當(dāng)AI量子化從口號(hào)變成產(chǎn)業(yè)敘事，中國(guó)或?qū)?shù)立全球標(biāo)桿，跑出量智獨(dú)角獸。

（AI制作）

文/每日資本論

噓！AI的風(fēng)向變了。

日前，北京市政府新聞辦舉行2026年北京市未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展重點(diǎn)工作新聞發(fā)布會(huì)，有關(guān)人員表示，面向2026年，北京市將圍繞未來(lái)信息、未來(lái)健康、未來(lái)制造、未來(lái)能源、未來(lái)材料、未來(lái)空間六大領(lǐng)域加速培育壯大未來(lái)產(chǎn)業(yè)。其中，在未來(lái)信息方面，北京市將聚焦通用量子科技、人工智能、元宇宙、光電子、6G等領(lǐng)域加快技術(shù)攻關(guān)與產(chǎn)業(yè)落地。

信號(hào)十分明顯——量子科技正在成為AI賽道的下一個(gè)香餑餑。

事實(shí)上，量子科技作為未來(lái)產(chǎn)業(yè)，從2016年首次寫(xiě)入“政府工作報(bào)告”，此后連續(xù)七年躋身核心賽道。2025年10月發(fā)布的“十五五”規(guī)劃建議明確將量子科技列為新興產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn)，與人工智能、6G等并列。2026年“政府工作報(bào)告”進(jìn)一步要求國(guó)家算力樞紐節(jié)點(diǎn)新建數(shù)據(jù)中心綠電占比超80%，推動(dòng)量子科技與綠色算力的深度融合。地方層面，多個(gè)城市也在爭(zhēng)相打造成為量子產(chǎn)業(yè)高地。

那么，AI與量子計(jì)算之間是什么關(guān)系？

AI本身就能給出近乎完美的答案：“如果把我比作‘超級(jí)大腦’，我很聰明，能寫(xiě)詩(shī)、作畫(huà)、寫(xiě)代碼，但我‘吃飯’（耗電）越來(lái)越多，‘長(zhǎng)身體’（模型變大）越來(lái)越慢。而量子計(jì)算仿佛給我‘開(kāi)了外掛’，讓我想問(wèn)題更快、處理更復(fù)雜的問(wèn)題，還能讓我從‘算到地老天荒’變成‘秒出答案’。”

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，一旦量子計(jì)算能夠和現(xiàn)有人工智能框架、經(jīng)典AI算法結(jié)合起來(lái)，算力焦慮和能源焦慮都會(huì)被徹底打破。

電力焦慮，AI擴(kuò)張的“阿喀琉斯之踵”

眾所周知，過(guò)去兩年，AI的競(jìng)爭(zhēng)幾乎完全圍繞大模型的參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練速度展開(kāi)。但到了2026年，情況正在發(fā)生深刻變化——電力與算力成本迅速攀升，數(shù)據(jù)中心用電正在成為新的剛性約束。

國(guó)際能源署（IEA）的數(shù)據(jù)給出了清晰的量化圖景：2024年全球AI數(shù)據(jù)中心用電量達(dá)到415太瓦時(shí)，占全球總用電量1.5%，約與英國(guó)全年用電量相當(dāng)。到2030年，這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)將翻一倍至945太瓦時(shí)，比日本當(dāng)前的總用電量還高。而從更長(zhǎng)期看，IEA預(yù)計(jì)到2035年，數(shù)據(jù)中心將占全球電力需求增長(zhǎng)的十分之一左右。

碳排放同樣不容忽視。IEA數(shù)據(jù)顯示，2024年全球數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的間接碳排放約為1.8億噸，到2035年預(yù)計(jì)將攀升至3億噸。雖然這一排放總量尚不足能源行業(yè)總排放量的1.5%，但數(shù)據(jù)中心已成為增速最快的排放源之一。

