來源：中國基金報

　　【導讀】全球頂尖學者表示，一台能快速解決實際問題的通用量子計算機的出現仍待學者長期攻關

　　中國基金報記者 吳娟娟

　　當人工智能發展到今天，下一步的計算和算力究竟應該走向何方？

　　7月18日，2026世界人工智能大會「未來計算·未來算力」專題論壇將這一問題擺到台前。全球頂尖學者表示，算力的底層是長周期、跨邊界的科學命題，學者需敢於直面「一代人未必能求解，卻必須有人啓程」的命題。談及量子計算，與會學者們表示，儘管目前我國在量子計算優越性方面取得一系列里程碑性突破，但是一台能快速解決實際問題的通用量子計算機的出現仍待學者長期攻關，學術界有責任引導公衆理性看待量子計算發展、防範行業泡沫。

　　01

　　常進：敢於直面「一代人未必能求解，卻必須有人啓程」的命題

　　中國科學技術大學校長、中國科學院院士常進以自己做暗物質探索的經歷切入，拋出一個判斷：基礎前沿最珍貴的從來不是立刻找到答案，而是敢於直面「一代人未必能求解，卻必須有人啓程」的命題。

　　常進說，算力的底層突破和暗物質探索一樣，是長周期、跨邊界的科學命題，沒有三年就能交付的標準答案，也無法由單一學科、單一機構獨立解決。摩爾定律畢竟有物理極限，能源、材料、散熱、水資源這些邊界，是全球學界與產業界共同面對的現實挑戰——答案不在傳統賽道的延長線上，而蘊藏在量子計算、空間計算、新型物理原理這些方向裏。

　　他提醒，二十年前量子信息、綠色算力還是冷門學科，今天它們能站上論壇中央，靠的是過去二十年那批甘坐冷板凳的青年學者；未來二十年計算文明的走向，同樣取決於更年輕的一代。

　　02

　　未來可像用電一樣用算力

　　但要先解決四大挑戰

　　在與香港科技大學首席副校長、中國工程院外籍院士郭毅可的對話中，鵬城實驗室主任、中國工程院院士高文系統講述了中國算力網的邏輯、難點與時間表。

　　在高文看來，將算力聯網並不是新想法，但過去之所以做不成，是因為超算主要服務於大科學，用戶有限；而今天不同——今天的算力是做人工智能訓練和推理的智能算力，隨着詞元經濟興起，它和絕大多數人都有了關係。他判斷，中國算力網會把算力通過網絡組織起來，未來大家「會像用電一樣用這個算力」。

　　郭毅可把這個場景描述得更具體：將來每個人在家裏，用人工智能管理健康、打理生活，甚至做「一人公司」，都能有像電一樣隨取隨用的算力。

　　願景之下是四道現實的技術坎。第一是算力供給。高文強調，真正的泛應用一定是「融合的算力」——智算比例最高，但也要包含超算和通用算力；而供給繞不開芯片的製造與生產能否滿足市場需求，「現在其實是滿足不了的」。

　　第二是網絡。他不認同「有了互聯網就不用再做網」的看法：現有的網只提供接入保障，算力與算力之間若走現有通訊網連接，成本太高、速度太低、延遲太長。真正的算力網要在比網絡層更下面的數據鏈路層做連接，才能把成本和延遲壓下來；而跨城市、跨幾百上千公里的總線級數據傳輸與調度技術，目前很弱甚至沒有，需要重新開發。

　　第三是調度。要在電費、通訊費等綜合成本上做到最優，不能有資源就隨手鍊過去。

　　第四是安全，涉及數據安全、隱私與保密。除技術之外，還有市場和應用的挑戰：要讓用戶用得沒有怨言，並與詞元經濟關聯形成閉環。

　　成本這一端，高文列出四個關聯因素：一是芯片，也就是各家算力卡的價格，這是大家最關注的因素；二是存儲，此前常被忽略，一旦漲價，這塊成本不見得比算力卡的影響小；三是通信費用，連網之後開銷多大非常關鍵；四是電費，過去很少有人關注，但一個算力中心要長期可持續，電費必須足夠低。

　　至於何時能真正用上，高文把算力網分成三個階段。第一階段是「匯聚」，把全國算力資源匯聚起來，目前已完成約70%——全國七成算力已進入一個實時更新的數據庫，提供給國家數據局，可實時監測算力中心數量及其運行負荷。第二階段是在匯聚基礎上、面向特定用戶（如廠商內部、友商之間，而非面向公衆）的協同運算，會持續若干年，「再有五年左右應該差不多」。第三階段是計費與管理全部到位後向社會開放，那纔是真正的算力網，「可能不是三五年的事，可能要十幾年、二十年」。他給出的現狀是：少數人已經用上了。

