革命性3D晶片：光速傳輸資料，AI效能大躍進

哥倫比亞大學的工程師們研發出一款強大的3D光子電子晶片，有望解決AI硬體面臨的最大挑戰之一：資料傳輸的能源消耗問題。這項設計結合了光學資料傳輸與CMOS電子技術，實現了前所未有的效率與頻寬。這項突破將重塑AI硬體，讓系統更聰明、資料傳輸更快，同時大幅降低能源消耗，這對於未來技術如自駕車、大型AI模型等至關重要。

人工智慧（AI）雖然具有推動重大技術突破的潛力，但其發展卻因能源效率低下和資料傳輸瓶頸而受到限制。如今，哥倫比亞大學工程學院的研究團隊提出了一項極具前景的解決方案：一款3D光子電子平臺，大幅提升了能源效率與頻寬密度。這將是打造更快、更強大AI硬體的關鍵一步。

這項研究成果發表於《自然光子學》（Nature Photonics），由電機工程學教授Keren Bergman領導。該研究提出了一種新穎的方法，將光子學與先進的互補金氧半導體（CMOS）電子技術結合，實現了高速且節能的資料傳輸，直接解決了AI硬體面臨的最大限制之一：如何在快速傳輸大量資料的同時，不消耗過多能源。

Bergman表示：「我們展示了一項能夠以極低能耗傳輸大量資料的技術，這項創新突破了傳統計算機和AI系統中長期存在的能源障礙。」

哥倫比亞大學的團隊與康乃爾大學的Alyosha Christopher Molnar教授合作，開發出一款3D整合的光子電子晶片，在極小的晶片面積內整合了80個光子發射器與接收器。這款平臺提供了高達800 Gb/s的頻寬，且每位元僅消耗120飛焦耳的能量，頻寬密度達到5.3 Tb/s/mm²，遠遠超越現有標準。

這款晶片設計成本低廉，將光子裝置與CMOS電子電路整合，並利用商業晶圓廠製造的元件，為廣泛的產業應用奠定了基礎。

這項研究重新定義了計算節點之間的資料傳輸方式，解決了長期存在的能源效率與擴充套件性瓶頸。透過3D整合光子與電子晶片，這項技術實現了無與倫比的節能效果與高頻寬密度，擺脫了傳統資料本地化的限制。這款創新平臺讓AI系統能夠高效傳輸大量資料，支援過去因能源與延遲限制而無法實現的分散式架構。

這項技術的進步將釋放出前所未有的效能，使其成為未來計算系統的核心，從大規模AI模型到自駕系統的即時資料處理，皆能受益。除了AI領域，這項方法還具有改變高效能運算、電信與分離式記憶體系統的潛力，標誌著節能高速計算基礎設施的新時代來臨。

這項合作研究得到了康乃爾大學Molnar實驗室、美國空軍研究實驗室與達特茅斯學院的貢獻，並由美國國防高等研究計劃署（DARPA）與能源高等研究計劃署（ARPA-E）提供資金支援，凸顯了其在推動國家技術能力方面的關鍵角色。