随着人工智能发展对算力的需求激增，传统电子芯片功耗和速度上面临瓶颈。光作为信息载体，凭借高速、宽带宽和并行传播等优势，成为解决大规模线性计算问题的理想选择。然而现有光学计算方案存在明显缺陷：它们通常依赖复杂的光束相互作用实现向量乘加运算，同时需要大量数模转换器进行电光调制，导致系统难以兼顾维度扩展和编程灵活性。这使得现有光学计算芯片多为专用设计，通用性和扩展性受限。
新型计算架构要实现产业化应用，必须突破专用限制迈向通用。"光子算盘"通过单元化设计解决了通用光计算的关键问题，表明未来算力竞争不仅是器件性能的比拼，更是架构方法、系统工程和应用生态的综合较量。光计算的发展前景将取决于其在制造工艺、编程能力和验证方法等的持续突破，这将决定其能否真正服务于国家重大需求和产业升级。