文章核心观点 - 上海交通大学科研团队在新一代光计算芯片领域取得突破，首次实现了支持大规模语义媒体生成模型的全光计算芯片LightGen，相关成果发表于《科学》杂志 [1] - 该突破旨在解决深度神经网络和生成模型带来的超高算力与能耗需求，而传统芯片架构性能增长出现严重缺口的问题 [1] - LightGen芯片实现了性能飞跃，为新一代光计算芯片助力前沿人工智能开辟了新路径，提供了新的研究方向 [2] 技术突破与性能 - 提出的全光大规模语义生成芯片LightGen，在采用性能较滞后输入设备的实测中，相比顶尖数字芯片取得了2个数量级的算力和能效提升 [2] - 性能飞跃源于在单枚芯片上同时突破了三项关键瓶颈：“单片上百万级光学神经元集成”、“全光维度转换”、“不依赖真值的光学生成模型训练算法” [2] - 该技术使得面向大规模生成任务的全光端到端实现成为可能 [2] 芯片功能与应用 - LightGen可完整实现“输入—理解—语义操控—生成”的闭环 [2] - 能够完成高分辨率（≥512×512）图像语义生成、3D生成（NeRF）、高清视频生成及语义调控 [2] - 同时支持去噪、局部与全局特征迁移等多项大规模生成式任务 [2] 行业背景与意义 - 光计算利用光在芯片中传播、以光场变化完成计算，其天然具备的高速和并行优势被视为突破算力与能耗瓶颈的重要方向 [1] - 此前，已有的全光计算芯片主要局限于小规模、分类任务，且光电级联或复用会严重削弱光计算速度 [1] - 如何让下一代算力光芯片运行复杂生成模型，是全球智能计算领域公认的难题 [1]