Obliczenia fotoniczne dla AI robotów — poza elektroniką
Wnioskowanie z prędkością światła · Niższe zużycie energii · Wyższa przepustowość
Procesory fotoniczne to kierunek B+R POLCERO dla przyspieszenia wnioskowania AI w naszych robotach za pomocą światła zamiast samej elektroniki. Optyczne mnożenie macierzy — podstawowa operacja w sieciach neuronowych — może być wykonane w jednym optycznym przejściu przez chipy fotoniczne, zapewniając opóźnienie sub-nanosekundowe i o rzędy wielkości niższe zużycie energii na operację w porównaniu z chipami GPU/ASIC.
Honest positioning: Uczciwe pozycjonowanie: To kierunek B+R i wizja — nie gotowy produkt. POLCERO śledzi przestrzeń obliczeń fotonicznych AI jako przyszłą warstwę obliczeniową dla mózgów AI naszych robotów. Angażujemy się w projekty B+R i partnerstwa w tym obszarze.
TECHNOLOGIA
Jak działają obliczenia fotoniczne
Przetwarzanie informacji za pomocą światła, a nie tylko elektronów.
Optyczne mnożenie macierzy
Wnioskowanie sieci neuronowych jest zdominowane przez mnożenie macierz-wektor (GEMM). Chipy fotoniczne wykonują tę operację za pomocą światła przechodzącego przez siatki interferometryczne Macha-Zehndera, mikrorezonatory pierścieniowe lub tablice rozdzielaczy wiązki — wykonując w jednym optycznym przejściu to, co chipy elektroniczne wymagają tysięcy cykli zegarowych do obliczenia.
Architektura hybrydowa fotonično-elektroniczna
Chipy fotoniczne doskonale radzą sobie z operacjami liniowymi (matematyka macierzowa), ale nie mogą natywnie wykonywać operacji nieliniowych (funkcje aktywacji). Konsensusowa architektura łączy rdzenie optyczne do matematyki macierzowej z jednostkami elektronicznymi do nieliniowych aktywacji i akumulacji — projekt hybrydowy łączący zalety obu technologii.
BENCHMARKI
Chipy AI fotoniczne vs. elektroniczne
Kluczowe właściwości — dane z opublikowanych badań, zwalidowane benchmarki, stan na 2025–2026.
| Właściwość | Fotoniczne | Elektroniczne (GPU/ASIC) |
|---|---|---|
| Matrix multiply latency | Sub-nanosecond (single optical pass) | Microsecond–millisecond |
| Energy per MAC | Sub-picojoule (target) | 10–100 picojoules |
| Bandwidth | Terahertz-range | ~GHz-range |
| Heat generation | Very low | High (major bottleneck) |
| Nonlinear ops | Requires electronic hybrid | Native in silicon |
STAN WIEDZY · 2025–2026
Kluczowi gracze i kamienie milowe
Przegląd merytoryczny — dane na dzień badań, mogą ulec zmianie.
Lightmatter (USA)
Passage M1000: 114 Tbps photonic interposer; $400M Series D 2025; first photonic to run transformers, CNNs and RL without modification.
Q.ANT (Germany)
~50× performance advantage vs. NVIDIA GPU in matrix-vector multiplication benchmarks, validated at LRZ supercomputing center.
Neurophos (USA)
1,000×1,000 optical matrix chip demonstrated; claims 10× NVIDIA Vera Rubin NVL72 in FP4/INT4 workloads at similar power.
Celestial AI → Marvell
1.6T light engines for AI networks — acquired by Marvell for $3.25B (Dec 2025).
WIELKOŚĆ RYNKU
$1,8 mld → $14,6 mld
Globalny rynek chipów akceleratorów AI fotoniczno-AI, 2025 → 2034 (CAGR 26,3%). 52 firmy obliczeniowe fotoniczne śledzone globalnie stan na 2026.
KIERUNEK POLCERO
Fotonika jako przyszła warstwa obliczeniowa dla AI robotów
Gdy akceleratory wnioskowania fotoniczne osiągną dojrzałość komercyjną (horyzont 2027–2031 dla produktów klasy centrum danych), architektura mózgu AI POLCERO jest zaprojektowana, aby je wchłonąć — warstwa abstrakcji modelu umożliwia wymianę substratu obliczeniowego bez ponownego trenowania inteligencji zadań. Angażujemy się w projekty B+R i partnerstwa, aby ocenić chipy fotoniczne jako warstwę obliczeniową dla wnioskowania na brzegu sieci w naszych robotach — gdzie moc i opóźnienie są wiążącymi ograniczeniami.
Zainteresowany współpracą B+R w dziedzinie fotoniki?
Angażujemy się w projekty B+R i partnerstwa.
Jeśli pracujesz w obszarze AI fotonicznej, krzemowej fotoniki lub pokrewnych technologii obliczeniowych, skontaktuj się, aby omówić współpracę badawczą lub projekty pilotażowe.