摘要：美国量子计算公司Rigetti突然官宣：以总价570万美元敲定两套Novera™量子计算系统订单，2026年上半年交付。买家身份耐人寻味——一家亚洲科技制造巨头，另一家是美国加州AI应用物理初创公司。

2025年量子科技领域的第一笔“现象级大单”，来得比所有人预想的都要快。

美国量子计算公司Rigetti突然官宣：以总价570万美元敲定两套Novera™量子计算系统订单，2026年上半年交付。买家身份耐人寻味——一家亚洲科技制造巨头，另一家是美国加州AI应用物理初创公司。

这不是一笔普通的商业交易。对于还停留在“云端试用”阶段的量子行业来说，570万美元的现场部署订单，相当于在平静的湖面投下巨石：量子计算正在从“实验室展品”和“云端黑箱”，变成能被企业搬回自家研发中心的“硬核工具”。更值得玩味的是亚洲买家的意图——“对标验证自有技术”，这几乎是把竞争对手的硬件拆解开研究，中美量子科技的竞速赛，已然从理论比拼烧到了硬件实操的第一线。

一、订单拆解：570万美元背后的“量子私有化”逻辑

Rigetti这次卖出的Novera™系统，算不上“顶配”——核心是9量子比特处理器，基于其Ankaa™架构，采用方形晶格设计，双量子比特门保真度稳定在98%以上。但真正让行业震动的，是它的“现场部署”属性：客户买走的不只是一块量子芯片，而是一整套能自主操控的“量子实验室”。

这套系统的构成，藏着量子计算从“共享”走向“私有”的关键：

- 9量子比特处理器：采用铝超导量子比特，工作频率在4-7 GHz区间，相干时间达100微秒，足够支撑基础量子门操作与纠错实验；

- 稀释制冷机：能将核心区域温度压到10毫开尔文（约-273.14℃），接近绝对零度（0 K），最大限度降低环境噪声对量子比特的干扰；

- 全栈控制系统：包含微波脉冲发生器、高速ADC/DAC模块和实时信号处理单元，支持用户直接调整脉冲序列参数，实现对量子比特的“底层操控”。

“过去企业用量子计算，只能通过AWS Braket、IBM Quantum Experience这些云端平台，像隔着玻璃看展品。”一位量子计算领域研究员直言，“但到了核心技术研发阶段，云端的短板太明显——延迟至少几十毫秒，数据传输有泄密风险，最关键的是，你永远碰不到底层控制参数，没法测试新的纠错方案。”

Rigetti CEO苏博德·库尔卡尼（Dr. Subodh Kulkarni）的表态点破了行业趋势：“现场部署需求增长，说明量子行业正在从‘概念验证’走向‘实用研发’。”而两位买家的身份和用途，更把这种“实用性”指向了最激烈的技术竞争场。

亚洲科技制造巨头的“对标野心” 几乎写在明面上。根据Rigetti公告，这家企业买系统是为了“开发内部量子技术、对标验证自有技术”。翻译过来就是：把Novera™当成“参照物”，拆解其制冷系统的温控精度、量子比特的耦合方式、控制系统的响应速度，反过来优化自己的量子芯片研发。在全球量子技术封锁加剧的背景下，“直接买一套对手的硬件做对比”，成了最直接的技术追赶路径。

加州AI初创公司的“纠错攻坚” 则瞄准了量子计算的“圣杯”。这家公司主攻量子硬件与错误纠正，而Novera™的9量子比特规模，恰好是测试基础纠错码的“黄金尺寸”——既能搭建最简单的表面码（Surface Code）逻辑量子比特，又不至于因量子比特数量过多导致系统复杂度飙升。“他们要的不是算力，是一个能反复试错的‘实验台’，用来验证纠错算法在真实硬件上的可行性。”量子纠错领域专家解释道。

二、从“云端”到“现场”：量子计算的“控制权争夺战”

为什么越来越多企业宁愿花数百万美元买一套“入门级”量子系统，也不愿继续用免费或低价的云端服务？答案藏在“控制权”这三个字里。

量子计算的研发，本质上是与“噪声”和“退相干”的对抗——量子比特会因温度波动、电磁干扰等因素丢失信息，就像一碗水在晃动中不断洒出。要解决这个问题，必须对系统进行“精细化调控”，而这种调控，只有现场部署能实现。

举个直观的例子：假设科学家要测试一种新的“动态解耦”方案（用来延长量子比特相干时间），需要向量子比特发射一串精准的微波脉冲，脉冲的频率、幅度、间隔时间都要精确到纳秒级。如果用云端平台，脉冲参数是平台预设好的，最多只能微调几个固定选项；但在现场系统里，科学家可以直接修改控制系统的代码，生成任意波形的脉冲，甚至实时根据量子比特的状态调整参数——这种“自由度”，是云端永远给不了的。

