一年一度創(chuàng)投圈盛會如約而至。2025年12月2-5日，由清科控股（01945.HK）、投資界主辦，匯通金控、南山戰(zhàn)新投聯(lián)合主辦的第二十五屆中國股權(quán)投資年度大會在深圳舉行。本屆大會集結(jié)逾千位頂尖投資人、領(lǐng)軍企業(yè)家，打造兼具深度洞察與互動活力的“創(chuàng)·投嘉年華”，致力成為觀察中國科技創(chuàng)新的窗口。

會上，玻色量子創(chuàng)始人、COO馬寅發(fā)表了《量子計算：AI 算力革命與產(chǎn)業(yè)賦能》主題演講。

以下為演講實錄，

經(jīng)投資界（ID:pedaily2012）編輯：

我的演講主題是量子計算，會通過15分鐘的時間給大家講一講這個行業(yè)的投資邏輯，以及玻色量子如何引導(dǎo)物理世界的量子計算機應(yīng)用在人工智能的反向規(guī)劃。

從“十四五”規(guī)劃開始，國家已經(jīng)將量子計算定義為未來產(chǎn)業(yè)進行前瞻性布局，“十五五”規(guī)劃更將量子科技列為七大未來產(chǎn)業(yè)之首，原因是量子計算在未來人工智能大時代給我們提供了另一個選擇。

量子計算行業(yè)發(fā)展脈絡(luò)很清晰，這是一個非常小眾的圈子，國內(nèi)量子計算行業(yè)基本上包含兩大體系，一個是中科大體系；另一個是清華體系，以南方科技大學(xué)校長薛其坤院士為代表，目前國家在量子計算領(lǐng)域做了非常多布局。

今天很多LP來自各地方的引導(dǎo)基金，那么科技產(chǎn)業(yè)在各地如何落地，也是企業(yè)在融資過程中經(jīng)常遇到的問題。我們總結(jié)了國內(nèi)比較關(guān)注量子計算的城市，這些城市的市、區(qū)各級領(lǐng)導(dǎo)都對量子計算有相對比較高的認(rèn)知，每個城市基于量子計算都有數(shù)十億級別的預(yù)算支持。

例如北京是國家科技發(fā)展的高地，主要集中在海淀和朝陽；合肥是量子計算的高地，也是目前量子人才和技術(shù)團隊、創(chuàng)業(yè)公司聚集最多的地方；上海是一個關(guān)注量子應(yīng)用落地的地方；我們在深圳南山區(qū)落地了中國首個專用光量子計算機制造工廠，希望在南山這片沃土上，我們能將中國的量子計算機整機制造實力提高到跟美國一樣。

量子計算在哪些方面能最先實現(xiàn)商業(yè)化，應(yīng)用起來以后在哪些行業(yè)具有優(yōu)勢，而不是偏向于探討宇宙本源的問題？第一個是模擬，包含生物醫(yī)藥領(lǐng)域的小分子制藥、蛋白質(zhì)預(yù)測，航空的流體動力學(xué)、化學(xué)的催化劑設(shè)計、能源的太陽能轉(zhuǎn)化、金融的市場模擬等領(lǐng)域。

第二個是大規(guī)模的組合優(yōu)化，多數(shù)是金融行業(yè)，玻色量子已經(jīng)與光大科技、平安銀行、龍盈智達、華夏銀行、招商銀行等實現(xiàn)“量子計算+金融”領(lǐng)域的深入工作，我們研究發(fā)現(xiàn)，這些探索應(yīng)用美國做的更好，在美國已經(jīng)有300多家企業(yè)把量子計算與金融結(jié)合，做出了很多案例成果。

第三就是人工智能，這一部分我在后面會講到，如何把人工智能跟量子計算結(jié)合起來。還有密碼學(xué)，這牽涉到國家安全。

量子計算分為兩大類：一個是門型，一個是非門型。當(dāng)前中國投資圈更多時候是用另外一個詞來描述：通用型量子計算機和專用型量子計算機，其實是對應(yīng)背后的這樣一套技術(shù)邏輯。用量子計算方法構(gòu)建基本邏輯門，繼而構(gòu)建類似于CPU這樣的中央處理器，再加上操作系統(tǒng)，就能解決各種問題，這就是基于邏輯門的通用量子計算機（門型）；如果不構(gòu)建基本邏輯門，而是采用非馮諾依曼架構(gòu)，進而構(gòu)建一個類似于GPU這樣的專用設(shè)備，那它就是利用量子特性專用于求解特定問題的專用量子計算機（非門型），適合解決某些特定問題，這兩大分類各有千秋。

