黄仁勋失言引发行业混战 五大技术路线割裂拖累量子概念股

黄仁勋失言引发行业混战 五大技术路线割裂拖累量子概念股 量子计算各技术路线缺乏统一标准与兼容性，但AI与量子的深度融合正加速推进行业走向实用化突破。 2025年初黄仁勋的“15-30年论”及GTC“量子日”论坛引发了量子概念股的持续动荡，也暴露出14家头部量子计算企业在技术架构与标准上严重缺乏共识的行业痛点。视频系统梳理了超导、中性原子、离子阱、光子和拓扑五大流派的技术优劣与代表厂商，并分析了中国百花齐放的竞争格局。同时，文章指出现阶段行业主要依赖政府采购、量子云服务与垂直器件销售实现商业化，而量子与AI的深度融合（如千倍压缩大模型参数）正加速推进，预示着量子计算可能以非线性的“ChatGPT时刻”迎来爆发。 2025年1月黄仁勋抛出“有用量子计算仍需15-30年”导致行业震荡；随后英伟达举办GTC“量子日”论坛，引发14家量子计算巨头的激烈路线混战。 (0:00) 超导量子路线最受科技巨头青睐，优势在于操控快、工程集成度高，但环境要求极严苛且维护成本昂贵。 (5:00) 中性原子路线利用激光悬浮原子，具备天然一致性与常温控制优势，极易规模化扩展至千比特以上级别。 (10:00) 离子阱路线具备高达99.9%的双量子比特门保真度和极佳稳定性，但运算速度比超导慢约100倍且扩展难度大。 (15:00) 光子量子路线以光速飞行的光子为载体，抗干扰且可在常温传输，但面临光子损耗与测量纠缠等技术难点。 (20:00)

2025年英伟达GTC首届“量子日”非但未能弥合分歧，反倒凸显出量子计算领域底层架构严重割裂、技术标准缺失的产业困局。资深投资人与一线从业者指出，当前超导、离子阱、中性原子等流派在工程性能上各有优劣且互不兼容，行业正依托与AI的混合协同以及垂直造血模式艰难推进，共同锚定百万级量子比特的实用化拐点。 盛会背后的共识缺失与生态割裂 (0:00) 英伟达创始人黄仁勋在2025年1月发表“实用量子计算尚需15至30年”的观点后引发相关概念股暴跌；为缓和关系，英伟达于同年3月GTC大会举办首届“量子日”，展示了CUDA-Q软件平台、DGX Quantum混合系统并宣布筹建波士顿量子实验室。然而，现场受邀出席的14位主流量子计算公司领袖各自宣扬自身技术优越性，整机架构之间完全无法兼容，使旨在握手言和的论坛沦为各执一词的混战现场。 OneQubit联合创始人兼投资人Joe Han指出，量子计算行业无法统一技术路径、缺乏标准与协同效应，且全球顶尖人才被严重分散在不同体系中。这种缺乏产业共识的现状不仅暴露出量子计算的深层挑战，也导致量子概念股在论坛结束后再度遭遇重挫，加深了资本市场对其实用化落地周期的忧虑。 五大底层路线的性能权衡与学术争议 目前主流技术路线在保真度、运行速度与工程难度之间存在显著权衡：科技巨头青睐的超导路线（IBM、谷歌、亚马逊、Rigetti）具备操控速度快与工程集成度高的优势，但需依赖接近绝对零度的毫开尔文级稀释制冷机，维护成本极高且双量子比特门保真度约为98%；离子阱路线（IonQ、Quantinuum）双量子比特门保真度达99.9%，但运算速度比超导慢约100倍且多比特振动控制复杂；中性原子路线（Atom Computing、Pasqal、QEra）利用激光操控空间原子阵列，具备常温控制与易扩展至千比特规模的优势；光子路线（Xanadu、PsiQuantum）支持常温传输，但必须突破光子损耗与测量诱导纠缠的算法瓶颈。 与此同时，理论上单量子比特门保真度极高且具备“拓扑保护”的拓扑量子路线陷入了巨大的学界风波。微软于2025年2月发布首款拓扑芯片并在3月全球物理峰会进行阐述，但其关于实现马约拉纳零能模的结论缺乏外部第三方的独立复现，被匹兹堡大学研究员Sergei Frolov等学者公开质疑可能混淆了其他复杂物理机制产生的伪信号，使得该路线在业内仍处于高度争议之中。 梯队分化与多元造血的商业化现实 (40:00) 面对全球技术竞逐，中国呈现出各路线全面布局的态势，超导（本源量子、国盾量子）、离子阱（华翊量子、国仪量子）、中性原子（中科酷院）与光子（玻色量子等）等技术方向均有核心团队攻关推进。在商业化层面，业界形成了一项核心共识，即规模化（Scaling）是实现实用化（Utility Scale）的唯一路径，百万级量子比特是达成质变的核心分水岭。 当前市场已分化为三大阵营：科技大厂依托雄厚资金深耕基础设施与大型软件生态；国家实验室聚焦原始创新与战略研究；初创企业则承受着迫切的造血压力。已上市的IonQ与Rigetti等公司因营收高度依赖政府合同、国防采购及云平台订阅，导致季度财报波动剧烈；未上市的初创企业则探索出更多元的变现渠道，例如Inflection向国防机构提供元器件代工以维持现金流，QEra则在AWS上提供模拟分子运动计算服务获取收益。 AI协同赋能与非线性爆发预期 (45:00) 量子计算已逐步脱离纯概念探讨，与传统人工智能形成了双向赋能的融合模式，主要表现为：利用传统AI辅助硬件纠错训练与量子编译、将量子运行逻辑移植至传统计算机的量子启发式算法，以及将量子处理单元（QPU）接入传统超算中心的第三代混合计算架构。一线研究人员齐军教授指出，利用量子神经网络生成传统大模型参数，可实现100倍至1000倍的大模型参数高效压缩。 一线从业人员普遍认为，量子计算的技术演进并非匀速线性的进度累加，其突破更可能类似于生成式AI在前期多项工程瓶颈攻坚完成后所经历的非连续性爆发，当前行业正处于静待关键工程突破与生态拐点的关键阶段。 量子计算界目前的流派混战与标准缺失，实质上反映出前沿硬科技在萌芽期面临的多路径竞逐与工程攻坚常态。尽管高昂的制冷与控制成本、不稳定的商业模式以及关键实验的学术争议依旧存在，但行业在混合算力架构探索与百万比特规模化目标上展现出的工程演进，构成了通向实用化阶段的核心动能。

