从生成播放列表到语音辨认，创立和操作“AI”功用，总是需求占用少量的计算机处置才能。创业公司Lightmatter决计改动彻底这种蹩脚的状况。公司制造的光子芯片从实质下去将，可以以光速停止计算，一路秒杀晶体管。最近，这家公司还取得了1100万美元A轮融资。

听上去有点虚有其表？但是公司的团队和技术真的是实打实的。Lightmatter的首席执行官Nick Harris已经就在麻省理工的论文中写到了光子芯片，并发布了不少文章来讨论光子计算架构的可行性。

跟大少数计算运转一样，AI和机器学习的最基本在于少量的计算。普通的电脑可以做复杂的计算，但是关于复杂的成绩，则需求将其拆解细分，各个击破。而这种复杂成绩，在AI使用中非常罕见。更关键的成绩是，如何能让AI疾速地处置少量数据集。

随着人工智能产品的需求不时添加，人们对计算的要求也越来越高，但显然，目前的计算机芯片曾经到达了极限速度。“摩尔定律正在消亡的一个特点就是，像英特尔这样的公司正在鼎力投资量子计算等东西。只需不是传统的计算，他们就投资开发，”Harris在采访中说，“所以，如今正是寻求其他计算架构的大好机遇。”

公司的光子芯片经过让光穿过一个极小的可配置镜头和传感器，来一下子处理一切成绩。经过创立和跟踪光的相位或途径的巨大变化，仅在光从芯片这端抵达另一端的极端工夫内，处理方案便可生成。这不只意味着计算后果的疾速反应，也意味着所需耗费的能量也是传统芯片的极小局部。

“很多深度学习都依赖于这种特殊的运转，而我们的芯片可以大大进步这一运转速度，”Harris解释说，“这是一个特殊用处的光学计算机可以在特殊成绩上大放异彩的时辰。首款光子芯片可以凭准确且可扩展的方式完成这项义务。”

“在速度、功耗和延迟方面，我们曾经十分接近实际能够性，”Harris说。也就是说，你不能让光跑得更快。但跟传统计算机相似，你可以把芯片布置地愈加密集，让它们并行任务，或许，改良传感器功能等等。

公司最近宣布的1100万美元A轮融资，由Matrix和Spark领投。这笔新的资金将协助团队把技术从原型层面使用到实践产品中。

“这不是一个迷信项目，”Matrix的Stan Reiss说，“这是以可控的方式初次对光学计算的使用。”

他还指出，竞争对手们过于拘泥于进步半专业化硬件的功能，比方开发特殊的AI主板等，但最终他们还是跳不出传统计算机的局限。

“任何人都可以开收回这种芯片，但成绩是这类芯片也面临着宏大的竞争压力，而Lightmatter这家公司则完全不一样。”

而且，光子芯片也仅仅是在最近才变得能够。过来十年中，在构建光子芯片的根底研讨和根底设备方面的投资最终失掉了报答。如今，这项技术曾经足够成熟从实验室走向市场。

Harris提到：“AI仍处于起步阶段，若要进一步行进，新的技术必不可少。在Lightmatter，我们正在用光子技术来加强电子计算机的功能，以从基本上推出足够弱小的新计算机，以促进下一代人工智能的开展。”