摘要：去年 12 月 Google 发布 105 量子比特芯片 Vigo 后，微软、亚马逊半年内跟进，英伟达更在3 月 GTC 大会设 “量子日”，召集 12 家初创公司与科技巨头共议未来。

2024 年以来，量子计算热度飙升。

去年 12 月 Google 发布 105 量子比特芯片 Vigo 后，微软、亚马逊半年内跟进，英伟达更在 3 月 GTC 大会设 “量子日”，召集 12 家初创公司与科技巨头共议未来。

但戏剧性的是，量子日之后三家上市量子初创公司股价大跌，折射出行业正处于技术突破与商业落地的十字路口。

曾创立阿里巴巴量子实验室的施尧云博士指出，量子计算正从 “量子物理实验” 转向 “计算应用落地”。

过去人们的目光紧紧锁定在 “多少量子比特”“采用什么技术路线” 这类硬件指标上，仿佛拥有更多比特、选择热门技术就能在量子计算赛道拔得头筹。

就像早期计算机领域比拼晶体管数量，却忽略了操作系统与应用场景的重要性，如今英伟达等科技巨头正推动行业逻辑的彻底转向。

全链条布局的核心，是将量子计算从实验室的 “精密仪器” 变为可实际应用的 “生产力工具”。

系统层面，英伟达与以色列 Quantum Machines 合作开发的控制平台，让量子芯片能与现有超算集群无缝对接。

软件层面，NVIDIA CUDA 量子扩展框架（CUDA Quantum）允许开发者用熟悉的编程模型调用量子资源。

算法层面，D-Wave 针对物流优化、金融风控等场景定制退火算法；应用层面，药企 Schrodinger 已用量子模拟加速抗癌药物研发。

这种 “硬件筑基 + 软件赋能 + 算法破局 + 应用变现” 的闭环，正让量子计算从论文里的公式走向工厂的生产线。

就像黄仁勋召集的量子日，表面是硬件聚会，实则是计算生态盟主在划定新时代规则。

施老师的 “量子→计算” 转变论戳中行业核心矛盾。

过去五年，媒体热衷报道 “XX 比特量子计算机”，但普通人感受不到数字意义。就像早期计算机停留在算圆周率，真正改变世界的是操作系统和软件。

如今英伟达搞混合计算架构，微软、IBM 联手药企开发应用，正是在做量子计算的 “操作系统”。

量子日的高频词 “可规模化”“保真性”“纠错”，本质是解决 “如何造更多好比特”“如何让计算不出错”。

超导量子比特像手工定制仪器，每个造价数万美元；中性原子比特则像标准化零件，操作速度却慢上千倍。

这就像半导体从真空管到集成电路的进化，需要找到性价比最优解。

美国量子生态 “八仙过海”，Google 用超导走高精尖，D-Wave 玩退火量子另辟蹊径，IonQ 靠离子阱主打高保真。

资本更疯狂 ——IBM 宣布五年投 300 亿美元，初创公司敢喊 “2030 年实现百万量子比特”。

中国则呈现 “集中力量办大事” 特色，政府支撑中科大等团队硬件突破，企业在算法端试探。

但短板明显，美国有 “群星璀璨” 的小型创新团队，中国资源更集中在大型实验室；美国有成熟的 “政府 - 企业 - 高校” 链条，中国商业人才和市场化机制仍在培育期。

迷思一：量子必须独立解决所有问题

现实是第一波应用必是 “量子 + 经典” 混合模式。就像手机芯片有 CPU 和 GPU，量子未来可能只是经典计算的 “加速卡”，比如优化 AI 大模型训练。

迷思二：意义仅在于 “算得快”

更深刻价值是 “算经典算不了的”。比如模拟量子材料电子运动，对开发新能源电池和抗癌药至关重要，而经典计算机需算到宇宙灭亡。

迷思三：落地是 “瞬间突破” 而非 “渐进过程”

就像智能手机从 iPhone 1 到 15 的进化，量子计算会经历 “能算→算对→算好”。未来三五年，可能先在加密通信、金融风控等领域 “小试牛刀”。

站在 2025 年回望，量子计算就像 2007 年的智能手机 —— 所有人都知道它将改变世界，但细节未知。

施尧云从阿里实验室到独立创业，正从 “造机器” 转向 “想怎么用机器”，折射行业从 “技术崇拜” 到 “问题导向” 的跃迁。

对普通人而言，量子计算的 “钱景” 或许更吸引人，美国量子初创公司高薪堪比 AI，中国 “东数西算” 也可能纳入量子基建。

但更关键的是，当英伟达用 GPU 生态统治 AI 时代，谁能打造量子时代的 “操作系统”，谁就可能成为下一个微软。

这场革命没有旁观者。你觉得，中国量子计算最可能在哪个领域 “换道超车”？来评论区聊聊吧。

来源：波波百谈