[0:00] 黄仁勋: 有用的量子计算还要15年到30年 [0:00] 黄仁勋: 我都不知道量子计算公司已经上市了 [5:00] 水流般波动的电荷 [10:00] 在空间中下棋的原子灯泡阵列 [15:00] 微型钟表舞蹈队 [20:00] 飞来飞去的光波调音师 [25:00] 终极宝藏 [25:00] Sergei Frolov: 欺诈性项目 [40:00] 规模化是通向实用化的唯一途径 [45:00] ChatGPT时刻

[0:00] 英伟大创始人黄仁勋一句非常有用的量子计算还要15到30年时间让量子计算概念股在2025年1月雪崩而他本想在英伟大GTC期间与量子界握手言和却没有想到当他将14位最权威的量子计算公司CEO和领袖们聚集一堂的时候暴露出来的却是量子计算市场的混战现状而这让量子概念股在英伟大量子日之后再次重挫最低的就是贵族是在轻轻不是我们所预期的是一个大型的反态深度上欠缺了一些而在视频发布之后没有想到会在业界引发了非常大的水花我们很惊喜的发现业界很多一线从业者投资人和教授主动找到我们分享了更多这个行业的全球现状包括不同初创公司的技术路线以及落地应用的尝试那么这种来自学界和一线研究人员的反馈实在是太棒了并且这些技术大神们非常耐心的用很接地气深入浅出的讲解和我们进行了多次的交流和采访希望我们能够传达给观众们关于量子计算行业的不同派别的现状与技术路线让我们觉得简直是打开了一个新世界的大门而正值三月英伟达GTC黄仁勋实无前例的召集了数位量子计算业界领军人物之机我们就来和前沿科学家以及一线的从业者们在一起深度聊聊量子计算的现状市场和商业落地的希望黄仁勋是不想与量子界交恶的这也是为什么英美达会在GTC器件大费周章的举办量子日虽然量子计算之后可能会对GPU带来一定的危险但是从英美达布局的KudaQ推出全球首个GPU加速量子计算系统NVIDIA DGX Quantum以及GTC器件宣布将在波士顿新建的专注量子计算实验室这些动作来看那黄仁勋的本意是想牵牵手量子界在开场承认一下错误但是呢他一开口不知道是有意还是无意啊就给这场论坛呢奠定了非常drama的基调I didn't know they were publicHow could a quantum computer company be public老黄在开场的时候直接就说我都不知道量子计算公司已经上市了这也反映出啊在此之前呢大众对量子计算行业的关注度真的是非常有限啊真没有侮辱任何针对任何一个只是在座各位都是喳喳你们这些种只烧钱不赚钱的公司怎么能上市呢伤害性不强但是侮辱性极强的一句话所以黄教主邀请的量子计算的公司越多对量子产业伤害越大我们的采访嘉宾Joe Han在量子计算领域有着超过13年的产业经验也是D-WaveIonQSIC等多家量子计算公司的早期投资人同时也是世界上首家量子计算软件公司OneCubit的联合创始人他认为量子制当天的三场panel论坛当中的14家公司每一家都在描述自己的宏伟蓝图表达自己的技术最具有优越性但想要意见这14家企业的量子整机相互之间几乎完全不兼容这个现象本身就是量子界最大的挑战无法同一路径无法达成共识无法协同无法产生经济效应无法高效利用有限的专业人才那这也是为什么黄仁勋想通过量子日呢向外界传达这个前沿领域的最新进展但是事实却弄巧成拙反而呢让外界意识到如今量子界面临的众多挑战那么接下来我们就和行业人士们一起来梳理一下黄仁勋请来的这十几家前沿公司所代表的技术派别他们各自的发展和商业化落地的情况那我这里先打一个预防针啊这个量子计算这个题呢真的是特别特别的技术特别的干我们呢也试图用一些非常浅显易懂的例子来帮助大家去理解哈那如果大家有觉得什么地方不准确的也欢迎和我们交流首先呢我们就来讲讲科技大厂们最最喜欢和青睐的超导量子路线它被比喻成水流般波动的电荷 [5:00] 通俗解释来说在超导体当中电路中的电荷不再像粒子一样随机运动而是像波一样集体运动展现出量子的波动性超导量子比特它利用的是超导体的这么一个很神奇的量子特性所有这些电荷它是像波一样的做集体的运动体现出了一种量子的波动性所以如果我们把这个超导体做成电路一样那么这个电路就像一个河道一样它允许电流在这个河道中间像河水一样像水流一样波动这种不同的波动模式在这个电荷波的这种模式它就会变成不同的量子的状态那么人们就可以用这种量子的状态去编码零和一并且可以利用外界的电磁场去控制这个量子比特的状态而且让他们发生相互作用从科技大公司的角度来说超导量子比特路线是最受到青睐的我们在上个视频就提过IBM 谷歌 亚马逊Rigeti等公司都采取了超导路线所以目前来看也是发展的较为成熟一些其中呢IBM注重规模和整机迭代不断推出更大规模稳定的芯片自2016年至今呢已经是交付了超过60台量子计算整机谷歌呢已经早期实现了量子纠错并且注重发展量子纠错技术亚马逊呢则市场是通过猫台降低错误直接在硬件层面实现量子容错大家可以回看一下我们之前的视频复习一下而量子界最近的更新太快了就在我们上期视频上线之后亚美讯在2月底推出了首款名为Ocelot的量子计算芯片使用名为猫量子比特的创新设计开发了对硬件需求更低的量子纠错系统而这种技术类似于法国出售公司Alice & Bob的方向所以我们的技术Cat Qubit我们的第一个层是直接建立在Qubit它是非常能力的非常确实的它会把数据的数据3-4的影响到204想想一下这不是只能缺乏这个系统的货币它是非常短暂的时间如果您想到它在沐浩的法律我们已经得到一年一年了Alice & Bob在2025年年初B勒融资了1亿美元同时我们已经已经开始了一年了利于模块化设计通过多块小芯片互联构建大系统2022年Rigeti通过收购Supernova完成在NASDAQ的Spec上市Rigeti的路线是将多个小型量子芯片通过可调偶合连接在一起形成一个更大的系统这种方法类似于将多个小型乐高积木拼接成一个复杂的结构通过这种方式Rigeti能够逐步增加量子比特的数量同时保持系统的稳定性和性能我们喜欢超级组线的效果是因为我们的最维线炎销和电源组线的效果我们在基础上使用一个仙的锂标所以我们知道我们的效果第一次的功能性就是在新的工程中的一种活动因为我们的电源组线电源组线的时机所以我们的电源组线是很容易和机器的CPU和GPU工程就是我们以来所思考的电脑的电脑是在约10s而这会让我们的电脑和GPU的系统很容易相比我们认为我们的电脑是会来到的总的来说虽然超导量子的路线是各大科技巨头们普遍采取的方向但是难典在于超导系统需要在极低温度下去运行制造和维护的成本都非常的高我们上一期视频也在实验室带大家看了量子计算机运行的时候需要非常多层的真空罩就像俄罗斯套娃一样那同时呢虽然各大公司在用不同的方式来解决错误率的问题但是依然需要大量的物理比特来实现容错那么这样的高成本路线是初创公司们一般不会去采用的所以呢我们再来看看其他初创公司们采取的路线是什么样子的那其中的一派叫做中性原子量子比特我们将它比喻成空间中下棋的原子灯泡中心原子量子比特的原理就是用激光显住一颗颗小原子每个原子就像一个小灯泡有着两种状态暗和量代表零和一人们可以利用激光让它们之间发生互动就能够实现计算这个计算方法 [10:00] 优点在于灵活性它不像超导量子比特它制造出来以后就已经就已经焊死在芯片上面了但是中性原子量子比特靠着机关是挪来挪去人们可以通过调控机关的光速可以让这两个比特靠近相互作用交换信息以后挪走再和另外一个比特再发生计算这样的话就大大增加了计算的灵活性而除了灵活性中性量子比特还能被非常好的统一控制很容易去规模化所有的原子它天生都长得一样但是你如果在电路上面去课施超导量子电路的话那总会有一些工艺上面的误差就会导致每个超导量子比特长得都略微有一些不一样那么这就需要后期有很多调整有很多补偿但是中性原子的量子比特它就可以做到都是全统的然后就比较好统一的控制而且它这个原子比较容易获得所以它可以很容易的做到1000个量子比特这种数量级那么不同的公司怎么玩中性原子的这套灯泡阵列呢在这个领域啊前沿的探索公司呢就包括了Adom ComputingPascal还有QR等等公司那么以上我们说到这三家公司呢也都是在英伟达黄人薰今年量子日的邀请名单当中那其中Adom Computing的路线呢是利用原子内部的核子旋追求长存储时间原子内部的核子旋是原子最里面的一个部分好处是它很稳定很少被外界打扰所以它能够把信息也就是量子比特保存很久这就像是量子界的记忆高手所以我们上面提到的把中性原子类比成小灯泡的例子当中可以想象Atom Computing公司关注的就是怎么能够让这个灯泡有着超强的记忆力能够保持记住的状态更久比如说亮了就一直亮着不会突然熄灭所以,Atom Computing公司追求的是技性超好的原子。而法国出售公司Pasco专注于用激光在空间中摆出超大规模的灯泡阵列就像在空间中下棋这又被称之为原子阵列Pasco公司想将这些原子灯泡来模拟复杂系统让这些原子之间产生相互作用用来模拟自然界的规律或者优化复杂系统由于比如说化学结构材料结构城市交通等问题所以大家可以把Pasco公司的中性原子路线想象成拼拼图高手那么这家公司最新融资的情况是在2023年初B轮融资了超过1亿美元我们喜欢称为我们的机器是光专装器非常特别的机器可以用在一个压力的工作同时CPU和GPU但实际上是特别的工作中性原子路线的第三家公司叫QAERA它注重通过可编程原子排列实现特殊优化问题的囚景这家公司有点像把上面的Atom Computing和PASCO的特点再升级一下简单来说就是它不仅要拼阵列还要能够灵活的编程这些灯泡的排列和互动方式用这种灵活性来解某些特别难的优化问题比如说找最优路线分配资源AI训练等等这也就是说呢他们想通过编程式的反原子来解特别类型的数学问题QA最近宣布完成了2.3亿美元的转换债券融资投资方就包括了谷歌和软银希望在未来三到五年内打造一台实用的量子计算机那么可以看出来呢中性原子量子比特的发展路线呢是在超导路线之后被初创公司们采用的最流行的路线之一了但是这个路线呢也有它的挑战这就是如何去实现高精度的原子操控和稳定的激光系统同时呢如何在大规模系统当中保持各原子之间的高 [15:00] 互相作用也是一大挑战你如果要评价一个量子比特的或者线路的优越性我觉得从四个方面来评价多快好省多就是你希望比特数量比较多快就是你希望操作的时间比较短能够在短时间内实现大量的操作好就是你希望比特的精确率比较高物码率比较低省就是你希望这个比特要比较容易制备比如说成本比较低包括制造和维护的成本都比较低那么超导量子比特呢它在多方面呢目前正在努力这个中性原子的量子比特在多方面比较有优势就是它比较容易做的比较多然后呢在快方面呢它们都挺快的然后呢在好的方面呢可能这个目前还是超导量子比特稍微误差率更小一点然后在省的这个方面你说超导量子比特它其实不太省就是因为它需要很低的温度才能运行基本上是豪凯尔文的量级所以往往需要很大的制冷设备来维持它的运行所以它维持运行每天的花费也是非常贵的而这个中性原子呢相对来说用这个激光基本上可以在常温的环境下面做这个控制所以相对来说成本上面会稍微少一点好 