Chinas Vorstoß mit photonischen Chips fordert die Dominanz elektronischer KI-Hardware heraus

In der Hochleistungsrechentechnik zeichnet sich ein bedeutender Wandel ab, der die traditionelle Vorherrschaft elektronischer Hardware für Künstliche Intelligenz (KI) infrage stellt. China etabliert sich als treibende Kraft bei der Entwicklung photonischer Chips, welche Lichtteilchen, Photonen, zur Informationsverarbeitung anstelle von Elektronen nutzen, um etablierte Grafikprozessoren (GPUs) herauszufordern. Diese technologische Neuausrichtung wird durch erhebliche nationale Investitionen in die technologische Selbstversorgung und die Optimierung der Energiebilanz der wachsenden KI-Infrastruktur gefördert.

Die Volksrepublik untermauert diese Ambitionen durch konkrete Infrastrukturvorhaben, darunter die geplante Eröffnung von fünf neuen Datenzentren in Shanghai bis Ende 2025, die durch ein nationales „optisches Backbone“-Netzwerk unterstützt werden sollen. Zwei wegweisende Entwicklungen aus chinesischen Forschungseinrichtungen demonstrieren die Leistungsfähigkeit dieser neuen Architektur. Im Dezember 2025 wurde der Chip LightGen der Shanghai Jiao Tong University und der Tsinghua University in der Fachzeitschrift Science vorgestellt; er integriert über zwei Millionen photonische Neuronen. LightGen zeigte in Tests eine bis zu hundertmal höhere Geschwindigkeit und Effizienz bei spezialisierten Rechenaufgaben im Vergleich zu herkömmlicher elektronischer Hardware, insbesondere bei generativen KI-Anwendungen wie der Bildsynthese unter Verwendung eines unüberwachten Trainingsalgorithmus.

Die Forscher um Professor Chen Yitong erreichten konservativ geschätzt eine Systemrechengeschwindigkeit von 3,57×10⁴ Tera Operationen pro Sekunde (TOPS) und eine Energieeffizienz von 664 TOPS/Watt. Parallel dazu präsentierte die Tsinghua University das Projekt ACCEL (All-Analogue Chip Combining Electronics and Light), das eine hybride Architektur aus photonischen Komponenten und analoger Elektronik darstellt. ACCEL fokussiert sich auf Computer-Vision-Aufgaben und soll in bestimmten visuellen Prozessen eine dreitausendfach höhere Geschwindigkeit als eine A100 GPU von Nvidia erreichen. Ein wesentlicher Vorteil dieser Bauweise liegt in der Vermeidung von Latenz und Energieverlusten, die durch die in hybriden Systemen notwendigen Analog-Digital-Wandler entstehen.

Experimentelle Simulationen belegten, dass ACCEL 4.600 TOPS bei Aufgaben der Bildklassifizierung erreichte, was einem 3,7-fachen Leistungsvorteil gegenüber der A100 entsprach, da 99 Prozent der Operationen im optischen System mittels diffraktiver optischer Analogrechnung (OAC) ablaufen. Obwohl universell einsetzbare GPUs kurzfristig nicht obsolet werden, stellen diese photonischen Fortschritte einen strategischen Meilenstein für die künftige Ausrichtung der KI-Infrastruktur dar. Die Forschung an lichtbasierten Systemen ist eine direkte Antwort auf den steigenden Energiebedarf der KI und die globalen Beschränkungen beim Zugang zu fortschrittlicher elektronischer Chip-Technologie, was chinesische Akteure zu alternativen Wegen veranlasste.

Während westliche Wettbewerber wie NVIDIA, Google und IBM ebenfalls in die Photonik investieren, setzen chinesische Entwicklungen, beispielsweise der Taichi-Chip der Tsinghua University, auf Materialien wie Dünnschicht-Lithiumniobat für eine skalierbare Fertigung. Die strategische Tragweite dieser Entwicklungen wird durch die generelle Investitionsbereitschaft chinesischer Unternehmen verdeutlicht, wobei Accenture berichtet, dass 87 Prozent der befragten Firmen ihre KI-Investitionen im Jahr 2025 erhöhen planen. Die technologische Souveränität durch solche Eigenentwicklungen bildet somit ein zentrales Element der chinesischen Digitalstrategie, das den globalen Wettbewerb um die Vorherrschaft in der KI-Hardware neu definiert.