Photonische Chips nutzen Licht (Photonen) anstelle von Elektronen zur Datenübertragung und -verarbeitung — besonders beeindruckend in Form von silicon photonics oder durch optische Resonatoren und Laser. Diese Komponenten eröffnen extrem schnelle, energieeffiziente Rechenwege. Beispiel: MIT-Forscher entwickelten einen photonic accelerator, der Neural-Network-Berechnungen theoretisch 10 Millionen Mal effizienter als heutige elektronische Chips ausführt.
Neuromorphe Architektur – Nachahmung des Gehirns
Neuromorphe Chips verfolgen ein ganz anderes Prinzip: Aufbau und Arbeitsweise sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden – mit Spiking Neural Networks (SNNs), synapsenartigen Strukturen und event-basierter Verarbeitung. Intel etwa hat mit Loihi 2 und dem System Hala Point große Fortschritte gemacht – extrem sparsam, massiv parallel, bis zu 1,15 Milliarden „Neuronen“ auf einem System.
Der aktuelle Stand & Forschung
Photonische Neuromorphe Prototypen: Zahlreiche Forschungsgroups zeigen experimentelle Chips mit microring resonators als Neuronen oder Spiking-Lasern (VCSELs) – extrem schnell, kompakt und energieeffizient.
Prognosen & Märkte:
Der Markt für photonic neuromorphic Chips lag 2023 bei ca. 184 Mio $, wird bis 2030 voraussichtlich auf 243 Mio $ wachsen (CAGR ~5,8 %).
Andere Studien sehen ein stärkeres Wachstum – teils über 30 % CAGR, mit ersten kommerziellen Anwendungen ab 2025 in Bereichen wie Edge-KI, Medizintechnik oder Trading.
Herausforderungen: Thermische Stabilität, präzise Produktion, Integration mit Elektronik und Kosten sind große Hürden.
Was kann man damit machen – und was kommt als Nächstes?
Anwendungen & Benefits
Datacenter & KI: Photonische Beschleuniger liefern extreme Performance bei deutlich reduziertem Stromverbrauch.
Edge- und Echtzeitanwendungen: Innatera’s Pulsar-Chip – ein neuromorphes System für smarte Geräte (Türklingeln, IoT), das nur bei Bedarf Strom verbraucht. Super ideal für energiearme, lernfähige Endgeräte.
Gehirn-Inspiration auf Supercomputer-Level: China schafft mit dem „Darwin Monkey“ einen super-intelligenten, energieeffizienten SNN-Rechner zur Simulation neuronaler Netze.
Kommende Produkte & Roadmap
Neurophos: Ein US-Startup testet 2027 erste optische Prozessoren, die laut seinen Angaben eine GPU-Leistung bei nur 1 % Energieverbrauch liefern – Pilot-Projekte mit Rechenzentren geplant.
Lightmatter: Falls in Data Centers bereits aktiv – mit Photonic-Chips für KI-Konnektivität. 2024 erhielten sie 400 Mio $ Finanzierung; ein IPO ist im Gespräch
Reuters.
Photonische Multiplexer: Chinesische Forscher haben einen silicon photonic multiplexer Chip mit 38 Tbps entwickelt – mögliche Anwendungen in KI-Modellübertragung – kommerzielle Anwendung binnen 3–5 Jahren erwartet.
Zusammenfassung auf einen Blick
| Kategorie | Details |
|---|---|
| Was es ist | Hardware, die Licht (photonisch) oder gehirnähnliche Strukturen (neuromorph) nutzt |
| Aktueller Stand | Forschung mit photonic resonators, VCSEL‑SNNs und neuronalen Chips wie Intel Loihi 2 |
| Anwendungspotenzial | Super-schnell, extrem energieeffizient, ideal für KI, Edge Devices, Echtzeit-Verarbeitung |
| Konkrete Produkte |
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| Roadmap | Erste kommerzielle Einsätze ab Mitte der 2020er, breiter Einsatz in Rechenzentren bis 2030 möglich |
Photonische und neuromorphe Hardware könnten die Art und Weise, wie wir Computer und KI nutzen, grundlegend verändern – von energieeffizienten Edge-Geräten bis hin zu Hochleistungsrechenzentren der Zukunft. Zwar kommt die Zukunft meist nicht ganz genau wie erwartet, aber die Richtung könnte schon passen.
