随着人工智能模型的复杂性不断增加，用于训练这些模型所需的架构面临着一个重大瓶颈：在海量计算资源池之间移动数据的速度和效率。传统的网络方法越来越难以跟上这些大规模系统的需求。为了解决这一问题，计算行业正转向光学技术——即使用光而非电来传输数据——以为 AI 数据中心提供更具扩展性和更高效的连接。
PsiQuantum 推出了光路交换 (OCS) 技术来满足这些需求。该公司首次公开披露的 OCS 是一个 8x8 基数的演示原型，构建在公司花费近十年为实用级量子计算开发的硅光子平台上。硅光子技术允许将光学元件集成到半导体芯片上，从而实现高速数据路由。在实验室测试中，该演示原型实现了 1.2 dB 的典型插入损耗和 40 dB 的串扰，重构时间小于 3 ms。这些结果超出了设备的初始性能目标，且无需信号放大即可实现。
该图像作为文章中描述的基于硅光子平台构建的 OCS 技术的视觉呈现。
这项技术实际上是容错量子计算极端要求的副产品。由于 PsiQuantum 设计其平台旨在处理量子系统所能想象到的最苛刻的扩展问题，因此由此产生的硬件高度能够满足 AI 数据中心的要求。虽然当前的演示原型未采用钛酸钡 (BTO) 集成，但底层平台支持其用于未来更先进的产品。通过重新利用这些高精度硬件，PsiQuantum 旨在消除 AI 基础设施中的瓶颈，同时继续其构建世界上首台实用的容错量子计算机的主要使命。