賓大造出光物質混合粒子：突破全光切換，為低功耗光子 AI 鋪路

八十年前，賓夕法尼亞大學造出了世界上第一臺通用電子計算機 ENIAC，人類從此進入依靠電子算數的時代。

八十年後，當大模型和 AI 資料中心快要被髮熱和電費壓垮時，同一所大學的物理學家們打算把電子換掉，直接用光來跑計算。

賓夕法尼亞大學文理學院副教授 Bo Zhen 領導的團隊，在 2026 年 4 月 8 日出版的《Physical Review Letters》上發表了一項突破：他們製造出一種兼具光與物質特性的混合粒子，實現了能耗極低的全光切換。

讓光子學會相互碰撞

用光做計算並不是新鮮事，光子沒有電荷，也沒有靜止質量，跑得極快且幾乎不發熱，在長距離通訊裡早就拿下了主導地位。

但光子有一個致命缺點：它們太「禮貌」了。兩束光交叉穿過時，彼此幾乎不會發生任何相互作用，這就導致光很難像電子那樣，被用來製作計算機最底層的邏輯開關。

為了讓光子學會「互動」，賓大團隊把一層原子級薄的半導體嵌入到奈米級光學腔中，讓進入的光子和半導體裡的電子緊密耦合。

這種結合產生了一種名為「激子極化子」的準粒子。說白了，它既繼承了光子的高速移動能力，又獲得了物質才能擁有的相互反應能力。

靠著這種混合粒子，研究人員成功完成了全光訊號切換，單次開關消耗的能量大約只有四千萬億分之一焦耳。這個能量尺度小得驚人，比短暫點亮一顆微型 LED 所需的電量還要少得多。

扔掉光電轉換的「剎車片」

這項實驗真正擊中的，是當下光子 AI 晶片最頭疼的瓶頸。

目前市面上的光子計算方案，大多隻能用光來處理線性的矩陣乘法，一旦碰上神經網路必需的非線性啟用函式或者邏輯判斷，光子就無能為力了。

以往的做法只能妥協：先把光訊號轉成電訊號，讓傳統電路完成判斷，然後再把電訊號轉回光訊號繼續跑。

這種在光和電之間來回折騰的過程，不僅把光的高速優勢消耗殆盡，還帶來了額外的功耗和發熱，就像開著跑車卻頻繁踩剎車。

如果激子極化子的全光切換能夠落地，AI 晶片就能在純光學環境下直接完成非線性運算。甚至在未來，來自相機的外部光訊號可以直接送進晶片處理，中途完全不需要電訊號介入。

為什麼重要

對普通使用者和普通開發者來說，這項技術短期內還摸不到，它依然處於極其早期的實驗室階段，距離買到一塊全光 AI 晶片還有很長一段路。

但對整個 AI 硬體行業而言，這一步的意義非同尋常。算力中心的電力消耗已經逼近現實電網的極限，如果傳統半導體工藝撞上物理天花板，光計算就是最有希望的接棒者之一。

我們認為，賓大團隊最聰明的地方在於沒有硬磕純光子的微弱非線性，而是用極薄的二維材料把光與電子綁成一體，用物理雜交的思路繞過了純光計算的天然缺陷。

當然，隱患和門檻依然明擺著。把奈米腔和原子級薄半導體做到規模化量產，並且在成千上萬個光子邏輯閘之間保持穩定工作，工藝挑戰極大。但它至少證明了一件事：讓 AI 完全在光線裡思考，在物理上是走得通的。