德国科学家正在构建一种类脑神经形态计算机，用微型LED取代传统晶体管，以大幅降低运行人工智能系统所需的能耗。这项名为"BRIGHT"（为微电子注入光明）的项目，旨在将AI能耗削减至最低限度。其创新性计算机设计在数据中心中用微米级LED替代晶体管。

该项目由布伦瑞克工业大学、汉诺威莱布尼茨大学、奥斯特法利亚应用科学大学及德国联邦物理技术研究院共同主导。下萨克森州微电子联盟"氮化物技术中心"已获得1.76亿美元（1500万欧元）的公共及基金会资金支持，资助方包括下萨克森州政府与大众基金会。

布伦瑞克工业大学校长安格拉·伊特尔博士表示："BRIGHT项目生动展示了科学进步如何承担未来责任。光子、微电子与神经形态思维的结合，为开发能耗显著降低、更具可持续性的强大AI开辟了新路径。"

颠覆AI能耗格局
研究团队摒弃作为现代计算技术基石的硅基晶体管，转而采用微型发光二极管作为神经形态架构的计算单元。据悉，这些LED可实现大规模并行信号处理，模拟人脑神经元通信机制，能耗仅需传统AI硬件的极小部分。

目前基于LED的设计方案已在LENA研究中心完成原理验证，团队计划在未来五年内优化该技术。据布伦瑞克工业大学透露，科学家们还将增加光学连接数量、改进LED组件，并完善不同芯片技术的混合集成方案。

光子驱动计算革命
该项目融合了此前相互独立的两个微电子领域：广泛应用于逻辑控制的硅基CMOS电路，以及发光效率高但传统独立制造的氮化镓器件。氮化物技术中心的创新将把两种技术优势整合于单一系统，其混合集成方案不仅有益于神经形态计算，更能推动广泛新型微电子应用发展。

伊特尔特别指出："必须赞扬布伦瑞克与汉诺威团队基于卓越研究与协作，以远见与勇气开拓这一前瞻性课题。"国际能源预测显示，全球数据中心需求增速已达其他领域的四倍，其主要驱动力正是神经网络模拟。传统计算机为识别模式需将所有数据分解为0和1，用大型数据集完成尽可能多的训练轮次，再通过多阶段流程处理数据。

神经形态计算提供了变革性替代方案——将神经网络直接硬件化而非通过冗长数字计算模拟。在BRIGHT系统中，LED构成高密度并行网络，能以极低能耗处理数据。伊特尔在新闻发布会上总结道："我们正在共同奠定塑造未来社会的技术基石。"该项目资金将于4月1日启动，持续五年至2031年。