再將視角從宏觀拉回微觀，問(wèn)題變得更直觀。一臺(tái)AI服務(wù)器配備8張加速卡，整機(jī)功耗輕松突破5000瓦，滿(mǎn)負(fù)載甚至可達(dá)8000瓦以上。而這還只是計(jì)算單元本身的能耗，為了帶走這些熱量，數(shù)據(jù)中心的冷卻系統(tǒng)平均需要額外消耗正常電力50%的能源。

更扎心的是，在大型AI訓(xùn)練集群中，數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗占系統(tǒng)總功耗的90%以上，而算力增速在兩年內(nèi)提升了750倍，內(nèi)存帶寬增速卻只有1.4倍。

當(dāng)大模型把電表越推越快，行業(yè)開(kāi)始意識(shí)到，繼續(xù)依靠堆GPU、堆算力的路徑正在逼近物理邊界。芯片制程逼近3納米以下，量子隧穿效應(yīng)導(dǎo)致漏電率激增，3D堆疊雖提升算力卻讓散熱效率驟降30%—50%。算力不再是單純的技術(shù)問(wèn)題，而是能源問(wèn)題、基建問(wèn)題、地緣政治問(wèn)題。

更深層的結(jié)構(gòu)性焦慮正在浮現(xiàn)：再往前走，不能只靠堆電和堆卡了。在傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)逼近極限的背景下，量子計(jì)算憑借獨(dú)特的物理特性，成為破解AI算力與能源困局的顛覆性方案。

全國(guó)人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰在今年全國(guó)兩會(huì)期間直言，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但仍面臨兩大突出挑戰(zhàn)：一是模型研發(fā)對(duì)進(jìn)口算力依賴(lài)度高，國(guó)產(chǎn)算力“好用、易用、迭代快”的生態(tài)不完善；二是面向下一代AI的交叉前沿布局不足，兼具AI與數(shù)學(xué)、量子、類(lèi)腦、微電子等背景的復(fù)合型頂尖人才短缺。他的核心建議之一，正是“探索量子計(jì)算賦能AI，開(kāi)辟突破算力瓶頸的新路徑”。

量子登場(chǎng)，AI的算力新解與技術(shù)革命

換言之，AI競(jìng)爭(zhēng)，正在從模型層走向計(jì)算能力的重構(gòu)。而量子計(jì)算，正在成為這場(chǎng)重構(gòu)中最具想象空間的變量之一。但量子計(jì)算對(duì)AI的價(jià)值，需要被準(zhǔn)確理解。

常見(jiàn)的誤解是把量子計(jì)算當(dāng)成更強(qiáng)的顯卡。請(qǐng)注意，量子計(jì)算并不是一種通用提速工具，而是基于一套完全不同的物理規(guī)則與計(jì)算模型。它的潛在優(yōu)勢(shì)不在于在所有任務(wù)上都更快，而在于可能在少數(shù)特定問(wèn)題上顯著優(yōu)于經(jīng)典計(jì)算機(jī)——比如某些復(fù)雜模擬、組合優(yōu)化、密碼學(xué)與采樣類(lèi)任務(wù)。

因此，人工智能與量子計(jì)算的結(jié)合，更像三條并行的路線(xiàn)：量子幫助AI在少數(shù)關(guān)鍵環(huán)節(jié)獲得潛在加速；AI幫助量子系統(tǒng)變得更穩(wěn)定、更可工程化；以及AI與量子在科學(xué)與產(chǎn)業(yè)的少數(shù)高價(jià)值任務(wù)里形成混合工作流。

在量子助力的方向上，國(guó)內(nèi)相關(guān)科研機(jī)構(gòu)已經(jīng)給出了階段性答卷。與此同時(shí)，AI助力量子計(jì)算的方向取得了更現(xiàn)實(shí)的進(jìn)展。中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)交叉信息研究院院長(zhǎng)姚期智曾表示，國(guó)內(nèi)在用AI賦能量子糾錯(cuò)領(lǐng)域的研究已經(jīng)達(dá)到全球先進(jìn)水平。谷歌在這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了指數(shù)級(jí)的錯(cuò)誤降低，其核心技術(shù)AlphaQubit是一個(gè)為量子糾錯(cuò)設(shè)計(jì)的解碼器，經(jīng)AI機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練而成。

