面向新型智算的光计算技术白皮书（2025年）

（2025年） 发布单位：中国移动 牵头编制单位：中移智库、中国移动通信研究院 编写说明 牵头编写单位： 中国移动通信集团有限公司 联合编写单位： 上海曦智科技有限公司光本位智能科技（上海）有限公司 前言 近年来，全球人工智能飞速发展，推动人类社会从“信息时代”加速迈向“智能时代”，算力作为加速这一进程的核心引擎，已成为推动全球数字经济增长和人类社会智能升级的新动能。中国移动准确把握AI+时代发展脉搏，勇担发展新质生产力先行者、排头兵，持续打造以智为核心、算网智一体化发展的算力网络，旨在推动算力成为可“一点接入、即取即用”的社会级普惠服务。 光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有独特优势，有望突破传统电子计算的效能瓶颈，成为未来算力网络的新型智能算力底座，支撑AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 本白皮书详细阐述了光计算的发展背景、内涵、总体技术架构与技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 目录 前言.............................................................................................................................III目录.............................................................................................................................IV1.光计算的发展背景.....................................................................................................11.1.政策背景........................................................................................................11.2.技术背景........................................................................................................21.3.产业情况........................................................................................................32.光计算定义和关键技术.............................................................................................52.1光计算的定义及分类........................................................................................52.2光计算总体技术架构........................................................................................62.3光计算的核心技术路线....................................................................................72.4光计算系统架构.............................................................................................113.光计算面临的挑战及建议........................................................................................133.1材料与器件....................................................................................................133.2集成与封装....................................................................................................143.3光电混合系统.................................................................................................143.4软硬件协同....................................................................................................154.业界创新实践进展...................................................................................................165.展望与呼吁..............................................................................................................19参考文献.......................................................................................................................20缩略语列表...................................................................................................................21 1.光计算的发展背景 1.1.政策背景 随着人类社会加速迈向数字化、智能化时代，算力已成为全球数字经济发展的核心驱动力和全球科技竞争的制高点。一方面，算力的发展能够直接带动产业链上下游的有效投资,在稳经济、稳投资、稳增长方面发挥积极作用。据信通院测算，每1元算力投入能够带动3-4元GDP产出，算力产业带动经济增长潜力巨大；另一方面，各国纷纷加大以智能算力为核心的算力基础设施建设与布局，在AI芯片、部件、基础软件等方面构建技术壁垒，全球算力竞争愈发白热化。与此同时，人工智能大模型的发展对计算效率和计算能耗提出了更高要求，在此背景下，各界纷纷加大对新型计算架构的探索，光计算凭借其在大带宽、低能耗、抗干扰、高并行等方面的独特优势，成为近年来业界关注的热点。 国家高度重视光计算的研究和布局，将光计算作为我国重大科技发展方向予以重点支持。多个部委相继出台一系列重要政策，支持光计算芯片、光神经网络、硅基光电子等核心技术的研发，中央网络安全和信息化委员会发布的《“十四五”国家信息化规划》明确提出，要加强在集成电路、硅基光电子等关键前沿领域的战略研究与布局。科技部在“十四五”重点专项申报指南中，将信息光子技术、光电混合AI加速计算芯片等纳入重要内容，为科研工作提供了明确的方向指引。国家自然科学基金委将“实现大规模光计算芯片的智能推理与训练”列为2024年度中国科学十大进展之一，进一步推动光计算技术的发展成熟。 地方政府积极响应国家号召，因地制宜地加快制定相关行动计划。广东省发布的《加快推动光芯片产业创新发展行动方案(2024—2030年)》，全力支持光计算、光神经网络等前沿技术研发，致力于攻克光芯片领域的关键核心技术，培育具有国际竞争力的领军企业，打造千亿级产业集群。北京市印发《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—2027年）》，提出推动硅光芯片等先进技术研 发，鼓励企业探索采用光计算等新技术、新架构开展智算中心建设。重庆市出台的《重庆市未来产业培育行动计划（2024-2027年）》，聚焦硅基光电子技术，大力支持光子技术发展，推动区域相关产业实现创新升级。湖北省在2025年政府工作报告中，将超高速混合光子集成芯片列为攻关突破方向，推动湖北省科技创新与产业创新。 从国家到地方，一系列政策举措形成了强大的政策合力，为光计算产业的蓬勃发展营造了良好的政策环境，助力我国在光计算领域抢占国际竞争制高点。 1.2.技术背景 人工智能技术的深度应用与模型规模的持续扩张，推动智能算力需求进入爆发式增长阶段。近年来，以深度学习为核心的人工智能技术取得了突破性进展，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。随着人工智能模型规模的不断增大，如GPT-4等大型语言模型的出现，对算力的需求呈现出爆发式增长。据国际数据公司（IDC）和浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2024年中国智能算力规模达725.3EFLOPS，同比增长74.1%；预计2025年将进一步增长至1037.3EFLOPS。这一爆发式增长背后，是大模型参数规模持续扩大、应用场景不断延伸的强力驱动，从单一的自然语言处理到多模态大模型，各类复杂任务对算力的需求与日俱增。 传统电子计算芯片面临摩尔定律放缓和高端制程“卡脖子”的双重挑战。随着半导体工艺逐渐逼近物理极限，曾长期支撑算力提升的摩尔定律已面临失效，单位面积内晶体管数量的增长速度明显放缓、晶体管尺寸缩小愈发困难，芯片性能提升节奏难以跟上大模型算力需求的增长步伐，二者之间的差距不断拉大，传统基于电子芯片的算力供给模式，已难以匹配大模型发展的算力需求，算力供需失衡问题日益凸显。与此同时，我国高端芯片领域还面临核心技术封锁、高端制程受限等“卡脖子”问题，国外芯片制程技术已从3nm稳步向2nm迈进，台积电、 三星等行业巨头不断突破技术壁垒，持续提升芯片性能与集成度，国内芯片主要制程仍停留在14nm，与国际先进水平存在显著差距，制程技术的滞后，极大限制了芯片性能的提升空间，导致国产芯片在性能表现上与国际顶尖产品存在代差。 传统电子芯片能耗问题日益严峻，不利于数据中心可持续发展和双碳目标实现。全球数据中心耗电量持续攀升，根据国际能源机构IEA于2025年4月份的数据，自2005年至2024年，增长幅度超3倍。根据中国信通院发布的《绿色算力发展研究报告（2025年）》，2024年我国数据中心用电量约1660亿千瓦时，占全社会用电量约1.68%，数据中心碳排放总量为0.859亿吨。如此巨大的能耗，不仅加重了能源供应负担，还拉高了运营成本，不利于国家绿色低碳发展战略落实，传统电子芯片能耗问题亟待解决。 1.3.产业情况 在全球光计算技术竞速与AI算力需求爆发的双重驱动下，国内外企业及科研院所加快光计算技术的探索与实践，取得了一系列关键进展。 以美国为主的海外光计算企业依托顶尖科研院校技术积淀与资本密集投入，加速光计算产业化探索。Lightmatter创立于2017年，技术出自麻省理工学院，其产品涵盖光子计算平台（Envise）、芯片互连产品（Passage）和适配软件（Idiom），专注于光电混合AI训练，近期获得4亿美元D轮