我们说完了超导和中性原子的方向接下来还有一个业界在尝试的主流方向就是离子井 量子比特设想一下把带电的原子悬挂在空中再用电场捕捉在一个小盒子里每个离子就像一个微小的钟表状态非常稳定之后人们就可以利用激光控制这些离子就像激光指挥一个完美的舞蹈队队员之间可以相互配合完成复杂的动作这就是离子锦量子比特的原理那这些带电的离子就像一个小小的钟表一样它会在这个离子井中间枕弹然后它这个枕弹的频率是非常的精确状态非常的稳定那人们也可以利用这种枕弹的这些量子态呢来用机关来控制它们相互作用所以对于离子井的方案来说这就像一个舞蹈队而这个方案中的大玩家呢包括了IonQ和Quantinux这两家那IonQ呢作为在风口浪尖的量子概念股公司而Quantinium呢也是作为备受关注可能准备上市的这个量子公司啊自然呢也是被老黄请到了英伟达的量子日对于2015年成立的IonQ来说它主打全联通性希望所有的离子可以相互作用没有限制就像我们刚才说到的舞蹈队的类比IonQ的五团成员之间沟通无障碍反应快适合小型整体的舞团这样能够让量子计算简单直观适合初期应用比如说一些小规模算法或者量子模拟RNQ在2021年3月成功在纽约证券交易所挂牌上市善先摘得量子计算第一股的称号而对于同样采用离子井的Quantinium公司它是美国霍尼威尔公司旗下的量子计算公司目前Quantinium以独立实体来运作霍尼威尔是主要的持股方Quantinium相比IMQ的特点是它采用更复杂的芯片设计可以在同一系统中并行操作通过移动离子实现更高效的门操作在套用回刚才咱们舞蹈队的类比Quanty Newland的方案呢就像一支大型的舞蹈团可以分布式排练与并行操作也就是说好比能同时在多个排练室进行多支舞蹈的编排更适合复杂和高效的人物但是呢量子业界人士告诉我们离子颈路线的挑战在于彼此的操作较慢系统扩展的时候会遇到振动模式复杂控制 [20:00] 难度增大的问题它目前来说还做不了很多基本上是做个十几个或者二十几个比特然后从快的角度来说它的主要问题就是它比较慢就是移动这些离子所需要花的时间是比较长的而且让这些离子之间相互偶合所需要花的时间也比较长所以相对于前两种技术它可能能够慢个一百倍左右但是人们也在这个方向努力的在改进它的这个速度但是它有一个好处就是它特别的精确就是它的这个物码率可以比超导量子比特和中性原子比特都要低很多而且这个技术可以很自然的和一些芯片的制成的这些技术结合在一起所以它也可以做成芯片而且也可以在常温下面运行所以从省的角度来说它也是相对比较省的一个方案所以人们因此也对它期待很大其实基于这种超导它可以在短时间内把它整个的量子体积做得非常庞大但是它的指标比如在它的两个量子比特门电路上面它的保真路我们这也叫做准确度它实际上只有98%但同样的在两个量子比特的门电路上面基于尼斯井来说它可以做到大概是99.9就是小度点位的一个9但它做不到两个9它只能做到99.9这样的保真度它其实对比所谓的超导IBM做的超导这种庞大的物理量子比特这个系统来说的话其实它保真度是有一个质变的一个差异好我们接着来说第四个派别我知道大家快要没有耐心了但是坚持住之后呢我们还会讲到微软最近搞出来的大抓嘛这个八卦下一个呢我们要讲到的派别呢就叫做光子量子计算也是呢有几个业界非常非常重要的公司在这个派别当中了通俗解释来说这个派别不再把目光停留在原子或者离子直接蹲在原地的例子了而是用飞来飞去的光子当作信息的载体用光的偏阵或者路径来编满零合一这就像拿光当信息的快递人光子的好处是可以在光纤中飞得非常快并且不容易被外界打扰抗干扰能力更强但是挑战在于光子本身没法相互作用因此通常需要基于量子测量来让光子纠缠起来完成量子计算你手电筒打两束光两个手电筒那个光就直接交叉就直接穿过了对吧它不会互相弹开来所以我们的生活经验表明光其实是不会相互作用的所以人们就需要别出心裁的去想一些非常奇特的方式来让这个光相互作用那么这个就是利用测量在量子力学中间除了你可以通过相互作用时间演化来让量子系统的状态发生变化也可以通过量子的测量来让量子系统的状态发生变化那么在这个赛道当中两个重要的公司首先是加拿大公司Zenadu虽然没有到现场但是早在2023年的时候他们就开始和英伟达合作首次实现在超级计算机上模拟量子计算运行同时还有一家公司叫Synchonton也是华人逊量子日现场第二个Panel当中的重要嘉宾Zenet就是用连续变量的方式来处理光子信号通过一系列光学元件来压缩光的某个特性实现计算比如说分光镜让光走不同的路径压缩器能让光的某个方向的波动变小以及相位器能够改变光的时间差等等再通俗一点来说这种路径不是用一颗一颗的光子而是控制一束束连续变化的光波控制一整段光的波动包括光波的形状和幅度来表示信息就像调节吉他弦的拉力和震动的方式来编码信息你可以想象Zenadu像是一个玩光波魔术的调音师用一整束光的形态变化来表示和处理量子信息英内人实在认为Zenadu没有来到量子日现场有点可惜因为这家公司除了在光量子技术上的发展之外还开发了开源转线框架Tenning