Q.ANT 的新芯片使用光子能量来解决 AI 的重大能源问题。该公司表示，它也比硅基同类产品快 50 倍。

基于薄膜铌酸锂的 Q.ANT 晶圆使光子集成电路具有高精度、高速光调制、低噪声和低热耗散的特点 图片来源：Q.ANT

一款旨在驱动人工智能 （AI） 数据中心并使高性能计算 （HPC） 更具可持续性的轻型计算机芯片已投入生产。

在 2 月 24 日发表的一份声明中，量子计算公司 Q.ANT 的代表表示，与传统的硅基计算机芯片相比，其光子 AI 芯片可以将能源效率提高 30 倍，计算速度提高 50 倍。

位于德国斯图加特的 IMS Chips 目前正在试生产新芯片，Q.ANT 已投资 1400 万欧元（1510 万美元）将现有半导体工厂改造为制造新型光动力芯片。

由于芯片是在改造的设施而不是专业生产线上生产的，因此该公司相信它可以更快地将技术推向市场。Q.ANT 代表表示，该芯片还可以与现有的 HPC 服务器集成，从而可能加速采用。

“到 2030 年，我们的目标是使我们的光子处理器成为 AI 基础设施的可扩展、节能基石，”Q.ANT 首席执行官 Michael Förtsch 在声明中表示。

光子芯片可以解决现有处理器技术面临的巨大挑战，特别是随着人工智能和其他数据和资源密集型计算应用的增长。

传统的硅芯片使用称为晶体管的微小开关来控制电信号。相比之下，光子芯片使用光粒子（光子）处理数据，光粒子是无质量的，并且比传统计算机芯片中的电子传播得更快。

光子发射热量的方式与携带电荷的电子不同。因此，在涉及复杂、能源密集型计算（如 AI）的应用中使用光子芯片可以克服传统硅芯片架构的局限性，从而大大加快计算机的处理速度并降低其能耗。

“这是计算行业的关键时刻，因为人工智能和数据密集型应用程序的指数级增长将很快压垮当前的数据中心基础设施，”斯图加特大学教授、IMS Chips 董事兼首席执行官延斯·安德斯 （Jens Anders） 在声明中表示。Anders 补充说，这两家公司的目标是建立“一个可扩展的节能计算模型”。

Q.ANT 的芯片使用薄膜铌酸锂 （TFLN） 构建，TFLN 是一种应用于晶圆的晶体化合物，构成了公司光子芯片的基础。TFLN 因其在下一代计算中的潜力而越来越受到光子学研究人员和量子科学家的关注。当电场施加到材料上时，它可以用来控制光波的速度和相位，从而使其能够以极高的精度调制光信号。

该试验生产线专门用于制造采用 TFLN 的芯片，Q.ANT 的目标是每年制造 1,000 个晶圆。

Förtsch 说：“随着 AI 和数据密集型应用将传统半导体技术推向极限，我们需要重新思考我们处理核心计算的方式。“通过这条试验线，我们正在加快上市时间，并为光子处理器成为高性能计算中的标准协处理器奠定基础。”