首尔研究人员设计出可动态重写光延迟的可编程光子芯片

慢光（Slow light）从未为任何人停留——直到现在。来自首尔大学（SNU）和首尔市立大学（University of Seoul）的联合研究团队发表了一项经过同行评审的可编程光子集成电路（PIC）设计，能够完全通过软件暂停、重塑和重定向光信号，而无需变动任何硬件。这一突破对光信号路由的意义，正如二十年前软件定义网络（SDN）对数据包路由的变革一样：它将一系列固定、单一用途的器件整合为一个可在运行中重新编程的可重构平台。如果该设计能够成功从仿真迈向氮化硅（$\text{Si}_3\text{N}_4$）实物芯片制造，它将有助于解决长期阻碍光计算在 AI 数据中心落地的同步瓶颈。

为什么 AI 数据中心需要光计算的“暂停键”

能源账本已不可持续。根据 Gartner 2026 年 6 月的预测，2026 年全球数据中心电力消耗达到 565 太瓦时（ TWh），相比 2025 年的 447 太瓦时增长了 26%；预计到 2027 年，AI 优化服务器的功耗将超越传统服务器。2026 年全球数据中心电力需求预计将达到 132 吉瓦（GW）——同比剧增 27%。Gartner 高级研究总监 Linglan Wang 将电力供应列为限制 AI 规模扩展的新硬约束，并指出数据中心电力安全是“全球 AI 竞赛中扩展规模与维持利润率的新战场”。

光子集成电路（PIC）——利用光子而非电子来传输信息的芯片——是缓解这一压力的首选方案。正如 Lightmatter 的技术概述中所详细阐述的，PIC 承诺提供更高的带宽密度、更低的长距离传输损耗、抗电磁干扰性能，以及相比传统电互连大幅降低的每比特能耗。在由数千个 GPU 必须作为单一相干计算引擎工作的 AI 集群中，电互连在功率密度和延迟方面已达硬极限。英伟达（Nvidia）的共封装光学（CPO）路线图承认，光组件目前消耗了数据中心约 10% 的计算预算，并承诺在 2026 年的量产交换机中引入共封装光学。

但光信号存在一个根本性的不便：光在本质上以固定的速度传播。在任何复杂的计算系统中，相位不同步的信号都是无法使用的。光计算机需要一种让一个信号等待另一个信号的方法——即一个“暂停键”，或者用工程术语来说，一个延迟线和缓冲区。而在此之前，要在光子电路中实现这一点，每次需求变更都需要重新设计并制造一款全新的芯片。

什么是慢光？为何它此前一直难以实用化？

减缓光速并非一种比喻。群速度远低于真空中光速在理论上自 1880 年起便具可能性，而在实践中自 1991 年斯蒂芬·哈里斯（Stephen Harris）及其斯坦福大学合作者在囚禁的锶原子中演示电磁诱导透明（EIT）起得以实现。丹麦物理学家莱内·豪（Lene Hau）于 1998 年将该技术推向极致，在超冷钠冷凝体中将光速减至约每秒 17 米（每秒 56 英尺）。其团队随后彻底停止了光的传播。加州大学伯克利分校（UC Berkeley）研究人员于 2004 年在半导体中演示了慢光，群速度为每秒 9.6 公里（每秒 6 英里）——这足以用于集成电路，但配置仍是固定的。

集成光子学领域的 EIT 变体被称为“耦合谐振器诱导透明”（CRIT）。它利用芯片上多个光谐振器之间的干涉，在器件的频率响应中创建一个狭窄的透明窗口——在该窗口内，光信号的速度会急剧下降。CRIT 使慢光能够在硅芯片上实现，而无需低温设备或量子原子系统。存在的问题是，传统的 CRIT 系统在制造完成后功能即固定。它们的透明窗口、延迟时间、带宽——所有这些都在制造时被固化在芯片的物理几何结构中。如果工程师需要更长的延迟或不同的工作频率，就必须重新流片新芯片、进行验证并等待制造完成。以 AI 基础设施演进的速度来看，这种开发开销是无法承受的。

