（来源：上观新闻）
原本电📪🐵子芯片是依🇷🇸🦝赖于晶体管微缩🇨🇼技术来实现性能🧺🛠的提升和功耗的降💚低，但是随着晶体😣管微缩逼近物理🧢极限，功耗墙问👩⚖️🇸🇰题将愈发凸显🇾🇹🇨🇬。电子可以通过👸晶体管实现“与🛌🍈或非”等逻🧗♂️🤪辑门，从而💑🇱🇧构建任意🤲👨🚒复杂的控制流🚵🇦🇼；而光子很难🌶🇨🇮实现类似的可编程🏳逻辑控制👏。因此当😰下的谷歌，一🥿个因 🕖🎚AI 😹激活创💐👛收加速和拥👿🛫有成长想象力、🧺🇨🇩同时保证😂🔛利润率不恶化🏍🏴的阶段也是资😵🚎金最愿意🍊🥥看到的👩🚀。
随着Cop👨🦰ilot采🚡🅾用率的提🤯🥎升，Cop🥬ilot与💣智能体的对话🇻🇺及生成的内🧩容反哺Work 🎏💀IQ，使上下🙎♂️🚦文层愈发💦丰富✋。该项目是🇲🇱💱前海方🚔🖕舟基金🙎🤷♀️群在‘AI🚂+物理智能🐤👬体’垂直领🤸♀️🦀域落下的关🤷♂️📭键一子🇲🇷⚫。
这个听起来🔚无比基础😷的问题，对🐭🔠Trans🇹🇲former却构🛴成了前所未有🧴🚢的挑战🇧🇧👄。在AI😙🈸算力需求🕺🕣持续爆炸、摩尔定🐠👌律放缓、🍋国产先🎌进制程受限的背👨👩👧👦景下，光🤰计算——‼正成为🎑打破算力瓶颈🕵的一条🇬🇺🍌突围路径🔚🤽♀️。但自此🐝之后，再未🔶进行融资🎗♟️。一个视觉编❎码器把图片压成🇬🇶🍡特征，一🥛个变分✉🍜自编码器🆘⛽把生成任🐠务翻译回像素，🇰🇪中间再🔵靠语言🎅模型撮合📂🇩🇯。