Lane在整个量子计算生态中非常重要Zenadu的话其实它从很早工程度的时候它就着眼源于AI跟量子结合这次不知道它为什么那么低调没有出现因为它的光量子的话也是一个蛮有前景的一个技术然后它的量子的整个以及PennyLane的这个生态我认为也是在至少在前几年早期的时候是要是在因为大家还没有做它的QQDA的时候是一个很重要的一个软件生态其实在里面PennyLane是一个量子加AI的桥梁平台让人们可以用Python程序的方式把量子计算和机器学习结合在一起这个框架 [25:00] 不仅支持量子机器学习还能够兼容多种量子硬件包括我们上面说的光子计算超导或离子设备都能够对接同时还支持经典和量子结合的混合计算所以让Zanadu的生态位在业界有着大幅度提升如果要问我量子生态里面老大老二老三乃至于老四的话我应该是说是英伟达的GudaQIBM的QuizKit五哥的Circ和Zanadu的Penny LaneZenadu最近一次的融资信息呢是2022年底融的C轮筹集了1亿美元估值来到了10亿美元那么另外一家光子量子计算公司的大玩家呢就是SyQuantum它的路线和Zenadu又有点不一样了主要呢是追求用大量单个光子构建巨大集群的状态目标呢是打造容错量子计算机SyQuantum可以被形容成光子的超级拼图玩家他们专注于制造出大量的一颗颗独立的光子然后将它们排列成巨大的量子拼图来执行复杂的计算目标是做出真正容错的可用的大型量子计算机可谓是量子界的乐高专业级选手了 All of these are professional players. EO Jeremy 20 plus years ago in Brisbane using those photons. And now we put those on a chip, repurposing the silicon photonics technology that was originally developed for data center applications, and which I was really excited to hear you speaking about in the keynote. We think that gives us profound advantages in overcoming the scaling challenges that face our field, manufacturability, cooling power, connectivity, and control electronics. And And that leverages put us in this position where we're now breaking ground in the next few months on very large scale data center like quantum computers in Australia and in Chicago. According to the news, CyQuantum's first year in the 3rd of March, is currently in the $60 million of the total capital of the money. The amount of money is at least $7.5 million. It's a very big amount. The most valuable person in the world is Pete他是从了整个量子界所有公司的钱之和的一个传奇式的一个量子科学家和企业家他所展现的就是也有一点像不是针对任何疑问只是在座位都是假的我们的光子路线才是未来代表了未来的量子计算然后我们已经在澳大利亚已经在建我们的半场我们刚刚从什么Global Foundry出来这种展现出来的那种强势感和他对于故事去世的那一种自信感我觉得是也能让黄教主有震撼到的那Pee Shabble非常强势地在论坛上强调说SciQuantum技术已经搞定接下来就是大规模的扩张Scaling的计划但是不可否认的是光量子路线的挑战在于如何高效地产生检测和保持大量光子的量子状态同时呢应对光子的损失问题都是当前面临的主要技术障碍光呢它当然非常的便宜就是招之急来很省比较省然后也可以在常温运行这就不需要低温维持这都是省的好处然后呢从多的角度来说你也有很多光子它它这个它主要是不够好它的损失太严重就是光在这个光线中间传播的时候时不时的光子就丢了就没了就损失丢到了所以呢经常你算着算着你这比特就没了而且呢因为它的这个量子计算和别的量子计算不一样的是它是基于量子测量所做的量子计算而测量本身具有很大的不确定性每次做测量的时候量子系统是按照一定的概率来产生这些测量的结果的所以呢怎么样去设计良好的测量来诱导这个计算按照我们期待的方向进行这就涉及到很多编码的问题就是涉及到很多软件层面的问题好那么接下来我们来聊聊量子界的神秘宝藏与最近的一个大瓜大抓马就是拓扑量子旅特微软最近发布了拓扑量子比特的新进展表示可以利用不会轻易被扰动的马云拉拉费米子来构造量子比特打造更稳定抗干扰的量子计算机这个技术路线我们已经在上一个视频当中给大家详细的解释过了为此我们还浪费了一根耳机线这个视频我们就不重复 [30:00] 大家去看看我们之前的视频那么现在的尴尬点在于业界不认可微软的发现在2月微软发布号称采用了新的物质状态的首款拓扑结构量子芯片的消息之后是引发了业内的强烈质疑要求微软给出更多的实验细节于是微软又在3月17号的APS全球物理峰会期间开了一个发布会但是依然没有能够说服学界比如说匹兹堡大学的量子研究员Sergei