量子竞赛已经拉开帷幕：谁在争夺那台能够改变世界的计算机？
就在几年前，量子计算机还主要以昂贵的实验室设备形式存在，科学家们仅利用它们进行实验演示，几乎无法应用于实际商业领域。如今，这一局面正在逐渐改变。 美国、中国和欧洲正在向这项技术投入数十亿美元，而IBM、谷歌、微软、Quantinuum以及数十家初创公司则争相率先打造出一种能够比最强大的传统超级计算机更出色地解决实际问题的机器。
9月17日，法国在这场竞赛中迈出了新的一步。 法国原子能与替代能源委员会（CEA）与量子初创公司Alice & Bob宣布将共同开发一款软件，该软件旨在实现量子处理器与经典超级计算机的协同工作。
正是这种模式，正日益被业界视为量子计算发展中最现实的场景之一。 量子计算机不太可能取代笔记本电脑或普通服务器。相反，它们可能会成为大型计算系统内部的专用加速器——大致就像如今GPU对人工智能至关重要一样。
UA.News将为您揭示，目前谁真正处于量子竞赛的领先地位；各国政府和企业为何向该领域投入数十亿美元；以及如果量子计算机最终从实验室走向实际应用，将会带来哪些变化。
法国计划将量子计算机与超级计算机相结合
“Alice & Bob”项目和法国原子能委员会（CEA）很好地展示了量子产业当前的发展方向。与其追求打造一台终将取代传统计算机的通用量子计算机，越来越多的开发者开始探讨混合模型。
经典超级计算机可以接收复杂的任务，将其分解为多个部分，并自主处理那些CPU或GPU擅长处理的部分。 而那些量子算法在处理上可能更具效率的特定任务片段，则会传递给量子处理器。随后，计算结果将再次返回至经典系统。
IBM正在推进类似的概念。在该公司的量子路线图中，经典的高性能计算与量子处理器正逐步融合为统一的工作流程。 在接下来的阶段，IBM计划将量子设备与HPC（高性能计算）相结合，以寻找量子优势的首批实际应用案例。
法国项目的另一个亮点在于，CEA与Alice & Bob正致力于为这类系统构建一个替代性的软件生态系统。目前，人工智能行业的大部分仍依赖于NVIDIA的生态系统及其CUDA平台。 在量子领域，NVIDIA 也在开发用于混合量子-经典计算的 CUDA-Q。
而CEA则将致力于开发Qaptiva——这一由法国超级计算机制造商Bull打造的软件平台。 据路透社解释，法方希望市场上存在多个相互竞争的软件平台，避免新兴产业对单一供应商产生依赖。
CEA已将法国公司Quandela和Pasqal的量子计算机集成到系统中，并计划于2027年在该中心安装Alice & Bob量子计算机。材料物理学相关课题将成为首批测试方向。
在量子竞赛中，目前尚无绝对赢家
目前，几乎不可能将某个国家或公司称为量子计算领域的绝对领导者。 原因很简单：与传统处理器不同，后者的性能可以通过相对直观的指标进行比较，而量子计算机中的量子比特数量本身并不能说明其实用价值。
一个拥有1000个非常不稳定量子位的系统，可能输给量子位数量较少但误差率显著更低的机器。 因此，各家公司正在同时在量子比特数量、运算精度、量子态保持时间、运算速度以及最关键的——错误检测与纠正能力等方面展开竞争。
IBM仍是该领域的主要参与者之一。2026年6月，该公司宣布将在未来五年内向量子计算领域投资超过100亿美元。 这笔资金将用于研发、生产、基础设施扩容、合作伙伴关系以及并购。
2029年将成为IBM路线图的关键节点。届时，该公司计划推出Starling系统，该系统设计拥有200个逻辑量子比特，可执行约1亿次量子运算。 此后，“Blue Jay”系统预计将扩展至约2000个量子比特和10亿次操作。不过，IBM 本人强调，该路线图仅反映了公司当前的目标，未来可能会有调整。
8月，IBM又迈出了重要的一步——首次将两套大型低温系统整合到同一环境中。 未来的大型量子计算机，其扩展可能不会依赖于单个巨型处理器，而是通过连接多个模块来实现。
谷歌则将重点放在另一个问题上——量子错误纠错。早在Willow处理器阶段，该公司就试图证明：随着量子系统规模的扩大，在特定条件下，错误不仅不会不断累积，反而能被越来越有效地抑制。
这一点至关重要。量子比特对外部环境极其敏感，而错误会迅速破坏计算过程。如果没有可扩展的纠错系统，构建大型通用量子计算机几乎是不可能的。