　　03

　　量子計算：

　　革命還是泡沫？

　　題為「探索算力之新境，赴未來計算之遠方」的圓桌由香港城市大學計算學院院長汪建平主持。她一開場就點出核心問題：一方面，量子計算硬件突飛猛進，卻似乎離通用量子計算機還很遠；另一方面，市場迫切想抓住這波浪潮，技術路線卻沒有收斂，商業路徑也不清晰。今天討論量子，到底是在討論一場正在發生的革命，還是一段充滿未知的漫長征途？五位嘉賓各自給出了答案。

　　陸朝陽：關鍵不在於選了哪條路線或能不能融到足夠多的錢，而在於能否匯聚起一支足夠優秀、又能協同合作的團隊

　　中國科學技術大學教授、中國科大上海研究院執行院長陸朝陽先釐清「九章」的意義：這是第一次用一個全新原理造出一台量子機器，讓它在某些特定任務上超過經典計算機。它還不能全方位打敗經典計算機，但第一次「有點像AlphaGo一樣」展示了量子計算的算力，也證實了費曼那一代理論科學家的猜想——量子力學到底能不能提供一種加速。他隨即糾正了一個常見誤區：一聽「通用」，就以為做出來什麼都能算、經典計算機會被取代，其實不然；哪怕未來通用機做出來，它能加速的也只是一些專用問題。通用機和專用機真正的區別不在字面，而在於用通用機時操作幾乎沒有噪聲或噪聲被極度壓制，而專用機沒有經過糾錯。

　　談到技術路線，陸朝陽認為現在還沒到收斂的階段：光量子、超導、離子阱、中性原子只要有足夠聰明的人都走得通，關鍵不在於選了哪條路線或能不能融到足夠多的錢，而在於能否匯聚起一支足夠優秀、又能協同合作的團隊。未來三到五年大概能實現初步的、容錯的通用量子計算原型機——約100到1000個邏輯比特，錯誤率達到10⁻⁶甚至10⁻⁹，「麻雀雖小、五臟俱全」，雖還不能破密碼，但已經可能在一些科學發現問題上初步應用。他強調，某一技術路線之所以能成功，一靠原理走得通，二靠聚集踏實解決問題的人，而不是為了孖展去編故事，甚至造假簡歷。

　　趙偉：現在我們是把「引擎」造出來了，但是有「引擎」不見得有「汽車」

　　深圳理工大學教務長、國際歐亞科學院院士趙偉首先釐清概念。他說量子科學是過去一百多年人類最偉大的發現，年輕人都應該認真去學它的基本概念——「用量子科學來看世界」。有了量子科學，纔有據此做出的量子技術，分為量子信息、量子通信和量子計算。

　　他強調，如果把量子計算機比作一輛汽車，現在我們是把「引擎」造出來了——哪怕只是單缸，未來也能造兩缸、三缸、十六缸、上百缸；可「有了引擎不見得有了汽車」，上面還需要一整套系統和架構。

　　他進一步說，圖靈精準定義了數字計算，而把數字計算變成數字計算機的是馮·諾依曼。今天的通用量子計算機或半通用量子計算機，缺的正是類似於數字計算機時期「馮·諾依曼」這樣的先鋒人物，或者說缺一個公認可行的架構與支撐系統。「我們今天做的一切，都在為這樣的人、這樣的團隊的誕生做準備。」

　　應勇：量子計算機顯然還沒到規模產業化階段

　　國盾量子總裁應勇把問題拆成兩條時間線。第一條是技術演進：第一階段是實現量子優越性，對應谷歌2019年、陸朝陽2020年「九章」、2021年朱曉波祖沖之系列在特定問題上的驗證。第二階段是未來三到五年的專用量子計算機，希望在有實用價值的問題上實現量子優越性，但算力有限、便利性不足。第三階段是通用可編程。只有解決了糾錯、能跑破解密碼這類算法，纔會給生產生活帶來革命性變化，這還需十年甚至更長時間。