Frolov就直接开喷他说微软内部开展的量子芯片研究是一个欺诈性项目托普量子计算从原理上面来讲学界对它并没有很大的争议但是长期以来这个讨论一直都存在于理论和一些简单的实验验证中还没有真正的被非常明确的实现过它相对来说物理还是有点复杂的因为它涉及一个量子多体相互作用的这样一个一些费米子的系统所以这里面往往的有一些信号它可以有很多不同的机制来导致相同的实验信号所以关于这个实验数据应该怎么解读同样的实验数据是否真的就一定是由这个马月拉纳临摹造成的是否一定意味着它有拓扑保护这面有很多复杂的物理的上面的讨论所以学界中也有很多争论在过去的历史中间曾经有一些文章声称发现了马里拉纳临摹但是事实上后来被发现是一些假信号甚至遭到测稿所以学界对它目前是相对来说包括业界也比较谨慎所以人们期待就是说微软能够进一步的公布更多的数据然后在将来未来的实验中间甚至有可能有别的实验组能够重复类似的实验能够交叉验证这个现象来确定马月娜临摹的真实存在最好能够演示这些马月娜临摹能够用一些移动的方式来实现拓扑这个逻辑操作那么如果真的能够他们能够展示这些能力的话那么可能会是一个更加令人信服的证据所以微软目前为止它都是一种in-house experiment就是说它是一个内部的一个测试和实验然后外部的话其实还没有任何一家机构或研究者说可以复现出这样的这马托拉纳存在的可能所以这个是一个值得大家比较质疑的一点如果它真正存在的话那可能是真正可以加速整个量计算的这个商店化或大规模实现的一种可能性因为托普章斯比特他从各个指标来说都是比尼斯锦和比超导要好非常非常多的比如说超导和黎思景它可以做到比如单量子比特门电路可以做到三个九我们说它的保证度可以做到三就是有点九但可能量子比特门电路那种比方说黎思景可以做到三个九或四个九但是超导就做不到可能做到八十九十八但是错不长子比特可以做到七个九八个九比如说它小一点后背可以再做到五个到六个九所以说它的这种保证度是非常高的但问题是这样的Fermiliana-Forgans真的存在吗这是大家蛮期待的一个事情看起来呢马比尔拉纳-Fermis或者说是拓扑量子比特路线真的是量子计算中人人都想要找到的宝藏但是它真的存在吗还是只是遥远的传说呢我们拭目以待了那么在我们上一期量子计算的播客和视频留言区都有不少的观众评论说中国团队在这个领域当中也做得非常的前沿确实如此这里我们也请业内人士来帮我们梳理一下国内的趋势和主要玩家中国国内现在也呈现一个百花期划的一个状态每一条技术路线上面都已经有两到三家不同的公司已经在进行探索段东宁段老师的华裔量子为神租代表那同样的咱们合肥的国宜量子也在做狄子井的探索然后还有郭光灿老师学生所创立的腰阵量子也是以黎晋井还有一家在总部在合肥的奇科量子也是以黎晋井为导书上的一个技术物件那同样的中性原子也是在蓬勃发展的过程当中中国最早的一家以中性原子为基础的量子公司是在武汉叫中科库院但是在过去大概半年过程当中至少有两到三家中性原子公司正在成立和往前推进当中这是原子型量子技术物件电子型的话超导现有的公司就会是所能够 [35:00] 我们叫做通过量子计算长子本源量子为主导的通讯量子它是由郭光散院士的学生郭伯敬老师所创立的同样的以前量子通讯为主要的业务方向的国盾量子也在近期加速了对于量子计算的一个投入所以国盾量子在超导性量子计算机的方面也展现出显著的推进还有就是总部在深圳的量学院量子他们虽然说是做NV色星的量子教学机但是在过去两年到两年半的就是公布出来的数据显示他们也在加大率里投入通用型的超导量子基本机的一个研发过程当中这一家公司也值得大家去关注然后这是电子型的我们最后谈到光子型的那光子型的量子子算呢在国内来讲的话还是处于一个非常早期和推进当中现在在这个方面的话我可能想主要分享的是一家公司是基于上海的独立量子和北京的镇泽量子是由黄磊磊黄老师所代理的一家公司这两家公司是在真正意义上的就是光量子的这个道路上面在往前推进的一个过程所以你可以看到中国现有的不管是在量子计算方面和量子计算的每一个细分路线上面都有多家的公司在理追我感的一个往前去探索的一个路程上面那更不用提咱们国家最现场的量子通讯和量子测量方面也已经展现了一些很让人嘴目的一些成果所以这是简单的和大家分享一下现有的中国量子计算出创领域的一些一些现状和发展那么在上期节目播出之后呢也有不少国内做量子研究的机构和出创公司来联系我们包括和非国家实验室以及呢用量子计算设计要务的很多出创公司啊感觉这个选题还可以继续深挖一下继续的做下去但是咱们这个视频的时长已经撑不住了所以我们之后有机会去实地拜访一下更多的这些公司来聊聊国内的进展这个视频我们就先专注在英伟达的量子日上最后其实产业中还有很多其他正在尝试的路线可能没有那么主流比如说硅自旋量子比特这类技术利用单个原子或电子的自旋作为量子比特就像用指南针的方向北和南来代表零和一这种方法利用了材料本身的微小磁性很像传统电子设备但是在操作上需要更高的精度代表公司就包括英特尔和澳大利亚的Silicon Quantum Computing同时一些大学实验室和政府项目也在进行研究但是由于电子自旋极其微弱操作需要非常精细的控制同时环境造深很容易破坏量子状态这就要求材料和工艺必须极为精密所以目前这个研究方向还在起步的阶段此外呢还有这次量子日出现的D-Wave公司走研发退火量子计算机和门模型量子计算机的路线以及专注于量子技术商业化致力于开发量子传感量子计算和量子网络解决方案的Inflation公司我们在技术上就不过多的展开了等下谈商业落地的时候会再讲到这两家公司那么在黄仁勋集结众领袖人物的量子日上呢除了对技术路线上的非共识也有一些共识的地方那就是规模化scaling是接下来市场发展opment