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微軟研究院（Microsoft Research）近日公開了一項前沿成果—類比光學電腦 AOC（Analog Optical Computer），再度引發產業對新型運算架構的關注。該團隊長期專注於異質計算與光學運算研究，目標在於突破傳統 GPU 面臨的能效瓶頸。研究人員強調，AOC 並非一般通用型電腦，而是針對最佳化問題與特定 AI 任務設計的領域專用架構，其運算原理是利用光子穿越感測器時的強度變化，完成加法與乘法。
從微型化到百倍能效
目前 AOC 的模型參數已從 64 擴展至 256，研究團隊並計畫透過整合更多 Micro LED，將規模推升至數百萬甚至數十億參數。這樣的擴展不僅讓裝置能處理更複雜的運算，還能進一步縮小體積。
在應用面，微軟研究人員指出，AOC 能執行簡單的機器學習工作，並在高耗能的推理任務中表現突出，例如「狀態追蹤」（state tracking）。估算顯示，AOC 的能效可望比當前 GPU 高出約 100 倍，若能商業化，將成為 AI 邊緣運算與推理任務的顛覆性技術。
微軟此次象徵著半導體算力競爭正進入「異質運算」的新時代。雖然 GPU 依舊主導 AI 訓練，但其高功耗與散熱瓶頸日益嚴重。若 AOC 能真正兌現百倍能效的優勢，將可能改寫 AI 硬體能效標準，並挑戰現有供應鏈格局。
不過，AOC 要走出實驗室仍面臨挑戰，包括製程良率、擴展至商業級規模，以及建立相容的軟體生態系。可以確定的是，若光子運算落地成功，AI 基礎架構將迎來前所未有的轉折點。（原文出處）
