NTT光子技术驱动的计算革新：IOWN 2.0/3.0发展与量子计算跨越之路

在AI技术飞速普及、计算需求呈指数级增长的当下，算力规模与能耗约束、传统计算架构的性能极限已成为行业发展的核心瓶颈。NTT凭借其多年的光学通信技术积淀，推出两大光子技术驱动的计算创新——IOWN光子计算与光量子计算机，既为AI时代构建低功耗计算基础设施，又突破传统计算的复杂度边界，为可持续未来注入技术动能。

IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）是NTT在2019年提出的下一代通信网络愿景，旨在通过光子技术取代传统的电子技术，大幅降低延迟、减少功耗并提升传输容量和质量。

NTT IOWN 2024技术报告：光电融合构建可持续发展的的未来

一、AI爆发催生算力革命，光子技术破解核心瓶颈

AI技术的普及速度创下科技行业纪录：ChatGPT仅用2个月便突破1亿用户，而Facebook达到这一里程碑耗时44个月，Instagram为30个月，Twitter（现X）则用了54个月。这种爆发式增长推动全球AI市场规模持续扩张，预计到2030年将达到1.8万亿美元（约合270万亿日元）。与市场增长同步的是算力需求的激增，AI研发与运行所需的计算系统规模每年以1.8倍速度扩容：2020年OpenAI GPT-3系统搭载约1万个GPU，2022年GPT-4系统GPU数量增至25万个，2024年xAI的计算设施已配备20万个GPU。

大规模GPU集群的运行依赖高频次、大容量的数据交互，对互联带宽提出极致要求。NVIDIA最新GPU的NVLINK互联带宽已达14.4 Tb/s，相当于每秒传输72部蓝光电影的数据量。然而，传统电通信在高带宽场景下存在致命短板：传输距离每增加，功耗便急剧上升，即便计算机内部数十厘米的短距离连接，也会产生可观的能耗损失。相比之下，光通信即便在长距离传输中，功耗也几乎无增长，这种天然优势使其成为突破通信瓶颈的关键。

NTT早于1966年便启动光学技术研发，从1977年光纤量产的VAD方法、1990年的阵列波导光栅（AWG），到2015年的COSA干涉仪，始终以“更小尺度、更高性能”为目标推进光学通信创新。如今，面对AI时代的算力挑战，NTT将光学技术从传统通信领域延伸至计算核心，通过光电器件融合与架构革新，开启光子计算新时代。

二、IOWN光子计算：以光代电构建低功耗计算基础设施

IOWN光子计算的核心逻辑的是用光学布线替代传统电气布线，通过光电器件融合（PEC）实现电信号与光信号的高效转换，从硬件到软件全方位降低功耗、提升传输速度。

其技术核心是光子-电子融合器件（PEC），该器件将激光驱动器、激光二极管、光电二极管、电放大器等功能集成于单一封装，实现光信号与电信号的双向转换，其小型化与高能效比是全光子计算机落地的关键。

（一）IOWN分阶段演进 roadmap，逐步渗透计算核心

NTT为IOWN制定了清晰的四阶段演进计划，从网络互联逐步深入计算机内部核心：

- IOWN 1.0（2023年）：基于PEC-1器件（商用名称APN 1.0），应用于传输设备、数据中心互联及服务器间通信，实现高速、大容量、低延迟的网络服务商业化。

- IOWN 2.0（2025年）：搭载PEC-2器件，将光学互联从设备间延伸至计算机板卡间。核心产品为光电子融合交换机，集成16个PEC-2光学引擎，总带宽达到102.4 Tb/s，于2026年实现商用。在2025年大阪关西世博会上，NTT已展示搭载该技术的计算机，其功耗仅为传统设备的1/8。

- IOWN 3.0（2028年起）：基于PEC-3器件，采用NTT独创的薄膜（membrane）技术，将光学器件极致小型化，实现半导体封装间（如CPU与GPU封装）的直接光学互联。该技术通过在硅基板上集成16个薄膜器件，打造出8mm×10mm的光学芯片，计划2028年推出商用样品，进一步降低功耗。