is the target of the核心. I think that, you know, in the end, there are people who are using quantum computers now, who are making progress, who are finding useful problems, but I think when you talk about utility scale, these things that are going to change the world, you have to get to a million. Now, we follow the path to the world of 100 million miles. We also have the ability to work and use the technology technology products. We can find out how many enterprises and companies are in the same place. At the end, we have built the companies' business of IBM, and the government are in hand. IBM, Google, and Amazon, these companies usually have a wealth of money and technology to build a large-scale software, and to build a long-term development, and to develop a long-term development. The advantage of the overall growth of the company is in the entire plan, and to invest in the financial sector, but in some of the high-tech technology, [40:00] 可能就会更加的保守那政府资助项目呢通常覆盖基础科学研究人才培养和长远站立目标这些项目往往聚焦于原始创新资助大学和国家实验室开展前沿实验比如说中国的国家量子实验室欧洲的Quantum Flagship美国的国家量子计划等等政府项目的特点呢是资金充足目标明确比如说实现量子通信量子传感或者初步的量子计算原型但是在商业化方面进展较慢最后呢初创企业在量子技术领域通常专注于某个具体问题或者技术的细分市场他们的优势呢在于灵活创新和改喻冒险比如说在中性原子平台上Atom ComputingPascoQERA等初创企业就可以更快的尝试新方法优化激光控制系统和扩展原子阵列在光子量子计算领域SyQuantum和Xenadu正在以非常大胆的规模目标来进行芯片化设计而在规机和自旋量子比特上也有一些初创企业利用现有半导体工艺迅速的迭代产品初创企业往往在市场中起到颠覆者的作用他们能够以较低成本尝试一些大厂不愿意承担的风险项目虽然初创企业规模较小但是他们的创新速度快技术路线灵活可以在一些细分领域实现突破甚至推动整个行业的进步当然对于风投资金支持的出创公司以及已经上市的量子概念股公司来说大规模资金和人力投入需要长时间稳定的回报而他们必须更快的转向市场应用比如说云端接入特定问题优化等等为大厂的整体战略提供新鲜的思路和技术验证而对于目前头部企业的商用落地和收入情况有这么几个大方向首先呢就是直接卖量子计算机整机以及对应的量子计算云服务上市的三家公司就是RQDeweb和Rigetti这三家公司的营收都多多少少来自于和政府的订单有卖云服务的有卖真机的这就是为什么能看到他们的这种Portly Earning的这种Flaturation会非常显著D-Wave 最早的时候就是以卖真机出名的它最早的是卖个洛奇和马丁然后第二它是卖给谷歌和NASA的联合体它就卖真机但是它知道卖真机的时候它的财报就会有这些spike 和这些valid那它为了去 smooth 这些curves情况下它一定是以云服务为导向RNQ和Rigeti更多的是把它们的登机在AWS和Azure上进行一个分享来至于其他的云吧这就是按时的一个收费这样的一个状态那么第二个收入来源的大方向呢是与大企业客户实验室和研究机构来进行合作另外呢就是通过和潜在的甲方进行做POC就是Proof of Concept的一些研究也会收取不小的顾问费用是这么的他们的收入大概其实是这些部分组成的而最后的大头来源就是国防订单了最后呢就是参加国家的Alpha或Dalpha的企业计划他们会直接收到这些科研的一个经费虽然这个被纳入叫非营收入但是也算是收入的一部分这是三家上市的公司而非上市的出售企业们他们的收入来源呢会更丰富一些也会更垂直一些比如说Inflection这家公司Inflection就很温暖了它有大量的国防部的一个订单就来自于就是Nisc会对它的原子供进行采购Inflection其实是一个很大的一个供应杖这是第一第二呢是它在这个光学气垫上其实中性原子和离子锦几乎是一个亲兄弟的那种感觉他们所共用的器件的共用度可能会去到30%左右Roughly所谓的很多器件它可以做出来寄给离子锦那种也可以中性原子所以的话它在器件上面也做了很多的一个努力他们会做收费的联合研发他们会提供器件会定制化的一些器件这是第二点第三点呢就是美国政府在过去的一段时间在我们叫Position