现场部署的另一个核心优势是低延迟。量子纠错需要“实时反馈”：一旦检测到量子比特出错，经典计算机要立刻发送纠正信号，这个过程的延迟必须控制在微秒级。云端服务的网络延迟通常在几十到几百毫秒，等信号传过去，量子比特早就“失活”了；而现场系统中，量子处理器与经典控制系统直接相连，延迟可压缩到10微秒以内，刚好满足纠错实验的要求。

“云端是‘量子计算普及’的工具，现场部署才是‘量子技术突破’的武器。”本源量子一位工程师的比喻很形象，“就像学开车，云端是在模拟器上练手，现场部署才是真车实操——只有摸过方向盘，才能知道怎么改装发动机。”

这也解释了为什么巨头们纷纷布局现场部署：IBM早在2023年就推出了127量子比特的现场部署系统IBM Quantum System One，已卖给 Forschungszentrum Jülich（德国于利希研究中心）；谷歌虽然主打云端，但也向少数合作机构开放了现场测试权限；中国的本源量子，2024年也推出了“本源悟源”现场部署系统，已交付给中科大、中科院等科研机构。

Rigetti的这笔订单，不过是把这场“控制权争夺战”摆到了更公开的商业舞台上——当企业愿意为“自主研发权”买单时，量子计算的产业化才算真正踩下了油门。

三、中国量子的“对标与反击”：从“算力领先”到“生态突围”

Rigetti的订单一公布，国内量子圈的讨论就没停过：“如果亚洲买家是中国企业，这算技术引进还是战略对标？”“我们的‘祖冲之号’‘九章’不比它差，为什么没卖出这样的商业订单？”

这些疑问的背后，是中国量子计算“技术领先”与“产业化滞后”的现实反差。

在超导量子路线上，中国的“祖冲之号”早已展现硬实力：2021年发布的“祖冲之号”超导量子计算机，包含66个量子比特，量子门保真度达99.5%；2024年升级的“祖冲之二号”，量子比特数提升至113个，实现了对“随机线路取样”任务的量子优越性演示，处理速度比当时最快的超级计算机快一千万倍。但这些成果多停留在实验室阶段，商业化的现场部署系统仍以科研合作为主，尚未打开市场化销售的局面。

光量子路线上，“九章”系列更是保持着全球领先。2020年“九章”实现高斯玻色采样任务的量子优越性，处理速度比超级计算机快一百万亿倍；2023年“九章三号”将光子数提升至255个，进一步巩固优势。但光量子系统受限于光子传输的特性，目前更适合特定计算任务，在通用量子计算的硬件竞争中，暂时难以与超导路线直接对标。

真正的差距，不在“量子比特数量”，而在“产业化生态”。Rigetti的Novera™系统，本质上是一套“标准化、可复制”的量子研发工具——它不需要客户具备顶尖的制冷技术或微波控制能力，开箱就能用，这背后是Rigetti多年积累的系统集成经验。而中国的量子硬件企业，更多精力放在了“突破核心技术”上，对“客户体验”和“商业化落地”的关注度相对不足。

不过，这种差距正在被快速填补。2024年，本源量子推出的“本源悟源2.0”现场部署系统，已实现“一键校准”“远程监控”等智能化功能，量子比特数达24个，制冷机温度稳定在12毫开尔文，已交付给多家企业用于量子算法研发；国盾量子联合中科大，开发出可兼容多种量子芯片的“通用控制系统”，将系统集成周期从6个月缩短至2个月。

更关键的是，中国在“量子软件生态”上的布局正在形成互补。阿里云量子计算平台“阿里云量子开发平台”已聚集超10万名开发者，提供从算法设计到模拟验证的全流程工具；华为云“量子计算模拟器”支持100量子比特的模拟运算，为企业研发提供了“虚实结合”的测试环境。这些软件生态的完善，正在为硬件的商业化铺路——当企业习惯了用中国的量子软件工具，对国产硬件的需求自然会水涨船高。

四、9量子比特的“科研价值”：不是用来计算，而是用来“试错”

看到“9量子比特”这个参数，很多人会疑惑：“现在都有上百量子比特的计算机了，9个量子比特能干嘛？”

