長期以來，摩爾定律的放緩一直是半導體產業的核心挑戰。當積體電路上的電晶體數量接近物理極限時，電子在導體中的漂移速度與功耗問題成為難以逾越的障礙。根據半導體產業協會的觀察，傳統電子計算架構在 5nm 以下製程面臨嚴重的量子穿隧效應，導致運算效率的提升幅度逐年遞減。

《Nature》期刊近期發表的突破性研究，提出了光學記憶體計算的全新架構。這項技術的核心創新在於利用自由空間光學（Free-Space Optics）技術，將運算邏輯直接嵌入記憶體單元中，實現「記憶體內運算」（In-Memory Computing）的光學版本。研究團隊透過非線性光學晶體的特性，讓光束之間能夠在特定材料中相互作用，進而執行傳統上由電晶體負責的邏輯運算功能。

與傳統電子計算相比，光學計算的最大優勢在於光子傳播速度接近光速，且不會像電子般產生顯著的焦耳熱損耗。當光子在光學元件中傳輸時，能量主要以光的形式存在，減少了電子-光子轉換過程中的能量損失。這意味著在相同的功耗預算下，光學計算系統能夠支援更高的運算密度與更快的處理速度。

此外，光學計算架構的另一項重要優勢是其固有的平行處理能力。由於光子可以在空間中同時存在且不產生相互干擾，多個光學運算單元可以在同一時刻並行運作，這為大規模平行運算場景提供了理論上的效能提升空間。

傳統電子計算的頻率瓶頸主要來自於兩個根本性限制：電子在半導體材料中的漂移速度上限，以及電路中寄生電容與電感所造成的高頻訊號衰減問題。隨著製程技術推進至 3nm 甚至 2nm 節點，這些寄生效應變得更加顯著，導致處理器時脈頻率的提升趨勢明顯趨緩。

光學記憶體計算技術之所以能夠突破這些限制，關鍵在於其完全不同的物理運作機制。光子作為玻色子，服從量子力學中的疊加原理，兩個光束可以在特定的非線性光學材料中相互作用，而無需透過電子作為中介。這種直接的「光子-光子」互動方式，繞過了傳統電子線路中電子傳導與轉換的固有延遲。

研究團隊在論文中詳細說明了實現 THz 等級運算頻率的技術關鍵。首先，高效能非線性光學晶體的研發是核心挑戰之一。這些晶體需要在光強度與光學特性之間呈現非線性響應，使得輸入光束能夠調制輸出光束的強度，進而實現類似電晶體的開關功能。其次，自由空間光學架構避免了光纖傳輸中的色散效應問題，讓光脈衝能夠保持更短的上升時間與更高的頻率純度。

值得注意的是，光學計算雖然在理論頻率上具有顯著優勢，但要將這種優勢轉化為實際的運算效能提升，仍需克服多項工程挑戰。光學邏輯閘的級聯性（Cascadability）與扇出能力（Fan-out）是其中最關鍵的兩個問題。與電子電晶體不同，單一光學邏輯閘的輸出訊號強度通常與輸入相當，難以在不改變訊號特性的情況下驅動多個下游邏輯閘。

隨著摩爾定律的放緩已成為產業界的共識，各大科技企業與研究機構正在積極探索超越傳統電子計算的新範式。光學記憶體計算技術的突破，為半導體產業提供了從「電子為主」轉向「光子與電子混合」的漸進式轉型路徑。

根據市場研究機構的預測，全球光子積體電路市場規模將從 2024 年的 約 250 億美元，成長至 2026 年的 350 億美元，複合年成長率超過 18%。這個市場涵蓋光學感測器、光通訊元件、光電晶片以及新興的光學運算元件等多個子領域。

在產業鏈的具體影響方面，光學記憶體計算技術的突破將首先影響資料中心與高效能運算領域。隨著人工智慧模型規模的持續擴大，傳統電子計算架構在功耗與散熱方面面臨嚴峻挑戰。光學計算的低功耗特性與高平行處理能力，使其成為解決 AI 運算能耗問題的候選技術之一。

