在人工智能训练等复杂任务规模不断扩张的背景下，全球对算力提升的需求日益迫切。传统电子计算面临“冯·诺依曼瓶颈”的制约，而量子计算仍处于早期阶段。在这一形势下，以光子为核心的数据处理技术——光计算，正快速兴起并展现出广泛前景。

据世界经济论坛官网报道，光计算近年来发展步伐加快，多条技术路线进展显著，已逐步从实验室走向产业化，未来有望广泛应用于智算中心和新材料研发等多个领域。高德纳公司也在其最新报告中首次纳入光计算，体现出该技术正获得越来越多行业专家与投资者的关注。

一、光计算优势显著

光作为一种物理媒介，具备传播速度快、信息维度多和能耗低的特点。以光子代替电子进行信息处理，光计算展现出多方面优势：其一，光可通过波长、相位、偏振等多个物理维度并行传递信息，尤其适合处理高密集型任务，如科学计算与机器学习；其二，光子运动几乎不产生热量，能效极高；此外，光学器件的带宽更大，处理宽带模拟信号时性能卓越；同时其响应速度快、延迟极低，有助于实现高效实时计算。

凭借这些特性，光计算有望突破现有计算范式的限制，带来新的技术变革。

二、不同架构各有千秋

目前，光计算已形成多条技术路径，各类架构呈现差异化发展。

自由空间光学（FSO）是最早出现的光计算形态，借助透镜、空间光调制器等元件在空气或真空中操控光束。该类系统在实际应用中需提升机械稳定性和环境适应性，目前研究人员正致力于开发固态光学模块与新型光子超材料以优化其性能。此外，空间光调制器的响应速度仍落后于电子器件，新一代高速、高分辨率调制器正在加紧研发。

光子芯片路线则将激光器、干涉仪等微型光学元件集成于芯片，更容易与现有电子系统兼容。但其主要挑战在于难以扩展至复杂计算场景。一些企业转变思路，从全光学AI芯片转向开发高速光学互连部件，利用光实现电子组件间的数据传输。该路径需依托新材料以降低损耗、提高精度，铌酸锂等材料已在实验中展现潜力。

光纤系统依托成熟的光纤通信设施，借助光在纤芯内传播实现复杂运算，特别适用于人工智能与优化问题求解。例如，“相干伊辛机”通过光纤环路发送光脉冲完成计算，但其核心功能仍依赖电子设备，频繁的光电转换导致速度降低。未来该系统可能转向芯片集成以提高可扩展性。此外，多芯特种光纤技术也在探索中，旨在实现多任务并行处理，但目前多数仍处于实验室研究阶段。

三、技术瓶颈亟待突破

当前正值光计算发展的关键阶段。在全球对高算力、低能耗持续需求的推动下，光计算系统不仅可作为传统硅基技术的补充，甚至有望在特定场景实现替代。

短期内，全光学自由空间系统可行性较高；光电混合系统也具备良好前景，如能减少光电转换中的能量损失，将发挥更大作用；“内存计算”等集存储与运算于一体的架构同样值得关注。

中期来看，结合时空维度的新型处理架构可能实现更高性能与能效。

尽管光计算进展显著，但要实现真正商业化，仍需克服若干技术瓶颈。首先是精度与稳定性——光学系统易受元件位移、温漂和噪声干扰，目前正在通过实时校准与闭环反馈技术加以改善。光学数据存储亦是一大难题，光学腔系统可能帮助实现存储与计算一体化，避免数据搬移损耗。此外，集成与封装问题也待解决，3D封装与新材料的应用或有助于提升可扩展性与降低成本。