China's Fotonische Chips Stellen Uitdaging voor Suprematie van Elektronische AI-Hardware

In het snel evoluerende landschap van kunstmatige intelligentie (AI) tekent zich een fundamentele verschuiving af, waarbij de traditionele dominantie van elektronische hardware ter discussie wordt gesteld. China positioneert zich aan het front van deze transitie door de ontwikkeling en promotie van fotonische chips, die informatie verwerken met behulp van lichtdeeltjes, of fotonen, in plaats van elektronen. Deze technologische sprong is direct gericht op het uitdagen van de huidige marktleiders, met name de Graphics Processing Units (GPU's) die momenteel de AI-berekeningen domineren.

Cruciale voorbeelden van deze vooruitgang zijn de introductie van de LightGen-chip en de ACCEL-chip. De LightGen-chip, een gezamenlijke prestatie van onderzoekers van de Shanghai Jiao Tong Universiteit en de Tsinghua Universiteit, werd in december 2025 onthuld en gepubliceerd in het tijdschrift Science. Deze chip integreert meer dan twee miljoen fotonische neuronen en toonde superieure capaciteiten bij generatieve AI-taken, zoals het synthetiseren van beelden, door gebruik te maken van een ongesuperviseerd trainingsalgoritme. In conservatieve schattingen behaalde LightGen een systeemprestatie van 3,57×10⁴ Tera Operations Per Second (TOPS) met een energie-efficiëntie van 664 TOPS/watt, wat een prestatieverbetering van meer dan honderd keer ten opzichte van de A100 GPU impliceert. Een ander significant project is de ACCEL-chip (All-Analogue Chip Combining Electronics and Light) van de Tsinghua Universiteit, die in gespecialiseerde visietaken een snelheid rapporteert die naar verluidt drieduizend keer hoger ligt dan die van een A100 GPU door fotonische en analoge elektronica te combineren.

Deze technologische inspanningen zijn ingebed in de bredere strategische doelstelling van China om technologische zelfvoorziening te waarborgen en de energie-efficiëntie binnen de snel uitdijende AI-infrastructuur te optimaliseren. De ontwikkeling van de fotonische productielijn, zoals de CHIPX-pilotlijn van de Shanghai Jiao Tong Universiteit voor 6-inch wafers van dunne-film lithiumniobaat, faciliteert de opschaling van deze technologieën. De investeringen in de onderliggende infrastructuur zijn eveneens aanzienlijk; Shanghai plant de voltooiing van minstens vijf nieuwe grootschalige datacenters tegen het einde van 2025, met als doel de AI-rekenkracht van de stad boven de 100 exaflops te tillen. Ter vergelijking: de nationale rekenkracht van China bedroeg in juni 2024 reeds 246 exaflops, waarmee het land de tweede positie wereldwijd innam.

De bredere context van deze innovaties is de mondiale race om AI-hardware. De Chinese investeringen in datacenters worden voor het komende jaar geschat op meer dan 70 miljard dollar, wat de nationale inzet voor het opbouwen van een robuuste binnenlandse technologische basis onderstreept. Terwijl de kloof in AI-modelprestaties tussen de VS en China aanzienlijk is verkleind van 103 punten in januari 2024 naar slechts 23 punten in februari 2025, vormen deze lokale infrastructuuruitbreidingen de basis voor de inzet en schaalvergroting van binnenlandse AI-applicaties. De verschuiving naar fotonica is een directe reactie op de toenemende energiebehoefte van AI, die tegen 2030 mogelijk meer dan 1.000 terawattuur elektriciteit per jaar zal verbruiken in China.