　　第二條時間線是應用的成果轉化和產業化。應勇直言，產業化需要較大的市場規模、供需兩旺，而量子計算顯然還沒到規模產業化階段。那麼在產業化之前有沒有商業價值？他認為這是確定的。他透露，公司去年銷售收入中量子計算佔比約40%，既有量子計算機整機銷售，也有組件銷售和量子計算雲服務。不過，現階段用戶購買機器和雲服務，並不是拿去破密碼或做氣象預報、材料藥物設計，而更多用於算法研究、硬件研究、人才培訓和科普教育，而這方面的需求「看得見它在不斷增長」。他的結論是：量子計算的商業化大門已經打開，但實現規模產業化還有很長的路要走。

　　邱達根：香港可致力於提供國際標準，參與量子計算發展

　　香港特別行政區立法會議員（科技創新界）邱達根從香港的位置切入。他說香港正在準備第一次的五年規劃，收集了很多市場意見，量子是大家非常關心的方向。人才方面，香港有五所世界百強高校，作為國家人才高地，這幾年特區政府在「從0到1」的源頭創新上投入了不少資源，也吸引了一批國際知名教授落地，量子是重點關注領域之一。

　　金融安全是他着墨最多的一點。香港作為國際金融中心，居民存款、在管基金、股市市值都是數萬億美元的量級，而大部分金融系統現在仍在用傳統的RSA/ECC加密。一旦量子突破，金融系統能否保持安全性、保持它的韌性，直接關係到國際金融中心的地位。

　　據他介紹，香港金管局去年已就後量子加密向金融機構發過指引讓其做準備，香港也有「金融科技2030」方案。在他看來，香港的定位是「提供標準」：無論各國技術怎麼發展，系統最終要互聯、要通信，這裏面應該有一些混合模型，既有本國算法，也有海外版本，標準要有國際一致性、能夠連通——這正是香港之後可以參與的方向。

　　邱達根說，從互聯網到區塊鏈，再到AI、量子，這個趨勢只會往前、不會往後，速度超乎想象，大家要提升對量子的認識。

　　Enkhbayar Nambar：邀請中國以及其他國家的學者來蒙古測試、檢驗創新成果

　　蒙古國第三任總統、新哈拉和林市議會主席Enkhbayar Nambar表示，蒙古是一個「基於流動性」的國家。全國約30%的人口是遊牧民族，親近自然而容易適應外部變化。當量子計算進入生活，帶來日新月異的變化時，他認為蒙古人會跟上節奏。他希望邀請中國以及其他國家的學者到蒙古測試、檢驗創新成果，並已為此準備了特殊優待政策。

　　在汪建平請每位嘉賓用一句話作答時，五個人的落點各不相同。趙偉說，量子科技的發展不會一帆風順，整個業界都要敢於承擔，未來纔會光明；陸朝陽給年輕人的建議是「學會去欣賞、理解量子力學的美」，同時提醒金融機構「趕緊遷移到量子密碼」，因為量子競賽會以超出想象的速度往前走；應勇則回到最務實的一點——現階段應聚焦把量子計算機的硬件水平大幅提升。

　　04

　　潘建偉：

　　學術界有責任引導公衆理性看待量子計算發展、防範行業泡沫

　　中國科學院院士、中國科學技術大學常務副校長潘建偉為「向量子走」板塊定調。他說，新興量子信息技術正蓬勃發展，將在隱私保護、算力可持續增長、公共安全、生命健康等領域帶來突破，或推動人類文明又一次巨大跨越。量子計算起源於費曼「用可控量子比特模擬複雜量子系統」的構想，不僅能快速破解某些經典密碼，更能幫助人類深度認知自然、極大推動化學、材料科學、生命科學的發展。

　　他同時很清醒地說：「儘管已取得量子計算優越性的一系列里程碑，一台能快速解決實際問題的通用量子計算機仍需長期攻關。為此，一方面政府與民間的持續投入必不可少；另一方面，學術界有責任引導公衆理性看待量子計算發展、防範行業泡沫。」他還借海森堡的話強調，國際學術交流始終是科研進步不可或缺的驅動力。

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　　Franco Nori：

　　量子計算更像一場馬拉松，可許多投資者將它當成百米衝刺

　　日本理化學研究所（RIKEN）首席科學家、密歇根大學教授Franco Nori反覆強調一個比喻：量子計算更像一場馬拉松，甚至100公里的超級馬拉松，而不是百米衝刺；前景非常光明，可能徹底改變材料科學、化學、密碼學、機器學習、醫藥，但最重要、最可能盈利的應用很可能不會很快到來。後者的時間表，有人說是十年，有人說二十年、三十年。「問題恰恰出在，許多投資者把它當成百米衝刺，這就催生了泡沫。」

