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“量子计算何时才能实现？”这个被反复追问数十年的问题，不仅是对整个行业的持续鞭策，更是一个永恒的挑战。答案众说纷纭：有人声称早已实现，有人则警示仍遥不可及。

二十年前，D-Wave公司高调断言，实用量子计算触手可及。随即而来的是学界激烈的批评，至今余波未平。

2025年初，英伟达 CEO 黄仁勋打趣说，十五年太早，三十年太晚，也许二十年正合适。话音甫落，美国三家量子计算上市公司市值几近腰斩。

2018年，加州理工学院教授约翰·普雷斯基尔提出“NISQ”（噪声中等规模量子）器件的概念，引发业界对其实用性的探索热潮。这类器件具备数十至上百个量子比特，虽已超出现有经典计算的模拟能力，却依然脆弱、难以纠错，每一步操作都伴随着信息损耗。若试图将其用于实际计算，在必须的海量步骤后，残存的有效信息必然湮没于噪声之中。所以其实用性在我看来属异想天开。即便如此，学界仍持续发表大量论文，力图破局。

2023年底，普雷斯基尔在“量子到商业”（Q2B）大会上坦承NISQ未达预期。随之而来的，是某些大公司团队解散、初创企业倒闭，量子计算仿佛落入“寒冬”。

然而此时，我却看到了NISQ实用的希望——如果我们能挑战预设。

首先，要突破如下预设：实用的量子计算将由纯粹的量子计算机独立完成。当前的量子芯片连实际问题的输入都无法容纳，更遑论求解。而历史一再证明，人类最善于把已有的工具发挥到淋漓尽致。让当前的量子芯片和强大的经典计算系统紧密协同，融合成更强大的实用系统，这不仅实际可行，也很可能是量子计算迈向实用的主要形态。

其次，实用性不应仅以“量子加速”来衡量。我认为，除加速外，量子计算的意义也在于“不同”——提供一种远在经典范式之外的解决方案。百级别量子比特的器件，即便堆积世界上所有的GPU也无法有效模拟。含有如此量子芯片的混合计算是纯粹经典算力无法企及的，从而为发现价值提供了新的可能。这样的“不同”有别于“加速”，是因为经典算力可以通过完全不同的想法赶超暂时领先的量子算法，而两者的竞争永远没有确定的胜者。因此我称量子-经典深度融合的计算为“量子跃迁计算”；用“跃迁”而非“加速”，正是为了突出“不同”的价值。

我甚至认为，相比于材料、化学模拟等有理论量子加速的领域，量子跃迁计算在物流、调度、优化、路径设计等难题上，或许会带来更大的价值。这些问题在现实中无处不在，同时也如此之难 --- 包括所谓“NP难”问题 --- 以至于即使量子计算也无法快速求解。在尝试中验证和提升的启发式算法是唯一的解决路径。此时量子跃迁计算的“不同”，有广泛而高价值的用武之地。

我们看到，近年来系统、软件、融合算法和应用等量子计算机科学的研究在迅速升温。比如计算机体系架构顶级会议ISCA中量子论文的比例4年内就增加了2倍。与此同时，产业界也如火如荼。英伟达与以色列初创公司 Quantum Machines （QM） 联合推出DGX Quantum，将 GPU 超算平台与量子控制模块整合；与纽约初创公司 SEEQC 联合实现量子芯片与 GPU 的直接高速互联；高级编程语言CUDA-Q 将量子程序无缝嵌入如AWS Quantum Service的云端服务中。这些产品助力技术栈两端的玩家：量智融合应用开发者和量子硬件的提供商；帮助他们专注于自身领域，并在协作中互利共赢，从而实现从应用到硬件的价值闭环，激活量子算力产业。

英伟达量智融合系统DGX Quantum架构图

这个产业形成的一个标志性事件是英伟达在2025年3月首次举办的“量子日”。黄仁勋量智融合的大旗一挥，汇集几乎所有量子硬件明星初创公司的一号位以及微软和AWS两个潜在云计算合作伙伴的量子计算负责人。另一个侧面证据是QM这个聚焦控制系统的初创企业累计竟已获得2.6亿美元的巨额融资。这说明资本市场认同量智融合算力中心的图景和QM可在其中规模化部署的故事。

公共领域的投资同样惹人注目：一股国家超算量子升级的热潮正在席卷欧美亚等致力科技的国家，包括美、英、德、西、日等国。

那么，核心问题是：量子跃迁计算何时能进入实际应用？未来并不遥远。

这里我要再次挑战预设——量子计算的实现不会发生在一夜之间，而会是一个浩浩荡荡的、不可抵挡的、量变至质变的演化过程——从最初的炒作和批判，到各自有理有据的争议，再到广为接受的共识。

我认为这个过程已经进入第二阶段：在科学论文和财报里发布的实用宣称，虽非铁证如山，已经不容忽视。当前我们无法确定量子计算已经带来实用价值；但可以确定的是，已经有充足的理由加大探索的力度。

对任何有远见卓识之士，现在正是积极布局，抢占先机的时刻。管理者不仅要让自己的企业“量子就绪”，而且要开始打磨未来量子竞争优势。计算机科学家和工程师，要自信地在舞台中心开拓量子计算技术。科技政策制定者除了继续支持量子硬件外，需积极投入计算方向的研发、人才培养和生态建设。一个急迫且高效的方向是刺激应用，以应用端的市场引导和带动下层的软件、系统和量子硬件整个技术栈。

量子计算正处于一个深刻的转变之中——从“量子”走向“计算”。能够辨识这个转变并且趁势而为者，将占据驾驭量子算力的最佳位置：在量子和经典的双驾马车上，不仅算得更快，而且算得不同。

作者简介：

本文作者施尧耘，于普林斯顿大学取得计算机科学博士学位。曾任密歇根大学电子工程与计算机科学系教授，阿里巴巴量子实验室创始主任。现为独立研究者与创业者。