- IOWN 4.0（2032年起）：基于PEC-4器件，实现封装内部的光学互联，最终目标是将计算设备功耗降低至传统水平的1/100。

（二）创新架构与生态合作，加速技术落地

传统光通信交换机存在显著缺陷：光学模块与处理IC芯片间的电气布线长达300mm，造成严重功耗损失。NTT的光电子融合交换机通过将光学引擎与处理IC集成于同一基板，将电气布线长度缩短至30mm，功耗大幅降低，且支持光学引擎独立更换，显著降低维护成本。

为推进产品商业化，NTT构建了覆盖供应链的合作伙伴生态：Broadcom负责交换机集成LSI的设计、制造与供应；Accton Technology承担102.4T交换机机框的设计与制造；NTT Innovative Devices作为核心协调方，负责光学引擎与交换机模块的设计、制造，以及整体系统集成；SHINKO等企业提供基板制造、硅光子学及模拟IC设计等支持。

产能方面，NTT Innovative Devices目前已建成每条月产5000个光学引擎的生产线，计划到2027年根据需求扩展至至少3条生产线，并通过自动化组装、封装与检测流程提升生产效率。这一产能规划与市场需求高度匹配——Broadcom的Tomahawk系列LSI处理能力持续升级，2025年推出的Tomahawk 6已实现102.4 Tb/s处理能力，印证了高带宽光学布线的必要性。

三、光量子计算机：突破传统计算的复杂度极限

传统计算机在处理需遍历海量可能性的问题时，面临固有的性能瓶颈。这类问题如同复杂迷宫，传统计算机需逐一尝试每条路径，随着问题复杂度提升，计算量呈指数级增长；而量子计算机借助量子力学原理，可同时探索所有可能路径，仅保留通向答案的有效路径，大幅减少计算步骤。

量子计算的核心优势源于“量子比特（qubit）”：传统计算机的比特仅能表示0或1两种固定状态，而量子比特可同时处于0和1的叠加态。10个比特仅能表示1种状态，10个量子比特却能表示1024种状态，量子比特数量的增加会使可表示的状态数呈指数级增长。这一特性让量子计算机在特定场景具备不可替代的价值，有望解决传统计算机难以攻克的难题，如大城市交通物流优化、高效化肥合成破解粮食问题、个性化药物研发、核聚变反应堆模拟等。

（一）传统量子计算路径的局限与NTT的光学方案优势

量子计算理论自1981年由理查德·费曼提出后，历经数十年发展：1999年NEC展示首个单量子比特原型；2016年IBM推出5量子比特云量子计算机；2023年IBM发布1121量子比特超导量子处理器。但目前全球主流系统的量子比特数仍停留在数百至数千级别，距离通用量子计算所需的100万至1亿量子比特相去甚远。

制约量子比特规模扩展的核心问题在于传统技术路径的物理约束：超导法、离子阱法需超低温与真空环境，中性原子法需复杂光学控制系统与真空条件，这些要求导致设备体积庞大、功耗高昂，难以实现规模化扩展。

NTT聚焦的光学量子计算路径，凭借独特优势破解上述难题：无需极端环境，可在室温常压下运行；借助时间与波长复用技术，结合NTT积淀的光学通信技术，具备卓越的可扩展性，易于增加量子比特数量；仅需少量电路，能耗仅为传统方案的1/10至1/100，且成本更低、速度更快。

（二）技术积淀与合作，推进量子比特规模突破

NTT将四十余年光学通信技术积累赋能量子计算，其核心突破在于量子光源的研发——通过先进的光学放大与调制技术，生成量子质量极高的光脉冲，为量子比特扩展奠定基础。2024年，NTT已成功将光学放大技术应用于量子光源，并与OptQC、RIKEN合作实现了可接入互联网的光学量子计算机。

根据路线图，NTT计划在2030年实现100万量子比特的世界领先水平，最终率先突破1亿量子比特，推动量子计算从科研走向实际应用，解决全球性重大难题。目前，该光学量子计算机的相关原型已在技术展会中展示，其核心光学chiplet的研发正加速推进。

四、光子技术引领计算变革，助力可持续未来

从IOWN光子计算到光学量子计算机，NTT以光子技术为核心，构建了覆盖AI时代基础设施与量子时代前沿计算的完整创新体系。IOWN通过“以光代电”的架构革新，破解了AI算力扩张带来的能耗与带宽瓶颈，为数字经济提供低功耗、高性能的计算基础；光学量子计算机则有望突破传统计算的复杂度边界，为粮食安全、能源革新、医疗健康等领域的全球性难题提供全新解决方案。