然而，產業界專家普遍認為，光學計算在短期內不會完全取代電子計算。更可能的情況是「光電混合」架構的逐步普及——在特定的高效能運算場景中引入光學加速器，同時保持傳統電子計算架構的相容性。這種漸進式轉型策略可以降低技術遷移風險，同時讓業者有時間累積光學計算的設計經驗與生態系統資源。

在設備與材料供應層面，非線性光學晶體的製造技術將成為關鍵的競爭焦點。目前的技術方案主要依賴鈮酸鋰（Lithium Niobate）與砷化鎵（Gallium Arsenide）等化合物半導體材料，這些材料的生長與加工需要特殊的製程設備與工藝知識。掌握上游材料技術的供應商，將在光學計算產業鏈中佔據有利位置。

任何突破性技術的商業化進程都伴隨著顯著的不確定性，光學記憶體計算技術也不例外。對於有意布局這個新興領域的企業與投資者而言，系統性的風險評估至關重要。

從技術風險的角度來看，光學邏輯元件的實用化仍面臨多項挑戰。首先是可製造性問題——與成熟的半導體製程相比，光學元件的精密組裝與測試流程尚未標準化，這可能導致良率偏低與成本偏高。其次是系統整合挑戰：如何將光學計算單元與現有的電子計算架構無縫整合，同時保持訊號完整性與時序正確性，需要複雜的協同設計能力。

市場研究顯示，投資者應特別關注以下幾類標的：光學元件設計公司、光子積體電路製造商、以及光學材料與設備供應商。在光子運算領域，許多新創企業正積極研發特定應用的光學加速器解決方案，這些公司雖然規模較小，但往往擁有核心技術專利與靈活的商業模式。

對於大型科技公司而言，光學計算技術的戰略意義不僅限於效能提升，更涉及供應鏈安全與長期競爭力維護。隨著地緣政治緊張加劇，半導體製造能力的高度集中已成為各國政府關注的焦點。光學計算所需的部分關鍵材料與設備來源較為分散，有望降低供應鏈風險的集中度。

總體而言，光學記憶體計算技術的突破為半導體產業帶來了新的可能性。雖然距離大規模商用化仍需數年時間，但產業界與投資界對這項技術的關注程度正在快速升溫。建議企業採取「觀察+小規模測試」的前瞻性策略，透過與學術機構或新創公司的合作計畫，逐步累積對這項新興技術的理解與經驗。

光學記憶體計算什麼時候能夠商業化？

根據產業界的普遍預測，光學記憶體計算技術的首次商業化應用可能出現在 2027-2028 年間。初期將主要聚焦於特定的高效能運算場景，例如人工智慧訓練加速器與大型語言模型推理。完整取代傳統電子計算架構的時間表仍不確定，預估需要 5-10 年的過渡期。

光學計算會完全取代電子計算嗎？

短期內，光學計算不太可能完全取代電子計算。更可能的發展路徑是「光電混合」架構的普及，其中光學元件負責特定的高運算密度、低功耗任務，而電子元件處理其他計算需求。傳統半導體製程的成熟度與規模經濟優勢，在可預見的未來仍將持續發揮作用。

台灣半導體產業如何因應光學計算趨勢？

台灣的半導體生態系統擁有全球領先的先進製程技術與完整的上下游供應鏈，這為布局光學計算提供了良好基礎。主要晶圓代工業者已開始投資矽光子技術研發，預期將在未來幾年推出整合光學介面的製程解決方案。中下游的封裝測試與系統整合業者也應開始評估光學元件的封裝技術與測試需求。

• Nature期刊 – High-frequency free-space optical memory computing research (2024)
• Wikipedia – Optical computing: https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_computing
• Wikipedia – Integrated circuit: https://en.wikipedia.org/wiki/Integrated_circuit
• Wikipedia – Lidar (相關光學技術發展): https://en.wikipedia.org/wiki/Lidar