，生成式 AI 系统依赖于处理器之间持续不断的来回交流。每一次交流都会增加信号必须被转换和重塑的次数。这原本是一项微不足道的成本，如今却正演变为一项结构性挑战——而这一挑战可能会限制 AI 系统的可扩展性。
如果不加以改变，这一趋势可能会推动数字基础设施的能源使用迅速增加——而且可能不可持续——数字基础设施的用电量已经占到全球用电量的2%左右。
一支由蒙特利尔理工大学工程物理学教授Stéphane Kéna-Cohen领导的小组认为，他们可能已经找到了前进的道路。他们的结果出现在科学进展。
为工作提供照明
该团队发现了一种可以直接集成到硅上的新材料，使其能够执行先进的光学功能。这种材料不会在电信号和光子信号之间来回转换，而是允许直接处理光。
这一突破取决于一种旨在与光强相互作用的有机分子，称为三苯胺-二氰基喹诺酮，或简称TPA-QCN。这种材料显示出二阶光学非线性响应——这种特性允许光束在穿过材料时相互作用，从而直接在芯片上实现放大和调制等功能。
通过真空蒸发沉积成薄膜，材料形成一个分子不再随机行为，而是采用优选取向的层。
“这种自发的排列听起来可能只是一个小细节，但从物理角度来看，它却产生了巨大的影响，”斯特凡·凯纳-科恩说道。“它赋予了这种材料以操控光的能力，这是当今硅光子芯片所无法做到的。”
同样重要的是，该材料与光子学行业中使用的现有制造工艺兼容。
“我们现在可以现实地设想将新功能直接集成到光子芯片上，”这项研究的第一作者皮埃尔-吕克·瑟里欧说。“而且我们可以在低温和低成本的情况下做到这一点，使用业内已经标准的工艺。”
为了展示这个概念，研究人员设计了一个集成设备能够将用于电信的红外光直接转换为芯片上的可见红光。这是原则的证明，但已经是一个令人鼓舞的证明。
“我们已经看到，使用这些自对准分子性能更好的变种，性能得到了改善，”肯纳-科恩补充道。
该方法为新一代光学元件-包括用于量子技术的调制器、放大器和专用光源-打开了大门，用于编码信息、增强信号和产生定制的光形式。
“如果我们可以在一个芯片上结合这些功能，我们简化了一切，说：”肯纳科恩。“更少的转换步骤，更少的热量，以及更适合未来需求的系统。”
最近的发展AI硬件，如谷歌的TPU 8t和8i芯片，说明了计算架构是如何快速演变的。通过显著增加处理器之间的数据交换，这些系统正在使信息的流动——其中大部分以光的形式传输——成为现代数据中心日益严重的能源瓶颈。
有鉴于此配资口碑排行网，集成光子学领域的进展——如蒙特利尔理工学院所研发的那些技术——可能会变得至关重要——其作用并非在于取代电子器件，而是让光在数据处理过程中发挥更大的作用，并有助于大规模维持下一波人工智能技术的持续发展。
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