　　他說，之前的互聯網泡沫大約損失了5萬億美元，而這一次的人工智能泡沫要大得多，「據估計是互聯網泡沫的17倍」；相比之下量子泡沫要小得多，但仍需警惕。

　　Nori並不否定技術本身——谷歌、微軟、IBM等巨頭參與，成果已經顯現，技術可靠、科學基礎紮實；「問題出在投資端」，那裏有太多過度營銷。他把判斷收斂成一個非常樸素的拷問：如果把營銷視頻、公司新聞稿和宣傳資料都刪掉，然後問「今天到底賣出了什麼？有什麼有用、實用、能盈利的現實問題被解決了？」——目前只有一些初步卻令人興奮的結果，還不足以支撐這樣的投資泡沫。他提醒，歷史上「炒作周期」反覆上演：創新爆發、期望見頂、隨後失望，最終人們才發現哪些東西真正有效。

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　　朱曉波：

　　若把量子計算機事業比作「登陸火星計劃」——現在還在地面實驗階段

　　中國科學技術大學教授、「祖沖之號」量子計算原型機總師朱曉波先講原理：量子計算基於量子比特，隨比特增多能表達的狀態空間指數級增長——一台超過70個比特的量子計算機，用全世界的硬盤都存不下它的信息，但它的輸入輸出非常低效。應用上，破密碼路徑最清晰，知道要造什麼樣、性能達到什麼水平的機器就能破解主流非對稱密碼；量子化學與量子模擬是費曼的原始設想。而在AI方面，他個人很樂觀，卻坦承「到目前為止，怎麼精細、準確、一步步用到AI上，還沒有清晰的方案」，只有大量探索性結果表明「很有可能發生」。

　　為什麼通用容錯量子計算機還要10年到15年？朱曉波把賬算給全場聽。我們操控的是單個量子，反轉一個超導量子比特所需的能量「大概是蝴蝶扇動翅膀所釋放能量的十億億分之一」，任何輕微擾動都讓錯誤率陡增。當前技術水平下，錯誤率能做到千分之一已近技術極限。目前依據主流技術路線之一的超導體系，全世界最好的水平也就是反轉錯誤率在10⁻³量級、擁有上百比特；對比之下，經典計算機的錯誤率通常是10⁻¹⁵到10⁻¹⁸。他提醒大家「不要相信任何‘做到千比特、萬比特’的炒作，只要精度、錯誤率不夠好，單純增加量子比特數都沒有任何意義」。

　　他給出的路徑是：約5年做到千/萬比特、單比特錯誤率降到千分之一；再花5到10年、用幾百到幾千個邏輯比特構造通用容錯量子計算機。三個階段裏，第一階段（特定問題超越經典計算）目前在超導路線上只有谷歌「懸鈴木」和我國「祖沖之三號」，在光上有我國「九章」及加拿大一家公司，離子阱近期也已實現；第二階段是解決有應用價值的問題（如大原子、大分子的量子化學），未來幾年有望做到、可小範圍應用。

　　若把量子計算機事業比作「登陸火星計劃」——現在還在地面實驗階段，要征服的是珠穆朗瑪峯。他說，如果現在就過度宣傳量子計算能在金融、生物大規模應用，「這個全部是吹牛的」，只會讓整個領域遭受毀滅性打擊。「炒作對我們這個領域，百害而無一利。」

　　在隨後與主持人香港城市大學計算學院教授林靜的對話中，朱曉波澄清了「量子優越性」的用詞：這個詞最早從美國傳來時叫「量子霸權」（quantum supremacy），而中國團隊從2020年、2021年發表最早的九章和祖沖之三號工作起，用的就是「量子優勢」（advantage）而非supremacy。

　　他說，量子優勢只是原則上證明了量子計算機在特定問題上可以超過經典計算機，科學意義重大，但離實用非常遙遠。第二階段找有用的問題比想象難得多，問題就出在錯誤率太高——算法專家提了很多精巧的算法，但平均每個比特只能做10次到20次單門操作，之後就「沒有保證度、全是錯誤了」。

　　他判斷，最近比較被看好的是量子模擬，未來幾年在一些難解的大分子體系上有望取得突破；而破密碼必須依靠通用容錯量子計算機，因為門數量在10⁸量級，錯誤率若降不到10⁻⁸到10⁻¹⁰基本沒有可能。至於AI，一箇中性判斷是：至少需要「早期容錯量子計算機」——錯誤率降到百萬分之一、擁有幾百個比特的系統，纔有可能做成。

　　校對：喬伊

　　編輯：鹿米

　　審核：許聞

責任編輯：郭栩彤