隨著量子計(jì)算與AI的逐步融合，“AI+量子”逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。未來(lái)，在生物醫(yī)藥領(lǐng)域，量子計(jì)算可模擬藥物-靶點(diǎn)相互作用，大幅縮短新藥研發(fā)周期；在金融領(lǐng)域，量子算法可優(yōu)化投資組合、實(shí)現(xiàn)高效風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；在工業(yè)領(lǐng)域，量子計(jì)算可優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度、提升能源利用效率；在氣象領(lǐng)域，量子計(jì)算能實(shí)現(xiàn)高精度氣象預(yù)測(cè)，為防災(zāi)減災(zāi)提供支撐。

國(guó)內(nèi)科技巨頭與創(chuàng)新企業(yè)已經(jīng)快速行動(dòng)起來(lái)。天眼查顯示，3月18日，科大訊飛與兩儀萬(wàn)象合資成立了量智開(kāi)物（北京）科技有限公司，該公司經(jīng)營(yíng)范圍含量子計(jì)算技術(shù)服務(wù)、人工智能理論與算法軟件開(kāi)發(fā)、人工智能行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)等。

據(jù)悉，量智開(kāi)物是國(guó)內(nèi)首家專(zhuān)注于人工智能與量子科技深度融合的實(shí)體公司，標(biāo)志著兩大前沿技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新邁入實(shí)體化運(yùn)營(yíng)新階段，也標(biāo)志著國(guó)內(nèi)頂尖的人工智能力量與量子物理硬件底座實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。作為人工智能領(lǐng)域的“國(guó)家隊(duì)”，科大訊飛近年在通用大模型領(lǐng)域持續(xù)領(lǐng)跑；兩儀萬(wàn)象則孵化于清華大學(xué)頂尖的原子量子計(jì)算團(tuán)隊(duì)，聚焦原子量子計(jì)算的整機(jī)研制和全棧技術(shù)自主可控，在實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)量子計(jì)算至關(guān)重要的比特規(guī)模擴(kuò)展性與相干操控方面具備國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

通過(guò)合資公司形式，科大訊飛可整合多方資源，降低技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，加速量子計(jì)算與AI的融合落地。這一動(dòng)作與訊飛此前“應(yīng)用層-產(chǎn)業(yè)鏈層-算法層”的梯次戰(zhàn)略一脈相承，本質(zhì)是在算力與電力雙重約束下，提前卡位下一代計(jì)算體系。

與此同時(shí)，需要全體國(guó)人清醒認(rèn)識(shí)到，與美國(guó)相比，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的一個(gè)相對(duì)短板在于源頭創(chuàng)新。當(dāng)前，我國(guó)在源頭創(chuàng)新領(lǐng)域仍面臨較為突出的人才缺口。從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展來(lái)看，國(guó)內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)與企業(yè)需持之以恒、久久為功，著力補(bǔ)齊這一關(guān)鍵短板。在量子計(jì)算領(lǐng)域，更應(yīng)倡導(dǎo)全社會(huì)共同參與、人人盡責(zé)，堅(jiān)決避免“內(nèi)卷式競(jìng)爭(zhēng)” 與低水平重復(fù)建設(shè)，聚焦并深耕真正的原始創(chuàng)新。

好了，當(dāng)AI正在跑步進(jìn)入量子時(shí)代的這句話(huà)，在2026年從口號(hào)變成了產(chǎn)業(yè)敘事，當(dāng)量子計(jì)算與AI的融合，并在未來(lái)逐漸從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用時(shí)，中國(guó)或?qū)槿駻I產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了一個(gè)樣本，跑出N個(gè)量智獨(dú)角獸。

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