当 AI 的能耗危机来临时，NTT 研究院押注光子计算

NTT 研究院的物理与信息学实验室（PHI Lab）今天宣布，4 月 15 日，实验室主任将由山本义久（Yoshihisa Yamamoto）交棒给曾在 NTT 基础研究实验室工作超过三十年的荘川哲男（Tetsuomi Sogawa）。这次领导层的更替发生在一个关键时刻，当 AI 行业面临着日益严重的能耗危机时，光子计算的研究前景从未如此迫切。

NTT 研究院是日本电报电话公司（NTT）在美国硅谷设立的研究机构。山本义久博士是该实验室的创始主任，他在 20 世纪 70 年代和 80 年代初期就开始了相干光通信和光放大器的研究，并后来开发了相干伊辛机（Coherent Ising Machine, CIM），这是一种专用光计算机，旨在解决复杂的组合优化问题。他的职业生涯基本上就是现代光子学的历史，而他建立的实验室也反映了这种深度。

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》 sister 期刊上。这对于任何研究机构来说都是一个令人印象深刻的出版记录，更不用说是一家公司的研究机构了。

NTT 研究院总裁兼首席执行官五味一（Kazu Gomi）在 Upgrade 2026 年度研究与创新峰会的开幕式新闻发布会上表示：“PHI 实验室的研究基本上将继续沿着相同的方向发展。凭借荘川博士在研究管理方面的背景，我希望实验室的研究能够在新领导下加速发展。”

这次任命发生在 AI 行业面临能耗危机之际。国际能源署预测，全球数据中心的电力消耗将在 2026 年底超过 1,000 太瓦时，这相当于日本整个年度的电力消耗。

NTT 研究院总裁五味一表示：“PHI 实验室的重点是使用物理学来取代数字计算平台，开发新的基于物理的计算平台。其中最容易想象的就是光物理学的量子计算机。”

仅美国的数据中心在 2024 年就消耗了 183 太瓦时的电力，占该国总电力消耗的 4% 左右，相当于整个巴基斯坦国家的年度电力需求。这一数字预计到 2030 年将增加 133%。

传统的基于 CMOS 的计算正面临着其扩展限制，难以以碳中和的方式满足这些巨大的需求。然而，光子计算已经作为一种有前途的替代方案出现，凭借其在光学领域的能效计算能力，根据《自然》研究人员的说法。

一个创始时代的结束

山本义久博士并不是一位普通的离任主任。他在 20 世纪 70 年代和 80 年代初期就开始了相干光通信和光放大器的研究，并后来开发了相干伊辛机（Coherent Ising Machine, CIM）。他的职业生涯基本上就是现代光子学的历史，而他建立的实验室也反映了这种深度。

除了这些成就之外，山本义久博士还获得了许多荣誉，包括查尔斯·哈德·汤斯奖章、IEEE 量子电子学奖、冈awa 奖和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》 sister 期刊上。这对于任何研究机构来说都是一个令人印象深刻的出版记录，更不用说是一家公司的研究机构了。

能耗墙

要了解这次任命对研究界以外的意义，需要看看基于硅的 AI 基础设施在短短几年内对全球电网产生了什么影响。

到 2025 年底，AI 数据中心已经使用了大约 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 AI 指数 2026 年报告显示，全球 AI 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寻找新的能源来源。

根据 Tech Insider 的报道，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电站；然而，作为世界上最大的数据中心市场的弗吉尼亚州电网运营商已经发布了正式的容量警告，直到 2028 年，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，数据中心平均机架功率密度增加了一倍以上。从 2025 年开始，AI 加速器（如 NVIDIA GB200 Superchip）的商业部署推动了机架密度超过 50 千瓦，甚至在某些情况下超过 100 千瓦，使传统的空气冷却系统变得过时，需要转向耗能的液体冷却系统。

总的来说，传统的基于 CMOS 的计算正面临着其扩展限制，难以以碳中和的方式满足这些巨大的需求。然而，光子计算已经作为一种有前途的替代方案出现，凭借其在光学领域的能效计算能力，根据《自然》研究人员的说法。

PHI 实验室的真正工作

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，这种组合反映了这样一种信念：下一个计算范式不会像当前的任何一个。

实验室的两个主要研究方向是相干伊辛机（Coherent Ising Machine, CIM）和薄膜锂铌酸盐（Thin-Film Lithium Niobate, TFLN）。

相干伊辛机使用光参数振荡器网络来解决问题，而不是像当前的计算机一样一次解决一个问题。这种方法特别适合于具有大量变量的计算，例如药物发现、物流优化和金融建模。

研究表明，实验室的相干伊辛机在 70 微秒内就达到了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，相差大约 30 倍的速度优势，没有消耗那么多的电力。

薄膜锂铌酸盐的非线性特性开启了新的可能性，因为硅芯片的局限性变得更加明显：以前，相干伊辛机占据了实验室的桌面，而薄膜锂铌酸盐芯片允许整个机器的光学结构居住在单个光子处理器上。

火炬传递者

荘川哲男于 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，并逐步晋升，于 2013 年被任命为 NTT-BRL 的主任，2018 年又被任命为 NTT 科学与核心技术实验室集团的主任，这也是 IOWN 的许多基础技术首先被开发出来的地方。

IOWN 是 NTT 的创新光学和无线网络计划，这是公司长期的赌注，未来通信基础设施将是光学的，而不是电子的。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 Broadcom 等公司合作，于 2026 年商业化第二代光电融合开关，未来规划包括 2028 年的光学实习链接和 2032 年的芯片内连接。

荘川哲男在使这一规划在技术上可信方面发挥了关键作用，特别是在使用光子晶体的超低功耗光学晶体管方面的工作。他还担任日本第三次跨部会战略创新促进计划（SIP3）的计划主任，他的任务是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所在。

日本更大的布局

荘川哲男的任命也符合日本更大的战略布局。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，而美国和中国正在建设日益复杂的硬件，依赖于深低温冷却和异国材料。

NTT 正在与量子开发商 OptQC 合作，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，这些平台可以在不需要当前系统重型基础设施的情况下扩展。

接下来是什么?

荘川哲男的紧迫任务是加深实验室对线性和非线性光子设备的研究，同时增加与 NTT 全球研发网络的合作，以推动基础研究向实际部署转化。

在一个 AI 公司为保持数据中心运行而签订核能协议的时代，光计算的优势——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。

在山本义久的领导下，PHI 实验室建立了科学的可信度。在荘川哲男的领导下，压力在于将其转化为世界可以实际使用的东西。