門型不可能在量子比特規(guī)模、求解質(zhì)量、速度三要素上同時達到最優(yōu)。其實很容易理解，因為一個計算機的計算規(guī)?？隙ㄒ獕虼?，如果一個量子計算機計算規(guī)模還不如一個服務(wù)器，就沒有必要研制量子計算機。那需要多少個量子比特來標(biāo)定呢？全世界的頂尖專家一致給出相對確定的答案——100是門檻，1000個計算量子比特是行業(yè)真正能夠達到交叉點，而達到10000個計算量子比特具有明顯的突破性意義，目前為止量子比特數(shù)量還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達到這一數(shù)量級。

另外就是求解質(zhì)量，為什么要強調(diào)質(zhì)量呢？量子計算機需要遵循量子力學(xué)規(guī)律調(diào)控量子信息單元進行計算，所有光、電、熱、磁場等外界條件都可能對其造成計算干擾，進而導(dǎo)致求解質(zhì)量非常差，甚至差到令人難以接受。目前包括谷歌、微軟在內(nèi)研發(fā)的通用型量子計算機，無法實現(xiàn)“1+1=2”，那在這種情況下如何繼續(xù)發(fā)展量子計算機，這是一個需要挑戰(zhàn)的科學(xué)門檻，而不是一個技術(shù)門檻。

第三點是速度。我們得出一個結(jié)論：任何技術(shù)路線的門型量子計算機均未突破該“三角”，包括超導(dǎo)、離子阱、通用光量子以及中性原子等技術(shù)路線。在量子芯片上如何構(gòu)建計算系統(tǒng)？需要將很多邏輯門累加在一起。

例如，華大九天這類從事EDA及相關(guān)服務(wù)的公司，他們研究EDA工具就是把這些邏輯門進行串聯(lián)，邏輯門串聯(lián)矩陣?yán)^而構(gòu)建計算邏輯，單個邏輯門的質(zhì)量和下一個邏輯門之間是乘的關(guān)系。比如兩個邏輯門，0進去1出來是一個非門，1進去0出來，兩個門累加在一起，它們的概率是兩個邏輯門的正確性相乘，0.99的二次方還是近似0.99，0.99的一百次方近似為0.36，0.99的一千次方則趨近于0。也就是說，今天通用量子計算機按照這種方法研究邏輯門的陣列，保真度無法滿足“1+1=2”。

我們用光研發(fā)通用型量子計算機，并發(fā)布了相關(guān)產(chǎn)品，也沒有辦法構(gòu)建這樣的陣列，門型量子計算機限制了它的實用算法的發(fā)展。這又得出一個關(guān)鍵結(jié)論：有理論優(yōu)勢的量子算法至今還是屈指可數(shù)的，想要找到適用于門型量子計算機的算法也很難，量子優(yōu)越性目前也僅通過隨機性采樣等問題來驗證，這是比較現(xiàn)實的問題。包括美國等其他國家也面臨著這樣的問題，有的量子計算公司通過SPAC借殼的方式上市，如果真的能在真實問題上有優(yōu)勢就不用借殼了。

在含噪聲中等規(guī)模量子（NISQ）計算時代，只能運行一些有用的混合量子-經(jīng)典算法（如變分量子算法），而噪聲與算法架構(gòu)的耦合作用導(dǎo)致了速度積累非常緩慢。美國現(xiàn)在大概有500-600家下游企業(yè)在構(gòu)建各種各樣的算法，通過這種算法彌補硬件差，通過軟硬結(jié)合構(gòu)建算力壁壘。目前在中國投資圈，像我們這樣的量子計算硬件公司的下游企業(yè)基本沒有，玻色量子準(zhǔn)備在下一年成立自己的基金專投下游，國家隊也會幫助我們做這件事。

根據(jù)谷歌的技術(shù)路線圖，可以看到在里程碑的第二個節(jié)點，真實可用的量子比特是0個，也就是說目前雖然構(gòu)建了幾百個物理量子比特，但因為保真度的問題，直接反映了系統(tǒng)的質(zhì)量水平，還沒有構(gòu)建出一個可以用的計算量子比特。谷歌希望到2030年在1000個物理比特的情況下，通過糾錯編碼構(gòu)建出1個計算量子比特。我們給出的答案是“量子優(yōu)越性=可用性+必要性+經(jīng)濟性”。通用型量子計算的實用化還需要5-10年，專用型量子計算機當(dāng)下就可以在生物制藥為代表的AI4S場景，快速落地。

