身處 AI 時代，我們習慣把晶片的進步想成「做得更小、算得更快」。但真正拖慢速度的，其實不是晶片算不動，而是訊號在晶片裡的「路太長」。
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當資料要在 CPU、GPU 與記憶體之間奔走，它得沿著金屬線前進——愈長的金屬線，愈耗能、愈發熱、愈慢。而當今 AI 模型動輒數千億參數，電子傳輸的極限正在逼近。
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於是，科學家開始把目光轉向另一種載體──光
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光在光纖中能以極低能耗高速傳輸，如果能把這能力帶進晶片裡，資料往返的速度將倍數提升。更重要的是，光不只能傳輸訊號，還能利用干涉與疊加來「執行運算」。
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這意味著，下一場影響運算世界的革命，或許不是電子，而是正在晶片裡悄悄亮起的——光。
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光的連結：矽光子怎麼解決傳輸瓶頸？
要理解光為什麼能成為晶片的下一步，就得先從「傳輸」講起。一臺伺服器裡，CPU 或 GPU 通常位在主機板中央，而負責把電子訊號轉成光的光模組，則放在主機板邊緣。兩者之間的金屬線長約10～20公分。國立清華大學電機資訊學院電機工程學系李明昌教授形容，這段距離對高速運算來說，是一條耗能又笨重的高速公路——資料跑得越快，金屬線的能量損耗越大、發熱越嚴重，整體速度反而被拖慢。
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由於 AI 時代資料暴增，這條電子公路已經不堪負荷。李明昌教授指出，當前目標並不是改變 CPU 的運算方式，而是縮短傳輸距離。於是工程師開始把原本放在主機板邊緣的「可插拔光模組」縮小成指甲般的晶片，並直接放到 GPU 或 CPU 旁邊，透過先進封裝緊密結合，那麼，距離立即從公分級縮短到公釐級，資料幾乎能「原地」轉成光並送出，大幅降低功耗與延遲。
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這正是矽光子的第一個任務：讓資料在晶片裡跑得更快、更省電。
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國立中央大學光電科學與工程學系陳彥宏教授也強調，矽光子之所以重要，正是因為它能在既有半導體製程上，實現高整合度光電元件，為下一階段的光運算與光量子奠定基礎。
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當連結不再是瓶頸，未來的晶片才能迎接更龐大的 AI 需求。
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走向光的運算：光如何「用物理」做 AI 的矩陣運算？
當傳輸不再是瓶頸後，下一個挑戰來自晶片架構本身。李明昌教授指出，傳統電腦遵循「馮紐曼架構」——記憶體負責儲存資料、運算單元負責計算，兩者必須不停來回交換資訊。然而，這種設計在 AI 時代中，卻顯得笨重：資料搬來搬去，既慢又耗能。
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為了突破限制，科學界提出「記憶體內運算」的概念，讓部分運算直接在存資料的地方完成。李明昌教授認為，光運算的思路與此相似——把某些特定計算交給另一個物理平臺處理，而這個平臺，就是光。
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那麼光能做什麼？答案是，矩陣相乘，也就是 AI 推論最核心的工作。光是一種波，天生會「疊加」與「干涉」，也就是說，當波峰相遇會變強，當波峰遇上波谷時則會抵消。這些加減過程，正好對應矩陣運算的加權與合成。當工程師把許多光波導排成網路時，光在每個節點的干涉現象，就能同時完成大量矩陣運算，其速度之快，幾乎是瞬間完成，遠超過傳統電子運算的速度。
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光運算因此具有三大優點：速度快（以光速進行）、能耗低（無金屬線延遲）、可同時處理大規模矩陣。但它也有根本限制——光無法儲存資訊，不適合執行需要反覆更新的模型訓練。李明昌教授強調，「光運算最適合的是 AI 推論，而不是訓練。」
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不過，光也因此有機會成為電腦的新夥伴，負責快速、節能地處理 AI 最繁重的運算。
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全球光運算與矽光子新創
當光從「傳輸」走向「運算」，全球科技公司也開始出現兩大陣營。
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李明昌教授指出，第一類公司專注於光傳輸，目標是讓資料在伺服器內部傳遞得更快、更省電；第二類公司則瞄準光運算，希望利用光的干涉與疊加來執行矩陣相乘，打造光學版的 AI 處理器。
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這兩類新創都要設計矽光子晶片，但著力點完全不同。專注光傳輸的公司，重視的是如何把光在晶片與伺服器間高效地傳遞，因此著力於光調變器、光收發器與訊號穩定度；而做光運算的團隊，則必須面對更複雜的波導網路、相位調控器、干涉器陣列，讓光在晶片內精準地走出對應矩陣的數學路徑。
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然而，要讓光可靠地做運算，挑戰遠不止把路徑畫出來。
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李明昌教授提到，光運算的一大門檻是相位誤差控制：光路只要有微小偏差，就可能讓結果完全跑掉。製程整合也不容易，因為波導、調制器、分光器等元件都必須在奈米尺度下完成。此外，光訊號本身容易受雜訊與損耗影響，要保持高精度並不簡單。