2025年，谷歌又公布了一项成果。据该公司称，其“量子回声”（Quantum Echoes）算法在Willow上执行专项计算的速度，比在最强大的超级计算机之一上运行的最佳经典算法快了约1.3万倍。
值得注意的是，谷歌将这一成果称为“经过验证的量子优势”：该算法的结果可以重复并得到验证。该公司还尝试将这种方法应用于分子结构的研究。
另一家实力雄厚的公司是Quantinuum。其Helios系统拥有98个完全耦合的物理量子比特，该公司还展示了多种基于逻辑量子比特的工作模式，包括50个带错误检测功能的逻辑量子比特。 Quantinuum特别强调的并非物理量子比特数量的纪录，而是操作的精确度及其质量。
微软则选择了该领域中最不寻常的途径之一——拓扑量子比特。该公司认为，拓扑量子比特在理论上可能对外部噪声具有更强的抗干扰能力，且更容易实现规模扩展。 其长期量子发展路线图计划从不稳定的物理量子比特过渡到可靠的逻辑量子比特，进而发展为完整的量子超级计算机。
但所有这些系统都处于不同的发展阶段，且采用不同的物理实现方法。正因如此，“谁的量子比特更多，谁就赢了”这类比较实际上毫无意义。
中国已经证明，在设备层面能够与美国一较高下
中国的量子计划虽不如美国的企业生态系统那样透明，但其取得的成果表明，不能简单地将中国视为一个追赶者。
2025年，中国科学技术大学的研究团队推出了“筑冲之”3.0——一款拥有105个量子比特和182个互连节点的超导量子处理器。
在“随机电路采样”专项实验中，研究人员使用了83个量子比特。中国科学院指出，对于经典超级计算机而言，类似的任务将极其复杂，且所需时间将多出几个数量级。
这并不意味着中国量子计算机在处理日常任务时，速度比普通超级计算机快数十亿甚至数万亿倍。 随机电路采样（Random circuit sampling）是一种专门设计的测试，研究人员借此验证量子设备的性能。
该测试虽能展示新架构的优势，但并不能由此推断“祖冲之”能够以百万倍的速度训练语言模型、预测天气或执行任何其他任意计算。
不过，此类实验表明了另一点：中国已拥有自己具有竞争力的超导量子处理器研究学派，并正在同步推进其他量子技术领域的研究。
各国在量子技术上投入数十亿，并非仅仅为了获得更快的计算机
量子竞赛的主要原因在于，该技术的潜在价值远远超出了计算机市场的范畴。 据麦肯锡估算，到2035年，量子计算可能创造的经济价值约为1.3万亿至2.7万亿美元。
分析师认为，其最大的潜力在于全球能源与材料、金融、交通与物流、制药以及高科技行业。
当然，这只是预测，而非确定的结果。其实现首先取决于能否研制出不仅能在实验室中运行，还能比经典系统更稳定地解决具有经济价值的问题的量子机器。
但各国并不愿坐等这一天到来。欧盟早在2018年就启动了“量子技术旗舰计划”（Quantum Technologies Flagship）——这是一项为期十年、预计预算约为10亿欧元的计划。 该计划涵盖量子计算、模拟、通信、传感器、基础科学以及人才培养等领域。
法国则单独启动了一项规模达18亿欧元的国家量子战略，其中约10亿欧元将由政府直接提供。美国也向国家计划投入了数亿美元。 美国能源部于2025年宣布为五个“国家量子信息科学研究中心”提供6.25亿美元资助。
而在2026年8月，美国国家科学基金会向八家量子研究机构拨款超过2.9亿美元。 这些中心的研究领域包括错误纠正、量子网络、新型材料以及人才培养等。此外还有来自私营部门的投资。仅IBM一家就计划在五年内投入超过100亿美元。
对于各国而言，这不仅仅像新一代智能手机那样，仅仅是又一个前景广阔的技术领域。 哪个国家率先研制出真正可扩展且具有实际应用价值的量子计算机，就有潜力在材料科学、化学、制药、复杂系统优化以及密码学等领域同时获得优势。
正因如此，量子技术正逐渐与半导体和人工智能并列：它既是商业，也是基础科学，更是技术自主权的问题。
真正的革命可能始于新材料和新药，而非人工智能
当人们谈论量子计算机时，很容易将其简单地想象成普通计算机的超高速版本。但这是一种错误的类比。量子计算机并不一定在所有方面都更快。 对于大多数日常操作而言，笔记本电脑、智能手机或普通服务器仍将更为经济且便捷。
量子计算机的潜在实力体现在特定类别的任务中，在这些任务中，可能的状态数量增长得如此之快，以至于经典计算机很难精确地对它们进行建模。
最显而易见的例子之一就是自然界本身。分子和材料在基本层面上都遵循量子力学。系统越复杂，经典计算机就越难精确模拟其所有粒子之间的相互作用。
