在探索计算芯片未来之路上，清华大学再次迈出重要一步，其电子工程系与自动化系的科研团队携手，成功研发出“太极-II”光训练芯片，这一里程碑式的成果标志着光计算在人工智能领域的应用迈出了关键一步。近日，该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题，正式发表于国际顶级期刊《自然》，引发了业界的广泛关注与热议。

回顾去年，清华大学推出的“太极”芯片已令人瞩目，其通过创新的干涉—衍射分布式广度光计算架构，实现了160TOPS/W的系统级能效，为光电模拟计算开辟了新径。而今，“太极-II”芯片的问世，更是实现了从理论到实践的重大跨越。该芯片彻底摆脱了对传统电计算架构的依赖，实现了大规模神经网络的高效精准光训练，填补了智能光计算在这一核心领域的空白。

随着AI技术的迅猛发展，对算力的需求呈指数级增长，传统微电子芯片已难以满足这一需求。在此背景下，光芯片以其独特的优势逐渐成为业界的焦点。与微电子芯片相比，光芯片以光波为信息载体，具有更低的传输损耗、更宽的带宽、更小的时间延迟以及更强的抗电磁干扰能力，是计算芯片未来的重要发展方向。

“太极-II”芯片不仅在技术上实现了突破，更在应用场景上展现出广泛潜力。它不仅能够加速AI模型的训练，还在高性能智能成像、高效解析拓扑光子系统等领域展现出卓越性能。尤为值得一提的是，该芯片在神经网络训练中的创新，将前向与反向传播都等效为光的前向传播，极大地简化了训练过程，提高了训练精度和效率。

在光芯片领域，国内科研机构和企业正加速布局，力求实现换道超车。清华大学和中科院的研究成果无疑为国产光芯片的发展注入了强劲动力。同时，国内光芯片和光模块厂商也在积极布局，不断提升产品性能和市场竞争力。尽管在高端光器件的国产化率上仍面临挑战，但随着技术的不断进步和市场的不断扩大，国产光芯片的未来值得期待。