自旋量洞察：将两个模式视为一体

首尔大学团队的突破集中于对 CRIT 本质的数学重构。在标准的 CRIT 系统中，两种光学状态——“亮模式”（直接与外部光场耦合）和“暗模式”（不与外部光场耦合）——被视为独立现象，需要分别进行单独工程设计。由首尔大学电气与计算机工程系共同通讯作者朴南规（Namkyoo Park）教授和柳宣奎（Sunkyu Yu）教授，以及首尔市立大学朴先进（Xianji Piao）教授领导的研究团队，提出将这两个模式统一视为由自旋量描述的单一自由度——自旋量是一个借用自量子力学的数学对象，能同时对这两种状态进行编码，详见发表于《Advanced Science》的论文。

通过将亮模式和暗模式表示为自旋量，团队可以使用通用酉变换操作来描述系统的完整设计空间——这从数学上证明了该架构涵盖了所有可能的配置，而不仅仅是一个子集。随后，他们在物理电路中引入了两个可独立控制的环形耦合器。每个耦合器充当论文中所称“双通道规范场”中的一个通道，从而赋予工程师两个独立的控制把手：一个控制带宽和通带形状，另一个控制延迟时间和传输效率。其结果是一套在数学上被证明为完全可编程的设计——不仅仅是在有限范围内可调，而是在所有物理上有意义的配置空间内均可控。

共同第一作者朴承均（Seungkyun Park）博士和博士生蔡范俊（Beomjoon Chae）构建了理论框架并进行了数值分析，他们将这一概念转变描述为：发现从不同视角重新解释传统光子谐振器物理学，“可以成为探索光子集成电路新功能的起点”。

从固定到可编程：光计算的“SDN 时刻”

这里的架构意义值得直接点明。2010 年代，软件定义网络（SDN）通过将数据包路由决策与执行路由的硬件解耦，重构了数据中心产业。当路由策略改变时，软件定义交换机无需更换；策略是一条指令，而非一段固化的电路。在 SDN 之前，改变网络行为意味着更换硬件；在 SDN 之后，这仅仅意味着修改配置文件。

首尔大学的论文对光信号处理做出了相同的宣言。在此架构之前，改变光芯片的延迟时间或频率转换行为意味着制造一款新芯片；在此架构之后，这仅仅意味着调整两个环形耦合器的设置。朴教授将这一成就描述为提出了“一种全新的设计原则，允许光子集成电路内的光流根据需要重新配置，极大地提升了设计灵活性”——并表示团队计划将该工作延伸至“基于硅光子学和光子 AI 技术的超大规模可编程光子集成电路”，如 ScienceDaily 所报道。

这绝非对 CRIT 的小幅渐进式改良。它改变了 CRIT 器件的物理范畴——使其从固定功能的硬件跨越为可编程的底座设施。

仿真验证了什么——以及它们无法证明什么

论文给出了理论推导，并通过在氮化硅（$\text{Si}_3\text{N}_4$）光子集成电路平台上的三维电磁仿真进行了验证。选择氮化硅作为材料有着充分的工程考量：它具有超低传播损耗、宽光谱范围以及极高的热稳定性和化学稳定性，使其广泛应用于光信号处理，且极其契合数据中心现有的电信波段。

关键在于，仿真不仅测试了理想条件。团队还分析了一系列在历史上导致光子设计无法走向生产的实际制造与运行现实问题：材料损耗、谐振器品质因数波动、表面粗糙度引起的背向散射、波导间耦合波动、环形耦合器自身的相位误差，以及热串扰（即电路某一部分产生的热量会改变相邻组件行为的现象）。

仿真表明，所提出的结构在所有这些现实条件下都能保持可靠运行。这一点意义重大。那些在理想模型中表现出色但在实际制造偏差下性能退化的光子器件，屡屡未能实现从学术演示向可部署硬件的跨越。团队选择对其设计进行针对实际缺陷的应力测试——而非仅仅报告理想情况下的结果——表明了他们对最终流片制造抱有严肃的工程态度。

仿真无法确认的是芯片在实际制造出来后是否能如预测般运行。流片制造和实验验证已被明确列为下一个里程碑。首尔大学/首尔市立大学团队拥有的是一份理论蓝图，而非已部署的产品。一款实物器件仍需应对良率挑战、封装要求、与电子控制系统的集成，以及区分实验室演示与商业硅光子供应链的规模化生产经济学。

