研究顯示：光物質粒子驅動AI計算，能耗僅飛焦耳級別

賓夕法尼亞大學的研究團隊取得了一項突破性進展，他們成功創造了一種混合光-物質粒子——激子-極化激元（exciton-polariton），能夠在大幅降低能耗的同時顯著加速AI計算。這一發現意味著，未來AI系統或許不必完全依賴電子進行運算，而是可以借助光子實現更高效的計算。

自世界上第一臺通用電子計算機ENIAC在賓大誕生80年以來，電子一直是計算機運算的核心載體。然而，隨著人工智能對算力的需求呈指數級增長，傳統電子計算的局限性日益凸顯：電子在材料中運動時會產生熱量、遭遇阻力，導致能量大量浪費。賓大物理學家Bo Zhen教授領導的研究團隊認為，光子——構成光的粒子——憑借其無電荷、零靜止質量的特性，能夠以極小損耗在長距離內快速傳遞信息。

然而，光子雖擅長傳遞信息，卻因幾乎不與環境相互作用而不適合執行計算所需的信號切換操作。為解決這一矛盾，研究團隊開發了一種特殊準粒子。這種激子-極化激元由光子與原子級薄半導體材料內部的電子強耦合而成，兼具了光的傳輸優勢和電子的交互能力。該突破對AI系統尤為重要，因為AI消耗的電力正在急劇攀升。

目前許多實驗性光子AI芯片在處理非線性激活步驟時，必須將光信號轉換回電子信號，這一轉換過程降低了速度并增加了能耗。而利用激子-極化激元，賓大研究人員實現了全光開關，所用能量僅為約4飛焦耳（4×10^-15焦耳），遠低于短暫點亮一個微型LED燈所需的能量。

論文共同第一作者Li He博士解釋道，由于光子不帶電荷、靜止質量為零，它們能以極小的損耗快速傳遞信息，但缺乏計算所需的開關能力。而激子-極化激元恰恰彌補了這一短板。若該技術能夠規模化應用，有望制造出直接處理視覺信息的光子芯片，大幅降低大型AI系統的能源消耗。

該研究由美國海軍研究辦公室和斯隆基金會資助，論文發表在《Physical Review Letters》2026年第136卷第14期上。