近日，在《物理评论X》的一篇论文中，麻省理工学院的研究人员描述了一种新的光子加速器，使用光学元件以及光信号处理技术，减少芯片的面积，这将会让芯片能够扩展到比电气芯片大几个数量级的神经网络。

新型光子芯片将用光代替电，能着重处理神经网络方面的任务，效率比现有的计算机高出数百万倍，而且新的光子芯片设计大大减少了用光计算所需的能量。

神经网络简单来说就是机器学习模型，现在已经广泛用于机器识别，自然语言处理，无人驾驶等任务，而使用光学加速计算的新型光学神经网络能比常规的电子芯片有更高的运行性能。传统和光学神经网络越来越复杂，传统芯片消耗了大量的能量，正是因为这样，谷歌，IBM和特斯拉等公司开发了AI加速器专用芯片，以解决耗能高的问题，同时培训和测试神经网络的速度和效率。

像普通的电气芯片包括大多数AI加速器都存在理论上的能耗最小限制，但是光子加速器的出现，能让芯片更有效地执行数量级，但它们依赖于一些庞大的光学组件，而这些组件也限制了其使用对象的大小。另外，在试验的模拟中，研究人员发现光子加速器可以以低于焦耳的效率运行。

新型的光子芯片的出现，将会更加有效的改变行业发展现状，能将现在的处理级别再上升一个档次，在提升性能的情况还能减少能耗。光子芯片将会在神经网络的应用上再获突破，光子芯片所依赖的组件迫使它不能放在更精密的芯片中，而是向外扩展，比如机器的人工智能以及无人驾驶等，需要更大的应用场景。

芯片行业已经成为了全球关注的要点，虽然国内的芯片行业发展已经有了很大的进步，像华为中兴以及一些国产的龙芯等，但是在技术上也还是基于之前的电子芯片，而美国在这个贸易摩擦的节骨眼上放出新型的“光子”芯片，是不是真的在技术上已经成熟了呢？