摘要：量子计算投资并非成败参半的高风险赌博。多伦多大学和南加州大学的最新研究通过分析超过5.1万家公司的专利数据发现，即使容错量子计算机迟迟无法实现，量子技术研发仍能为传统计算系统带来显著改进。这一发现颠覆了科技界长期存在的"量子投资全赢全输"观念，为当前数十亿美元

信息来源：https://thequantuminsider.com/2025/08/26/quantum-research-may-pay-off-even-if-quantum-computing-fails-study-finds/

量子计算投资并非成败参半的高风险赌博。多伦多大学和南加州大学的最新研究通过分析超过5.1万家公司的专利数据发现，即使容错量子计算机迟迟无法实现，量子技术研发仍能为传统计算系统带来显著改进。这一发现颠覆了科技界长期存在的"量子投资全赢全输"观念，为当前数十亿美元的量子研发投入提供了新的理论支撑。

研究结果表明，量子计算研究产生的"溢出效应"正在持续反哺传统计算领域，生成实用的"量子启发"算法和技术改进。这意味着企业和社会在量子硬件实现商业突破之前就已经开始受益，从根本上改变了人们对量子投资风险收益比的认知。

这项发表在SSRN期刊上的研究由多伦多大学的Francesco Bova和南加州大学的Florenta Teodoridis共同完成。他们通过追踪2001年至2019年间公司专利申请行为的变化模式，揭示了量子技术发展对整个计算生态系统的深层影响。

专利数据揭示的投资逻辑

研究团队的核心发现挑战了传统的创新经济学假设。数据显示，拥有传统计算专利组合的公司申请量子计算专利的可能性比其他公司高出6到11倍。这一差距并非偶然，而是反映了这些公司对量子研究溢出效应的战略性认识。

IBM、谷歌等在经典计算领域具有深厚积累的公司更愿意投资量子系统，因为这项工作通常会催生增强其传统平台的技术。正如研究人员所指出的："拥有经典计算投资的公司在量子计算方面的投资比没有经典计算投资的公司更多，随着量子计算机商业化可能性的增加，这两组之间的投资差异会缩小。"

2016年成为这一趋势的重要转折点。IBM当年推出量子云服务，显著增强了市场对商业规模量子计算前景的信心。此后，原本没有传统计算基础的公司开始加速进入量子领域，缩小了与传统巨头的投资差距。这种变化模式完全符合研究团队的理论预测：当商业化前景更加明朗时，缺乏溢出效应保护的公司也有了更强的投资动机。

研究采用的分析框架基于诺贝尔经济学奖得主达隆·阿西莫格鲁的经济模型，但进行了重要扩展以考虑跨技术领域的溢出效应。经典计算专利被归类为G06F类别（"电子数字数据处理"），量子专利则属于G06N 10/00类别（"量子计算，即基于量子力学现象的信息处理"）。

重新定义社会最优投资水平

传统创新经济学理论认为，市场机制往往导致企业对高风险、长期技术投资不足，因为私人收益通常低于社会收益。然而，当量子研究存在向传统计算的溢出效应时，这一逻辑被彻底改写。

研究发现，在某些情况下，私人对量子技术的投资可能达到甚至超过社会最优水平。这里的"社会最优"指的是能够为整个社会带来最大利益的投资水平，即使个别公司无法从中获得最大利润。

这一结果的重要意义在于，它表明市场机制在量子技术领域可能比传统理论预测的更加有效。企业基于自身利益进行的量子投资决策，实际上可能与社会整体利益高度一致。这为政府在量子技术政策制定中提供了新的思路：与其担心市场投资不足而大举干预，不如重点关注如何促进溢出效应的产生和传播。

从社会最优的角度来看，即使一家公司对构建容错量子计算机的前景持谨慎态度，这项投资仍然具有正面价值，因为研究过程中产生的量子启发算法能够改进当前的传统计算系统，在完全量子计算机出现之前就为物流、金融、药物研发等行业带来实际效益。

量子启发算法的现实价值

量子启发算法代表了量子计算研究最直接的溢出效应。这些算法借鉴了量子计算的理论原理和方法，但运行在传统的经典计算机上。虽然无法实现真正量子系统的指数级加速，但在许多实际应用中仍能带来显著的性能提升。

在优化领域，量子退火启发的算法已经在交通路径规划、供应链管理、投资组合优化等场景中展现出实用价值。这些算法通过模拟量子系统的并行搜索特性，能够更有效地探索复杂的解空间，找到传统方法难以发现的优质解。

机器学习是另一个受益显著的领域。量子启发的神经网络架构、张量网络方法等技术正在被整合到现有的人工智能系统中。虽然这些方法仍在传统硬件上运行，但它们借鉴了量子系统的数学框架，在处理高维数据和复杂模式识别任务时表现出独特优势。

材料科学领域的分子模拟同样从量子计算研究中获益。研究人员开发的量子化学算法虽然最终在经典超级计算机上执行，但其设计理念来自量子力学第一性原理，在预测分子性质和化学反应方面比传统方法更加精确。

商业战略的新维度

研究结果为科技公司的战略规划提供了重要启示。对于已经在传统计算领域有所积累的公司而言，量子研发不应被视为对核心业务的偏离，而应看作是强化现有产品和服务的战略投资。这些公司可以将量子团队的研究成果直接应用到改善现有计算平台的性能上。

对于初创企业和传统计算领域之外的公司，研究揭示了进入时机的重要性。在量子技术商业化前景不明朗的早期阶段，缺乏溢出效应保护的公司面临更高的投资风险。但随着技术成熟度提升和商业化可能性增加，这些公司的进入动机会显著增强。

客户角度的考量同样重要。无论优化问题最终是由真正的量子计算机解决，还是由运行在经典硬件上的量子启发算法处理，关键在于能否更快、更高效地获得解决方案。从这个意义上说，量子技术的价值不完全依赖于硬件突破，而更多地体现在算法和方法论的创新上。

政策制定的新思路

这项研究为政府量子技术政策提供了新的理论基础。传统的科技政策往往基于"市场失灵"假设，认为政府需要弥补私人投资的不足。但在存在显著溢出效应的情况下，政策重点应该从"投资多少"转向"如何优化"。

政府可以通过建立跨行业合作平台、支持基础研究、完善知识产权保护等方式，促进量子技术向传统计算领域的技术转移。这种政策导向既能避免过度干预市场，又能最大化社会整体收益。

国际竞争维度同样值得关注。各国在量子技术领域的投资竞争不仅关乎未来的技术制高点，也影响着当前传统计算能力的提升。从这个角度看，量子投资具有了双重战略意义。

研究团队指出的局限性也需要认真考虑。专利数据虽然提供了可量化的创新指标，但可能低估某些形式的研究活动，特别是以商业机密形式存在的软件创新。此外，2019年的数据截止点意味着量子技术快速发展期的最新进展未能完全体现。

未来研究需要更深入地探究具体的溢出机制，比如张量网络算法、材料发现方法等特定技术如何从量子研究转移到传统应用中。区域差异分析、初创企业与成熟公司的比较研究等也能为政策制定提供更精细的指导。

正如研究人员所总结的："当企业实现研究组合多元化时，社会将受益。无论是通过量子计算的直接进步，还是通过量子技术对经典系统带来的改进，最终结果是为商业和科学领域提供更强大的计算工具。"这一观点为量子技术投资提供了更加平衡和现实的评估框架，有助于各方做出更加理性的决策。

来源：人工智能学家