答案很简单：当前阶段，9量子比特的价值不在于“计算”，而在于“试错”——它是量子计算领域最理想的“基础实验台”。

量子计算的核心瓶颈，从来不是“量子比特数量不够多”，而是“量子比特质量不够高”。一个量子比特的“质量”，由相干时间（信息保存时间）、门保真度（操作准确率）、读出保真度（状态测量准确率）三个指标决定。目前最好的超导量子比特，相干时间也只有几百微秒，门保真度约99.8%，看似很高，但一旦进行多量子比特操作，误差会呈指数级放大——10个量子比特的操作，总误差就可能超过20%，根本无法完成复杂计算。

所以，当前量子研发的重点，是“提升单个量子比特质量”和“验证纠错方案”，而9量子比特刚好能满足这两个需求：

- 控制优化：9个量子比特足够测试不同的脉冲控制方案——比如用“动态解耦”延长相干时间，用“脉冲整形”提升门保真度，实验周期短、成本低，能快速迭代优化方案；

- 纠错验证：9个量子比特可以搭建最简单的“表面码”纠错单元——用8个物理量子比特保护1个逻辑量子比特，验证纠错码的“容错能力”。这是实现通用量子计算机的第一步，也是最关键的一步；

- 算法测试：对于量子近似优化算法（QAOA）、变分量子特征求解器（VQE）等“量子-经典混合算法”，9个量子比特足以处理小规模的测试案例，比如优化供应链路径、模拟小分子能量，为后续大规模应用积累经验。

“就像汽车研发，不会一上来就造跑车，而是先造一台原型车测试发动机、底盘、变速箱。”一位量子硬件工程师解释，“9量子比特系统就是量子计算的‘原型车’，用来验证最核心的技术模块，为未来几百、几千量子比特的系统打基础。”

Rigetti的聪明之处，就在于抓住了这个“科研刚需”——与其花大力气造“百比特级”的“奢侈品”，不如先做“九比特级”的“实用工具”。毕竟，对于大多数企业和科研机构来说，现阶段最需要的不是“能算复杂问题的量子计算机”，而是“能用来研发量子技术的实验平台”。

五、量子“卖铲人”竞赛：谁能掌控下一代科技的“基础设施”？

Rigetti的570万美元订单，本质上是一场“卖铲人”的胜利。

19世纪美国西部淘金热中，真正赚大钱的不是淘金者，而是卖铲子、卖牛仔裤的商人。现在的量子计算领域，正上演着类似的故事——当所有人都在盯着“量子优越性”“通用量子计算机”这些“金矿”时，Rigetti们已经开始卖“铲子”了：不是直接解决量子计算的应用问题，而是提供研发量子技术的工具和基础设施。

这场“卖铲人”竞赛，已经形成了两大阵营：

- 硬件派：以Rigetti、IBM、本源量子为代表，主打现场部署的量子计算系统，卖的是“物理工具”；

- 软件派：以亚马逊AWS、微软Azure、阿里云为代表，主打云端量子计算平台，卖的是“服务工具”。

这两大阵营的竞争，决定了量子计算未来的“生态格局”：如果硬件派胜出，量子计算会像传统计算机一样，以“设备销售+后续服务”的模式普及；如果软件派胜出，量子计算会像云计算一样，以“按需付费”的服务模式渗透到各行各业。

但目前来看，硬件派的“先发优势”正在显现。因为对于科技巨头和国家实验室来说，“掌控核心技术”比“降低使用成本”更重要——买一套现场部署系统，虽然前期投入高，但能掌握量子计算的底层技术，避免被他人“卡脖子”。就像这次的亚洲买家，花570万美元买的不只是一套系统，更是未来量子技术研发的“入场券”。

对于中国来说，这场“卖铲人”竞赛既是挑战，也是机遇。我们在量子比特数量、特定算法（如高斯玻色采样）上有优势，但在系统集成、商业化落地、客户服务上还有差距。要想在量子时代占据主动权，不能只盯着“造最牛的量子计算机”，更要关注“造最实用的量子研发工具”——把实验室里的技术转化为标准化、可复制的产品，让更多企业能用上中国的量子硬件、量子软件，才能真正构建起自己的量子生态。

库尔卡尼在公告里说：“这只是一个开始，未来会有更多企业把量子计算系统搬回自己的实验室。”这句话背后，是量子计算从“少数人的游戏”走向“大众研发”的必然趋势。

当量子计算的“铲子”卖到世界各地，当每个科技巨头都有了自己的量子实验室，下一代科技革命的序幕，才算真正拉开。而现在，这场竞赛才刚刚起跑——中国的“量子铲子”，能在这场全球竞速中占据一席之地吗？

你觉得未来量子计算会以“硬件销售”还是“云端服务”为主流？评论区聊聊你的看法！

来源：智能学院