Navigation TimingPNT的这种采购上面有很大的一个订单会出来就Inflection得到DARPA和IPA特别是在这一块的收入是不小的组成部分QR是因为上到AWS的云然后在AWS上有两种一种是Digital的框架Computing一种是Analog的在AWS上Analog的框架Computing的Device框架Device就是QR它用QR进行模拟分子的运动就特别好所以QR会在AWS和其他的几个量子明明上得到不少的收入其他的就很多公司都有一些特别的它的过人之处包括硅谷101第一期关于量子的那家公司ANNEL他们的一个量子芯片的一个制程其实也是他们自己的 [45:00] 一个杀手锏是从他们之前的实验室延续出来的所以他们在做自己量子晶片之前就为别人家做量子晶片就是设计和开发量子晶片就已经能赚到不少的很丰富的一个现金流这也能造成很多公司在有现金流的这个过程当中都是非常健康的是这样而来所以的话他们的融资有压力但是他们也能也不能叫自己自足但是也能产生一些显速的营收吧那最后呢我们把这三种营收模式中的第二种再单拎出来拓展一下那么说到商业应用上其实前沿科技领域的行动啊往往会比大众想象的要快一些我知道在上一期我们的评论区啊有很多人觉得量子计算应用还是炒作噱头和PPT啊但是不可否认的是我们确实已经看到了很多商业上的尝试目前量子计算公司的甲方客户呢就包括了比如说药物研发啊材料设计优化问题这些方向这能够让量子化学量子金融量子路线规划量子加密和量子超距传输等应用正在快速的被实验同时量子负能AI甚至被AI反向负能也在业界出现了巨大的进展那么这一点我们在上个视频当中也有提及AI与量子的结合发展我们的嘉宾也有进一步的补充就是量子与AI之间的一个结合基本上是有三种状态和三种模式第一种是用AI去死度量子计算机的早日实现包括接下来英伟达的量子交付中心都是为这件事情做的前提读点那第二点呢叫做量子启发式算法就是把在量子里面所得到的启发用经典的计算机进行一个执行那第三种呢就是量子AI和实现化那这个步骤呢又分为两步一个是混合式的一个是纯量子式的我特别相信接下来很多这一种Hybrid我们用AI作为加速器的一部分在整个算法当中作为加速的一部分来进行提高会有显著的一个提高而且在接下来很多超算中心多多少少都会引入量子硬件或者我们俗成的叫QPU进行一个混合的一个搭建为未来的这一种量子计算和AI的真正是无缝连接进行一个前期的一个铺垫那一线研究人员就告诉我们利用量子神经网络生成传统大模型AI的参数可以造成100到1000倍的大模型参数高效压缩同时利用传统AI辅助量子模型的训练优化和量子造身纠错可以让量子模型适应大数据应用也就是说纯量子的纠错技术和纯量子的机器学习发展过分依赖于量子硬件但是通过AI的辅助可以帮助在现有量子架构上实现量子的实际应用那么齐军教授如今研究的领域就是让两者同步进行将量子和传统的优势都利用起来确实发现量子算力其实在推动某些AI技术上面它具有一些传统计算不具有的一些优势所以我们搭建可能第三代的这种混合架构就传统算力跟量子算力混合的这样的量子AI模型的话就借鉴了彼此之间的惩处我们可以让传统的AI帮助量子这样的模型做训练而量子的模型它擅长的是快速的采样快速的输出结果快速的这样的学习实际上之间互相有自己的优势我们让它优势可以互补达到我们第三代的量子AI那条系统可能会发现大科技企业中有着更多的尝试AI可以帮助量子计算产业更快的发展在量子编译量子纠错数字孪生模拟器和自然语言量子编程上有多方的支持简单来说AI让量子计算机更聪明更高效更抗躁而量子计算反之可以给AI带来加速在量子神经网络量子搜索优化算法量子分位模型和量子生成模型方面都能够反补AI的发展在未来能让AI跑得更快学得更深解决现在难以企及的问题那我们到这里说了这么多不同的门牌不同的技术路线其实总结一下就是量子计算技术现在确实还在较早的发展阶段所以呢才会出现没有技术共识的现状但是这不就是前科技的没料之处吗尝试合作证明失败追求看似不可能的路径被挑战被质疑漫 [50:00] 慢慢地科普慢慢地探索再慢慢地走进大众的视野然后去改变世界这个过程可能会非常的漫长而我们现在已经慢慢地还是看到了一些曙光一个可行的技术路线的苗头马上就在黎明的时候那么问题就是我们什么时候能够把它扩展起来把它真正地实现剩下的就只有是这叫做工程上的技术的难题所以说它很大概率可能是不是说你看着有一个进度条它慢慢的每天一点一点的从10% 20%最终涨到100%但是当你在前一天晚上睡觉还是觉得量子系列机现在只有100个量子比特什么也干不了但是你明天早上起来Google就announce了OK我们现在造好了对吧所以这个时候是人们人们可能会expect这是一个非常迅速发生的事情就像ChatGPT被挂在网上让大家都能使用之前很多人都不知道这是个什么东西然后它有什么用但是呢当它这个东西一旦open to everybody的时候那么所有人都马上就知道我们的生活被改变了好了以上就是我们贵贵101聊量子计算的第二期视频了当然这个垂直的赛道呢我们还会继续的深挖下去欢迎行业从业者继续的联系我们跟我们一起来追踪接下来的技术发展和行业趋势那么这期视频真是有点干但是希望大家觉得有所收获你们的点赞留言还有转发是支持我们贵国101做好深度科技和商业内容的最佳动力我是陈倩那我们就下期视频再见了Bye