随着 AI 的能耗危机加深，NTT 研究机构押注光技术

NTT 研究机构的物理与信息学实验室（Physics & Informatics Lab）领导层变动的公告于 2026 年 4 月 15 日发布，这是一个关键时刻——当光子计算的案例从未如此紧迫。NTT 研究机构——日本电报电话公司（NTT）位于硅谷的研究部门——宣布，索川哲臣博士将于 2026 年 5 月 1 日起担任物理与信息学实验室的新主任，接替创始主任山本义久博士，山本博士在退休前将实验室打造成世界上最有资格的光子计算研究中心之一。该公告是在 2026 年 4 月 15 日至 16 日在硅谷举行的 NTT 年度研究和创新峰会（Upgrade 2026）上宣布的。“PHI 实验室的研究，在过去七年中取得了良好的进展，从宏观角度来看，将继续沿着相同的方向发展。凭借索川博士非常强的研究管理背景，我希望在新领导下，PHI 实验室的研究将得到加速，”NTT 研究机构总裁兼首席执行官五味一郎在 Upgrade 2026 的首次新闻发布会上表示。该任命是在人工智能行业面临深化能源危机之际发生的。国际能源机构现在预测，全球数据中心的电力消耗将在 2026 年底超过 1,000 太瓦时——相当于日本整个年度的电力使用量。“PHI 实验室的重点是使用物理学——用通俗的话说——用新的基于物理的计算平台取代大家都知道的数字计算平台。最容易想象的一件事就是基于光物理的量子计算机，”五味补充说。仅美国的数据中心就在 2024 年就消耗了 183 太瓦时的电力，占该国总电力消耗的 4%以上——大约相当于巴基斯坦整个国家的年度电力需求——并且预计到 2030 年将增长 133%。索川正是在这种危机中登场的，他是一位科学家，在 NTT 的核心研究部门工作了三十多年，帮助开发了 NTT 认为可以作为结构替代品取代功耗大的硅计算的光学技术。他的任务，如五味所言，就是将“光量子创新从实验室带入现实”。

一个创始时代的结束

山本并不是一位普通的离任主任；他在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初开创了相干光通信和光放大器中继的研究，并后来开创了相干伊辛机（Coherent Ising Machine，CIM）——一种专用光计算机，旨在解决臭名昭著的复杂组合优化问题。他的职业生涯基本上是现代光子学历史的轨迹，而他建立的实验室反映了这种深度。除了这些之外，离任主任的荣誉包括查尔斯·哈德·汤斯奖章、IEEE 量子电子奖、冈awa 奖以及日本政府颁发的紫绶褒章。自 2019 年以来，PHI 实验室已经发表了 150 多篇论文，其中五篇发表在《自然》杂志上，一篇发表在《科学》杂志上，二十篇发表在《自然》姊妹杂志上——这是任何研究机构，甚至是企业机构的杰出出版记录。索川接任并不是简单的人员变动——这是一个世代接力赛，传递的接力棒是由光而不是电子驱动的计算愿景。

能量墙

要了解这一任命对研究界以外的人来说很重要，需要看看基于硅的人工智能基础设施在短短几年内对全球电网做了什么。到 2025 年底，人工智能数据中心正在使用大约 29.6 吉瓦的电力——相当于纽约州的峰值电力需求。与此同时，斯坦福大学 2026 年人工智能指数报告指出，全球人工智能计算能力每年大约增加 3.3 倍，这种速度正在推动政府和科技公司争相寻找新的能源来源。正如 Tech Insider 所说，微软已经签署了 2 吉瓦的核能承诺；亚马逊已经在德克萨斯州获得了大规模的太阳能；然而，世界上最大的数据中心市场——弗吉尼亚州的电网运营商已经发布了 2028 年的正式容量警告，北弗吉尼亚州已经基本上停止了新的数据中心许可。根本问题在于底层硬件：在 2021 年和 2024 年之间，数据中心机架平均功率密度增加了一倍以上。从 2025 年开始，NVIDIA GB200 超级芯片等人工智能加速器的商业部署推动了机架密度超过 50 千瓦，在某些情况下超过 100 千瓦——使传统的空气冷却变得过时，并要求转向耗能的液体冷却系统。总而言之，传统的基于 CMOS 的计算正在达到其扩展限制，并难以以碳中和的方式满足这些巨大的需求，从而凸显了对替代硬件的需求。光子计算已经作为一种具有光学领域能效计算能力的有前途的替代方案出现，根据 Nature 研究人员的说法。