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如果再邁向量子領域，挑戰又更大。「光量子運算需要單光子偵測器，而這類元件目前大多必須在低溫下工作，如何與矽光子平臺整合，是學界與產業界積極攻克的課題」，儘管困難重重，陳彥宏教授仍樂觀指出，矽光子與現有半導體製程具備高度相容性，因此仍是全球最具潛力的光量子平臺。
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從光運算再到光量子：矽光子為什麼是通用型量子電腦的強力候選？
如果說，光運算讓人看見光在 AI 時代的速度優勢，那麼「光量子」則更直接地改寫未來電腦的樣貌。
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陳彥宏教授指出，在眾多量子電腦路線中──包括 IBMQ、Google 的超導體量子電腦、IonQ 的離子阱技術──光子量子位元（photonic qubits）脫穎而出，是最有機會邁向真正大規模落地的候選者之一。
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原因很簡單，光子的物理特性天生就「友善得多」。
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首先，光子可以在室溫下工作，不需要昂貴的低溫系統，也不需要在超高真空環境中維持量子態。與此同時，光子的生命週期長、抗干擾能力強，既能維持量子資訊，又能在光纖中長距離傳送，先天條件就適合用在大型量子網路。更關鍵的是，光子路徑、干涉器、分光器等元件都能在矽光子平臺上製作，使得光量子元件可以直接沿用成熟的半導體製程，在晶圓上大量複製、擴展。
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也因此，光子在量子領域具有其他平臺難以比擬的優勢。相較之下，超導量子位元必須待在接近絕對零度的極冷環境中，系統龐大又難以擴充；離子阱量子電腦則需要靠真空腔體與電磁場來束縛離子，工程複雜度更高。陳彥宏教授強調，若要真正做到「百萬量子位元」等級的大型量子電腦，光子是最有機會在晶片上實現全面整合的路線。
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這對臺灣而言是一大機會。臺灣擁有完整的半導體供應鏈、全球領先的台積電製程，以及深厚的光電產業基礎，綜合條件考量下，臺灣無疑具備發展矽光子量子晶片的優勢。隨著政府將「量子」與「矽光子」列入 AI 新十大建設，臺灣在下一世代運算平臺上的布局已逐漸成形。
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PsiQuantum、Xanadu 把矽光子玩到極致
放眼世界，如果要挑兩家「把矽光子玩到極致」的量子新創，那應該是 PsiQuantum 與 Xanadu了。它們不只技術獨特，更重要的是，都押注在同一件事上：量子電腦要真正量產，必須走上能用半導體製程做的矽光子平臺。
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美國 PsiQuantum 是其中動作最大的新創公司。這家公司已募集超過 6.6 億美元，與晶圓代工大廠 GlobalFoundries 直接合作，嘗試在 12 吋晶圓上製造光量子晶片，並宣稱架構可望擴展至百萬量子位元（qubits）。美國與澳洲紛紛投入巨額資金打造量子園區，讓 PsiQuantum 得以在基礎建設、人才與製程上全面起飛。它們也與 NVIDIA 的 AI 生態系串接，描繪出「量子＋AI」 的混合運算藍圖。
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加拿大新創 Xanadu 採取不同路線，但同樣倚靠矽光子。它使用「光壓縮態」──也就是 continuous-variable 架構──來作為量子位元，最大亮點是能完全室溫運作，不需要任何超低溫系統。Xanadu 同樣與 GlobalFoundries 合作，目前已在雲端提供可「容錯」（fault-tolerant）運行的光量子位元系統，讓開發者能直接透過網路操作真正的光量子平臺。
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然而，光量子也不是沒有極限。李明昌教授提醒，最大挑戰來自光的物理本質：光沒有記憶體，難以儲存資訊，因此做不了所有類型的量子運算，也無法完全取代超導或離子阱等平臺。但他同時指出，矽光子的三大優勢，可量產、可擴展、室溫運作，仍讓這條路線在產業化上最具前景。
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這也是為什麼PsiQuantum 與 Xanadu 可以脫穎而出，矽光子首次讓量子電腦看起來像一臺「可以做出來」的機器。下一階段，就得看誰能把量子運算，從實驗室推向工廠生產線上。
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下一代電腦世界：由光領路，從臺灣點亮
回頭看矽光子的發展脈絡，很清楚能看到一條正在成形的技術路徑：從解決晶片內傳輸瓶頸，到改寫 AI 的計算方式，再走向量子世界的下一場革命。
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這三個階段——光的連結、光的運算、光的量子——正在串成一條新的運算技術道路，而擁有領先全球半導體製程與矽光子研發能量的臺灣，恰好站在最前線。對此，陳彥宏教授積極看待，「相較於世界其他的矽光子大廠，臺灣具有更強大的半導體護國神山群，我們有更具潛力的雄厚利基，全力投入後，前景絕對一片光明。」
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下一代的電腦世界，可能不再只用電子運轉，而是由光領路。臺灣，也正是最有可能點亮這條道路的地方。
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（客座總編輯｜國立臺灣科技大學光電工程研究所 李三良講座教授；研究顧問團隊｜國立清華大學電機資訊學院電機工程學系李明昌教授、國立中央大學光電科學與工程學系陳彥宏教授；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）