光子计算作为一种新兴的计算技术，确实为解决人工智能（AI）模型规模和应用范围不断拓展所带来的性能上限和能耗瓶颈问题提供了一个潜在的解决方案。以下是光子计算在应对这些挑战方面的优势：
1. 高带宽和低延迟：光子计算利用光信号进行数据传输，光速极快且带宽高，这使得光子计算在数据传输和处理上更加高效，从而降低延迟。
2. 能耗更低：光子在传输过程中几乎不消耗能量，这使得光子计算在能耗方面具有优势，尤其是在大规模数据处理和复杂模型训练中。
3. 并行性和可扩展性：光子计算具有更高的并行性，理论上可以显著提升计算速度和能效。新加坡Lightelligence公司的PACE光子加速器展示了超过16000个光子组件的大规模集成能力，能够实现高速计算和极低延迟。
4. 与现有技术的兼容性：光子计算系统可以与现有的电子技术紧密集成，共同设计以发挥最佳性能。例如，PACE系统就采用了光电协同集成设计，将光子集成电路（PIC）和电子集成电路（EIC）封装在一个系统级封装（SiP）中。
5. 实际应用的可行性：光子处理器已被证明能够解决复杂的计算问题，如“伊辛问题”，并且能够执行自然语言处理模型BERT和图像处理的神经网络ResNet，精度与传统电子处理器相当。
6. 环境影响：由于光子计算的高能效特性，其在减少碳排放和减轻数据中心电网压力方面具有潜在优势。
7. 突破传统限制：AI工作负载对计算能力的需求已经超越了传统扩展定律所能提供的能力，光子计算提供了一种不受晶体管限制的计算技术。
尽管光子计算展现出巨大潜力，但要实现商业化和大规模应用，仍需克服技术障碍，如进一步提高精度、降低功耗，以及优化材料和制造工艺等。不过，随着技术的不断进步和创新，光子计算有望在未来成为解决复杂计算问题的重要工具。