PHI 实验室实际做什么

PHI 实验室的工作处于量子信息科学、神经科学和光子学的交叉点——这是一个不寻常的组合，反映了对下一个计算范式不会像当前任何一个范式的信念。实验室的身份和商业相关性中，有两条研究线尤其重要：CIM 和薄膜锂铌酸盐（TFLN）。CIM 使用光参数振荡器网络来同时解决所有问题，使其非常适合具有大量变量的计算——这些计算是药物发现、物流优化和金融建模的基础。研究表明，实验性的 CIM 只需 70 微秒就达到复杂优化问题的基准目标，而最先进的 CPU 需要 2.1 毫秒才能达到相同的目标——大约具有 30 倍的速度优势，并且没有那么多的功耗。另一方面，TFLN 的非线性特性开辟了新的可能性，因为硅芯片的局限性变得更加明显：以前，CIM 物理上占据了实验室桌面，而 TFLN 芯片允许整个机器的光学结构居住在单个光子处理器上。2025 年 12 月，PHI 实验室发表了结果，证明了基于锂铌酸盐板波导的光子处理器提供了大约 10,000 个可编程的空间自由度，并且可以在单次传递中执行全光神经网络推理。“该设备是其类别中的第一款设备，允许我们基本上绘制任何光学电路，然后在眨眼之间绘制它，”NTT 研究院的博士后研究员马丁·斯坦（Martin Stein）注意到。与此同时，MIT 和 PHI 实验室的研究人员发表了有关 Netcast 和光驱动深度神经网络架构的工作，其中客户端的能耗可能比现有数字半导体中可能的能耗低三个数量级。

火炬传递者

索川于 1991 年加入 NTT 基础研究实验室，曾从事半导体量子纳米结构的研究，并在组织中逐步晋升——2013 年被任命为 NTT-BRL 主任，2018 年被任命为 NTT 科学和核心技术实验室集团主任，这正是 IOWN 的许多基础技术首先被开发的地方。IOWN 是 NTT 的创新光学和无线网络计划，这是该公司对未来通信基础设施将是光学而非电子的长期赌注。NTT 表示，其 IOWN 光子平台可以将电信网络的功耗降低到当前水平的百分之一，同时增加数据容量和降低延迟。现在，NTT 正在与芯片制造商博通（Broadcom）等合作伙伴合作，于 2026 年商业化第二代光电融合开关，并计划从 2028 年开始进行光学内部链接，从 2032 年开始进行芯片内部连接。索川在使这一路线图在技术上可信方面发挥了核心作用，特别是通过使用光子晶体的超低功耗光学晶体管的工作。他还担任日本第三次跨部会战略创新推进计划（SIP3）的计划主任，他的任务是明确地将学术研究转化为部署的创新——这正是 PHI 实验室现在面临的压力。“我的职业生涯是建立在这样的核心信念上：真正有影响力的技术创新始于一个想法——一个可以在时间的推移中基本测试、改进和重新测试的理论，”索川在公告中说。他称 PHI 实验室为“这种信念的体现”，并感谢山本仔细地组建和培养了团队。

日本更大的布局

索川的任命也适合更广泛的地缘政治画面。日本正在推进一种基于光而非电的室温量子计算战略，将其框定为一种更简单、更节能的途径，而美国和中国正在构建日益复杂的依赖于深低温冷却和奇异材料的硬件。NTT 与量子开发商 OptQC 合作，正在将光子量子技术定位为通往商业上可行的量子平台的途径，这些平台可以在没有当前系统的重型基础设施的情况下扩展。索川的任命、IOWN 的商业化时间表以及日本的国家创新议程之间的对齐并非巧合；NTT 正在将自己定位为全球标准的承担者，推动计算转型，他们认为这是不可避免的——PHI 实验室是他们在这一努力中最显眼的研究前沿。

接下来是什么？

索川的紧迫任务是加深对线性和非线性光子设备的研究，同时增加跨 NTT 全球研发网络的合作，以推动基础研究向现实世界的部署。在一个时代，人工智能公司正在签署核能交易仅仅为了保持其数据中心运行，光计算的宣传——更快、更凉爽、更节能——已经从学术好奇心转变为真正的工业紧迫性。山本在任期间，PHI 实验室建立了科学信誉。在索川的领导下，压力在于将其转化为世界可以真正插入的东西。