以一芯片替代多器件

如果实际制造验证了该设计，其直接现实后果将是光信号处理硬件的显著整合。如今，光网络所需的四项功能——信号同步、可变延迟线、光缓冲区和频率转换——各自都需要专门的、固定功能的器件。首尔大学的设计表明，所有这四项功能都可以在单一可编程芯片内部实现，并根据系统在特定时刻的需求通过软件进行重新配置，正如 ScienceDaily 的报道所确认的那样。

这种整合在两个维度上至关重要。第一，对于数据中心机架密度：更少的器件类型意味着更简化的光硬件装配、更小的占地面积以及更低的光纤路由复杂度。第二，对于开发周期：当 AI 集群的同步需求发生变化时——就像每一代新互连技术部署时发生的那样——更新软件配置即可替代目前需要更换全新光硬件的过程。仅光收发器市场在 AI 基础设施需求的推动下，预计在 2026 年就将突破 120 亿美元，行业分析师将其识别为关键需求。根据 MarketsandMarkets 的数据，整个光子芯片市场在 2025 年估值约为 40 亿美元，预计到 2032 年将达到 93 亿美元。一种使可编程光缓冲区变为现实的设计原则，可能会重塑该市场的经济格局。

团队同时指出，该设计方法学不仅限于 CRIT 系统。自旋量表示法和双通道规范场方法可以应用于更广泛的基于谐振器的光子电路中，潜在地作为延迟和缓冲应用之外更广泛的可编程光信号处理的基础架构。

可编程慢光如何契合光 AI 基础设施竞赛？

宏观背景使得该论文发表的时机格外引人注目。硅光子学正处于商业化部署的拐点。英伟达计划在 2026 年推出可提供 115 Tbps 吞吐量的 Quantum-X InfiniBand 交换机，其围绕直接将光子组件与计算核心集成在一起的共封装光学构建。Tower Semiconductor 在日本政府 10 亿美元补贴的支持下，于 2026 年 7 月承诺向硅光子制造产能投资 30 亿美元。博通（Broadcom）已全面量产的 Tomahawk 6 共封装光学交换机实现了低于 3.8 皮焦耳/比特（pJ/bit）的功耗，而传统电互连的功耗高达 12–15 pJ/bit。

在这一格局下，瓶颈已不再是光带宽——英伟达和博通等公司正在解决这一问题。首尔大学论文所针对的瓶颈是光可编程性：即在实际部署中重新配置光信号行为的能力，而非在工厂制造阶段就已固化。可编程延迟线和缓冲区被行业分析师明确列为 AI 集群互连架构中的关键需求，在这些架构中，随着拓扑结构和工作负载的演进，数千个 GPU 之间的同步需求也在不断变化。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的另一个研究小组于 2025 年 12 月发表了一项相关进展，利用掺铒铌酸锂通过一种被称为“光谱烧孔”的不同机制演示了可重构慢光平台——这证实了多个独立的团队正从不同的技术切入点向光子学中的可编程性难题发起冲锋。

通往实物制造之路

首尔大学团队规划的路线图分为两步：从发表在《Advanced Science》上的理论与仿真框架迈向硅光子平台上的物理实现，随后在制造出来的实物器件中进行演示。朴博士挂靠于韩国科学技术院（KAIST）的 InnoCORE PICORE 中心（光 AI 计算研究中心），这表明了其走向商业化的机构路径——PICORE 是韩国科学技术信息通信部资助的中心之一，明确以光 AI 技术转化为目标。

研究团队提及的长期应用已超出了 AI 数据中心的范畴：自动驾驶系统、下一代 6G 通信基础设施以及量子光网络（在其中可编程光子电路可作为量子存储器和纠缠分发系统中的可重构元件）。

目前，该芯片尚作为一种在数学上得到证明并在仿真中获得验证的设计而存在，正等待着实物制造来检验其主张能否在真实的氮化硅材料中立足。但它所确立的理论框架——即通过具备双通道规范场的自旋量表示，能够使集成电路中的慢光实现完全可编程——为光计算领域长达十余年的争论画上了句号。

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原文：Seoul Researchers Design Programmable Photonic Chip That Rewrites Optical Delay On the Fly