核心技术突破 - 微软开发出模拟光学计算机（AOC） 利用光进行数学计算 通过市售部件（Micro LED、手机摄像头传感器、光学镜头）构建硬件原型 [1][4][6] - AOC采用固定点搜索运行机制 光学部分处理矩阵-向量乘法 电子部分处理非线性运算 每次循环仅需20纳秒 通过迭代收敛至问题答案 [6][8] - 技术解决光学计算长期难题：避免高成本数模转换降低能耗 天然抗噪声特性保障计算稳定性 [8][9] 应用场景验证 - 金融领域与巴克莱银行合作 解决46笔交易、37方参与的货银对付结算问题 将问题转化为41变量优化后 AOC仅7次迭代即获最优解 [14][16] - 医疗领域实现MRI图像重建 用64变量成功复原32×32脑部切片图像 通过数字孪生技术处理20万变量真实脑部MRI数据集 [18][20] - 技术具备跨行业适用性 巴克莱工程师确认其在金融优化问题潜力 医疗总监设想未来通过Azure实现MRI数据流式传输 将扫描时间从30分钟缩至5分钟 [16][20] AI计算革新 - AOC固定点搜索机制天然适配平衡模型（如深度平衡网络） 在MNIST和Fashion-MNIST分类任务中与数字孪生结果99%对齐 非线性回归任务表现稳定 [21][22] - 通过时间复用技术扩展至等效4096权重规模 证明硬件可扩展性 研究人员认为其特别适合大语言模型推理中的状态跟踪任务 [22][23] - 能效潜力显著超越现有GPU 预估成熟版AOC达500 TOPS/W（2fJ/操作） 较NVIDIA H100的4.5 TOPS/W提升超100倍 [24][26] 技术发展路径 - 当前原型处理权重规模为数百级别 规划通过模块化扩展实现单模块400万权重 整体规模可达0.1–20亿权重 [24] - 研究团队强调AOC非通用计算机 而是面向关键场景的光学加速器 目标成为未来AI基础设施组成部分 [27][36] - 技术从实验室概念发展为实际硬件 历时四年研究 成果发表于Nature期刊 获微软CEO公开认可 [10][11][14]