玻色量子如何用量子重新定義AI？如何用物理世界的量子計算機賦能人工智能？我們采用的技術(shù)路線的背后由三大諾獎加持，第一個諾獎是1982年的伊辛模型，用二值世界去理解能量函數(shù)。這是我們經(jīng)常說的，一個由基本粒子組成的系統(tǒng)，隨著能量的降低會坍塌到哈密頓量的最低能量狀態(tài)，也就是系統(tǒng)能量的最穩(wěn)定狀態(tài)，這一結(jié)果在地球上百分之百存在，這是量子計算用到的物理原理。

2024年的諾獎頒發(fā)給了Hinton 和 Hopfield，Hinton常被稱為“反向傳播之父”，但是他獲諾獎的貢獻不在于反向傳播，而是玻爾茲曼機。而他早期與他人合作推廣的反向傳播算法，極大地促進了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效訓(xùn)練，稱為深度學(xué)習(xí)的基石之一。玻爾茲曼機是一種基于統(tǒng)計物理的能量模型：將數(shù)據(jù)變量映射為自旋粒子，驅(qū)動系統(tǒng)向最小能量態(tài)演化。因此，玻爾茲曼機具備無監(jiān)督生成學(xué)習(xí)能力，能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)概率分布并生成新樣本（如圖像重構(gòu)、文本生成），這大大奠定了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。玻爾茲曼機基于能量演化，把所有的基本粒子之間互相關(guān)聯(lián)，這是一個很復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)牽一發(fā)而動全身，每個變量跟其他變量都相互關(guān)聯(lián)，它沒有層的概念，整體是一個球形，想要去計算它只能用整體的能量演化，沒有辦法把它離散成 GPU 的迭代計算，這就是今天我們看到的玻爾茲曼機。第三個就是2025年最新的諾貝爾物理學(xué)獎——量子計算。

玻色量子公司核心研發(fā)團隊來自斯坦福、清華、中國科學(xué)院等國內(nèi)外知名學(xué)府，且具備多年光量子信息研究經(jīng)驗，申請發(fā)明專利數(shù)十項。我們用能量演化的方式構(gòu)建一臺相干光量子計算機，已銷售十余臺，部署到國內(nèi)外多個地方。

因為玻爾茲曼機是把自然規(guī)律描述在一個數(shù)學(xué)網(wǎng)絡(luò)中，所以它并不是一個絕對用數(shù)據(jù)驅(qū)動的一個人工智能框架，而是將數(shù)據(jù)與自然規(guī)律驅(qū)動二者結(jié)合起來。因此我們重磅推出國內(nèi)首個量子玻爾茲曼機（QBM）及開源編程套件（KPP），KPP還提供了簡單易用的接口，便于研究人員和開發(fā)者能夠快速實現(xiàn)能量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練與驗證，并應(yīng)用于各種機器學(xué)習(xí)開發(fā)任務(wù)。

以生物制藥為代表的AIDD，我們在VAE、生成式AI等方面取得了諸多研究突破，收獲了一系列示范性案例。例如，在生態(tài)合作方面，玻色量子聯(lián)合廣州國家實驗室開發(fā)了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測量子算法?；诹孔硬柶澛鼨C，高效求解Potts模型的同時精確預(yù)測蛋白氨基酸殘基接觸圖，已經(jīng)在100結(jié)點的數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)收斂，突破了傳統(tǒng)算法難以攻克的復(fù)雜場景，用另外一種思路解構(gòu)了人工智能的發(fā)展路徑。

我們與華夏銀行在金融反欺詐領(lǐng)域也取得了突破成果，研發(fā)的量子原生AI的云服務(wù)，金融科技公司都在高頻使用，我們把所有框架開源放在PyTorch量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，用比較熟悉的人工智能框架直接測試，不用學(xué)量子物理也會編程，三天就能學(xué)會。

玻色量子的專用量子計算實力目前處于世界頭部水平，率先在人工智能、通信、金融、醫(yī)藥、能源等20+個行業(yè)實現(xiàn)100+場景探索與應(yīng)用，并取得了一系列成果突破，具有巨大的實用前景。我們可能是中國量子計算最賺錢的公司，也是唯一一個掙錢的公司。

近日，在成都市科技局的支持下，國家超級計算成都中心已完成玻色量子的量子計算機的部署工作，并順利開展了測試工作。這標(biāo)志著國內(nèi)首臺部署于國家超算中心的專用量子計算機成功“點亮”，“量超融合”新模式在成都落地實踐。2026年我們也會在深圳將量子計算跟經(jīng)典計算機結(jié)合，實現(xiàn)一個“1+1>2”的事。謝謝大家！

本文來源投資界，原文：https://news.pedaily.cn/202512/558931.shtml