目前在AI芯片領域，英偉達可以說是沒有對手。特別是ChatGPT的火爆，讓英偉達跨過了1萬億美元市值大關，成為全球No.1的芯片企業。

英偉達在AI芯片有多牛？說兩個數字，大家就懂了。AI芯片主要分為訓練芯片以及推理芯片兩種。

在AI訓練芯片市場，Nvidia憑借V100 NVLink、V100PCIe等系列產品占據了90%的市場份額。在推理芯片市場，Nvidia憑借著T4、P4等產品占據約65%的份額。

在全部 AI芯片市場，英偉達一家占了80%+以上的份額，而AMD占了15-20%左右的份額，其它玩家，可能只占了5%甚至不到5%的份額。

國內也有AI芯片，不過大多集中在推理領域，比如華為、寒武紀、比特大陸、阿里等，他們合計應該占了全球15-20%的份額，但在總的AI芯片上，合計可能不超過5%。

畢竟國內的AI芯片，確實在性能、功耗、軟件生態等指標上與英偉達等，差距巨大，所以尚未實現大規模應用。

不過，業界普遍認為，在未來光芯片將挑戰甚至顛覆現在的AI芯片，因為光芯片是利用光波作為載體進行信息處理的技術，具有大帶寬、低延時、低功耗等優點，提供了一種“傳輸即計算，結構即功能”的計算架構。

之前，以Lightmatter和Lightelligence為代表的國際玩家，已經推出了新型的硅光計算芯片，性能遠超目前的AI算力芯片。

特別是Lightmatter，他們推出了一款名為Envise的光芯片，其運行速度比英偉達的A100芯片快1.5到10倍。

所以，這幾年，國內眾多企業都在研究光芯片，比如曦智科技、光子算數等，大家都想要換道超車，因為想在現有的硅基芯片上超過英偉達實在是太難了，光芯片或者是換道一次好機會。

而近日，中科院傳出好消息，在光芯片上有了突大突破，李明-祝寧華團隊研制出了一款超高集成度光學卷積處理器，其成果也發表在《自然-通訊》上。

光學卷積處理單元通過兩個4×4多模干涉耦合器和四個移相器構造了三個2×2相關的實值卷積核。而其他光計算方案相比，該方案具有高算力密度、超高的線性擴展性。

而基于這種技術，光芯片性能再次提升，同時基于這種技術，光計算芯片用于AI，可能很快就會變成現實，而一旦這種技術應用于AI領域，能實現對現有的AI芯片的顛覆，其速度可能不只是快1.5倍-10倍，可能會更快。

當然，目前這技術還沒有大規模量產，但考慮到它不需要光刻機，想必量產也不會特別難，所以，這真的是一個大突破，大好消息，你覺得呢？