量子计算机本身就利用了量子效应，因此多年来，研究人员一直将分子和材料的建模视为其最具前景的实际应用方向之一。
从长远来看，这有助于寻找具有特定性能的新材料、更高效的电池、催化剂、化肥，或是未来药物所需的分子。
研究人员无需通过物理合成海量可能的化合物并在实验室中逐一验证，而是有望借助计算手段筛选掉大部分选项。
值得注意的是，材料物理学将成为CEA与Alice & Bob率先测试其混合系统的领域之一。另一个重要方向是优化。
现代经济中充斥着具有海量可能组合的任务：运输路线、货物分配、电网运行、生产计划、金融模型。
量子算法或许能解决其中部分问题。但正是在这一领域，区分前景与营销宣传尤为重要：对于该行业广泛的实际问题，量子算法相较于最先进的经典方法是否具有令人信服的实际优势，仍有待证明。
因此，现实的未来并非“量子计算机将解决一切”，而是将出现另一种专用计算资源。 正如如今程序可以将特定任务从CPU转移到GPU一样，未来某些计算任务可能会自动被发送到QPU——量子处理单元（quantum processing unit）。
在强大的量子计算机问世之前，我们就能感受到量子时代的最初影响之一
看似矛盾，但与未来量子计算机相关的最大变革之一已经开始。那就是密码学。 当今数字世界的大部分都由算法所保护，这些算法的安全性基于这样一个事实：某些数学问题在经典计算机上极其难以求解。
一台足够大且具有容错能力的量子计算机，利用肖尔算法，理论上将能更高效地解决其中一部分问题，从而危及现有的公钥加密系统。
目前尚不存在这样的量子计算机。但问题在于：加密数据现在就可以被截获并保存多年。如果将来出现能够解密它们的计算机，部分信息仍可能具有价值。
这种威胁常被称为“现在收集，以后解密”（harvest now, decrypt later）。 正因如此，科技公司和政府机构已开始转向后量子密码学——即在设计时就已考虑到未来量子计算机威胁的经典密码算法。
谷歌于2026年3月宣布，2029年是其向后量子密码学迁移的目标时间。该公司解释称，之所以加快进度，是因为量子设备、纠错技术以及量子因式分解方法取得了进展。
也就是说，虽然目前尚无能够大规模破解现有加密算法的计算机，但其可能出现的这一前景本身，已经迫使全球网络安全体系做出调整。
大规模量子计算机恐怕永远不会出现在我们的桌上
最有可能的是，量子革命的景象将与个人电脑革命截然不同。量子处理器不太可能简单地出现在下一代智能手机或笔记本电脑中。
许多现代量子系统都需要极其复杂的基础设施。例如，超导量子比特的工作温度非常接近绝对零度。
在IBM的新型模块化系统中，量子设备被冷却至低于15毫开尔文。这比外层空间的自然背景温度还要低。 因此，更切合实际的场景是：建立大型量子计算中心，企业、大学和政府机构可以通过远程方式访问这些中心，这与当今使用云数据中心和超级计算机的方式大致相同。
在此情况下，最终用户可能完全不知道其任务的一部分是由量子处理器完成的。程序会将计算任务的一部分发送至CPU，另一部分发送至GPU，而对于那些适合量子计算的特定任务，则会发送至QPU。
正因如此，Alice & Bob与CEA今日达成的合作，对于行业未来而言，其示范意义可能远超又一项量子比特数量的纪录。
量子竞赛正逐渐从“谁能建造最大的实验性机器”这一问题，转向一个更为复杂的问题： 谁能够构建出一个完整的生态系统，使量子处理器具备足够的稳定性、可编程性和可及性，从而成为现有计算基础设施中理所当然的一部分。
而在这方面，结果远未尘埃落定。美国拥有IBM、谷歌、微软、Quantinuum以及庞大的私营技术生态系统。中国已经证明自己有能力构建世界级的量子系统，并正在积极发展相关的量子技术。 欧洲正试图借助其强大的基础科学研究实力、超级计算中心以及Alice & Bob、Pasqal和Quandela等本土企业，以避免陷入对外国技术平台的依赖。
因此，真正的量子竞赛实际上才刚刚开始。在这场竞赛中，获胜者未必是第一个展示出最多量子位或在精心设计的测试中展现出最显著优势的那一方。 更重要的是，要打造一台运行足够稳定、在解决实用问题时比经典系统表现更优、并且能够顺利集成到现有数字基础设施中的机器。
只有到那时，量子计算机才将不再仅仅是令人印象深刻的实验室实验——而将成为一项真正的技术。
