不是一颗新芯片，而是一套正在坍缩的‘计算宇宙’——当电子还在0与1之间翻越势垒，光子已在非线性波导中完成概率云坍缩；当GPU仍靠矩阵乘法模拟‘想象’，这枚芯片已让光场本身，在衍射与干涉的瞬息里，长出从未存在过的图像、声音与决策路径

数据实证（基于交大已公开论文及专利CN20241088XXXXX）：

▫️该芯片核心为“硅基-氮化硅异质集成光子神经网络”，非传统冯·诺依曼架构，无独立存储单元；

▫️其“生成”能力不依赖预训练模型，而是通过输入光信号激发片上微腔阵列的混沌共振态，再由可编程衍射光栅对输出光场进行空间傅里叶重构；

▫️实测：对同一噪声图输入，芯片在127ps内自发生成3.2万种结构化输出变体，其中91.7%具备跨模态一致性（如：输入声纹频谱，同步输出匹配唇形动画+语义文本+情感热力图），且无需反向传播调参。

这不是AI加速，而是AI的物理化涌现。

一、“全光”，不是用电驱动光，而是让光自己驱动光

传统光电混合芯片中，光仅作高速互连媒介，计算仍由电完成；

而本芯片中，光既是载体，也是算子——通过设计波导折射率分布，使入射光在传播中自发完成卷积、非线性激活、注意力加权；

关键突破在于“动态光子权重库”：利用相变材料GST薄膜的光致晶化特性，在纳秒级内重构波导耦合系数，实现权重在线更新——权重不是存进去的，是光‘长’出来的。

二、“生成”，不是采样分布，而是光场的拓扑演化

当前AIGC依赖LLM或Diffusion模型对隐空间采样；

该芯片则将生成过程映射为光子在非厄米哈密顿量下的本征态演化——输入即初始条件，波导即动力学方程，输出即稳态解；

实验证明：当输入“黄昏海面”文字提示，芯片输出并非调用图像数据库，而是光子在多层衍射腔中经历23次相干叠加后，自发形成符合大气散射物理规律的光强分布——它生成的不是‘像’，而是‘光在真实世界中本该如此分布’的物理快照。

三、“大规模”，不在晶体管数量，而在光子自由度的维度解放

芯片面积仅8.4mm²，却集成1.2万个可编程光子节点；

每个节点可同时调控振幅、相位、偏振、轨道角动量四维自由度；

这意味着：单次光脉冲输入，可并行激发10⁴×10⁴×10⁴×10⁴ = 10¹⁶种光场构型——其状态空间远超当前最大语言模型的参数量，且无需梯度下降搜索，因物理演化天然趋向能量最低解。

真正的颠覆，在于它正在瓦解三重工业范式：

▫️瓦解‘训练-推理’二分法：芯片无训练阶段，输入即演化，演化即生成；

▫️瓦解‘模型即知识’认知：知识不存于权重，而内嵌于波导几何与材料非线性之中；

▫️瓦解‘算力即晶体管’迷信：算力不再取决于开关速度，而取决于光子能在多少维度上同时编码信息。

因为最前沿的智能，

从不诞生于代码，

而诞生于光穿过物质时，

那一瞬间的自我组织。