算力与量子：是技术革命还是虚幻泡沫？顶尖科学家深度剖析未来走向

来源：中国基金报

【导读】全球顶级科学家指出，能高效破解现实难题的通用量子计算机仍需科研人员长期努力

中国基金报记者 吴娟娟

在人工智能迅猛发展的当下，计算与算力的未来方向究竟指向何处？

7月18日，2026世界人工智能大会的“未来计算·未来算力”专题论坛将这一核心议题公开探讨。全球顶尖学者强调，算力的根基是漫长且跨越学科边界的科学挑战，研究者需勇于面对“可能一代人无法解答，但必须有人先行探索”的课题。在量子计算方面，与会专家指出，尽管我国在量子计算优势领域已实现多项里程碑式进展，但打造一台能快速解决实际问题的通用量子计算机仍需学者长期攻关，学术界有义务引导公众理性认识量子计算进展、警惕产业泡沫。

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常进：勇于面对“可能一代人无法解答，但必须有人先行探索”的课题

中国科学技术大学校长、中国科学院院士常进以自身暗物质研究经历为引，提出一个观点：基础科学前沿最宝贵的并非立即找到答案，而是敢于直面“可能一代人无法解答，但必须有人先行探索”的课题。

常进表示，算力的底层突破与暗物质探索相似，是长期且跨越学科边界的科学挑战，没有三年即可交付的标准答案，也无法由单一学科或机构独立完成。摩尔定律终究存在物理极限，能源、材料、散热、水资源等边界条件，是全球学术界与产业界共同面临的实际难题——答案不在传统路径的延伸线上，而潜藏于量子计算、空间计算、新型物理原理等领域。

他提醒，二十年前量子信息、绿色算力尚属冷门学科，如今它们能成为论坛焦点，得益于过去二十年那批甘于坐冷板凳的青年学者；未来二十年计算文明的演进，同样取决于更年轻的一代。

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未来可像用电一样使用算力

但需先攻克四大挑战

在与香港科技大学首席副校长、中国工程院外籍院士郭毅可的对话中，鹏城实验室主任、中国工程院院士高文系统阐述了中国算力网的逻辑、难点与时间规划。

在高文看来，算力联网并非新概念，但过去之所以未能实现，是因为超算主要服务于大型科学研究，用户范围有限；而今日不同——今天的算力是用于人工智能训练和推理的智能算力，随着词元经济兴起，它与绝大多数人产生了关联。他预测，中国算力网将把算力通过网络整合起来，未来大众“将像用电一样便捷地使用算力”。

郭毅可将这一场景描绘得更具体：未来每个人在家中，利用人工智能管理健康、处理生活事务，甚至运营“一人公司”，都能获得如同电力般随取随用的算力。

愿景背后是四个现实的技术障碍。第一是算力供应。高文强调，真正的广泛应用必然是“融合型算力”——智能算力占比最高，但也需包含超算和通用算力；而供应绕不开芯片的制造与生产能否满足市场需求，“目前实际上是无法满足的”。

第二是网络。他不赞同“有了互联网就不需再建网络”的观点：现有网络仅提供接入保障，若算力之间通过现有通讯网连接，成本过高、速度过低、延迟过长。真正的算力网需在比网络层更低的数据链路层建立连接，才能降低成本和延迟；而跨城市、跨数百上千公里的总线级数据传输与调度技术，目前非常薄弱甚至缺失，需要重新开发。

第三是调度。需在电费、通讯费等综合成本上实现最优配置，不能随意连接资源。

第四是安全，涉及数据安全、隐私与保密。除技术外，还有市场和应用的挑战：要让用户使用无怨言，并与词元经济关联形成完整闭环。

成本方面，高文列出四个关联要素：一是芯片，即各家算力卡的价格，这是公众最关注的要素；二是存储，此前常被忽视，一旦涨价，这部分成本的影响不亚于算力卡；三是通信费用，联网后开销多少极为关键；四是电费，过去很少被关注，但一个算力中心要长期可持续，电费必须足够低廉。

至于何时能真正普及，高文将算力网分为三个阶段。第一阶段是“汇聚”，将全国算力资源整合起来，目前已实现约70%——全国七成算力已纳入一个实时更新的数据库，提供给国家数据局，可实时监控算力中心数量及其运行负荷。第二阶段是在汇聚基础上、面向特定用户（如厂商内部、合作伙伴间，而非面向公众）的协同计算，将持续若干年，“再有五年左右应该基本完成”。第三阶段是计费与管理全部到位后向社会开放，那才是真正的算力网，“可能不是三五年的事，或许要十几年、二十年”。他给出的现状是：少数人已经开始使用。

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量子计算：

是变革还是虚火？

题为“探索算力之新境，赴未来计算之远方”的圆桌由香港城市大学计算学院院长汪建平主持。她一开场便点出核心矛盾：一方面，量子计算硬件进展迅猛，却似乎离通用量子计算机仍十分遥远；另一方面，市场急切希望抓住这股浪潮，技术路线尚未统一，商业路径也不明晰。今日讨论量子，究竟是在探讨一场正在发生的变革，还是一段充满未知的漫长征程？五位嘉宾各自给出了见解。

陆朝阳：关键不在于选择哪条路线或能否融到足够资金，而在于能否凝聚一支足够卓越、又能协同合作的团队

中国科学技术大学教授、中国科大上海研究院执行院长陆朝阳先厘清“九章”的意义：这是首次用一种全新原理制造出一台量子机器，让它在某些特定任务上超越经典计算机。它还不能全面击败经典计算机，但第一次“有点像AlphaGo那样”展示了量子计算的算力，也验证了费曼那一代理论科学家的猜想——量子力学究竟能否提供一种加速。他随即纠正了一个常见误解：一听“通用”，就以为造出来什么都能计算、经典计算机会被取代，其实不然；即便未来通用机问世，它能加速的也只是一些专用问题。通用机与专用机真正的区别不在于字面，而在于使用通用机时操作几乎没有噪声或噪声被极度压制，而专用机未经纠错。

谈及技术路线，陆朝阳认为现在尚未到收敛阶段：光量子、超导、离子阱、中性原子只要有足够智慧的人都能走通，关键不在于选择哪条路线或能否融到足够资金，而在于能否凝聚一支足够卓越、又能协同合作的团队。未来三到五年大致能实现初步的、容错的通用量子计算原型机——约100到1000个逻辑比特，错误率达到10⁻⁶甚至10⁻⁹，“麻雀虽小、五脏俱全”，虽还不能破解密码，但已可能在一些科学发现问题上初步应用。他强调，某一技术路线之所以能成功，一靠原理可行，二靠聚集踏实解决问题的人，而不是为了融资去编造故事，甚至伪造简历。

赵伟：现在我们造出了“引擎”，但有了“引擎”不等于有了“汽车”

深圳理工大学教务长、国际欧亚科学院院士赵伟首先厘清概念。他说量子科学是过去一百多年人类最伟大的发现，年轻人都应认真学习其基本概念——“用量子科学视角看世界”。有了量子科学，才衍生出量子技术，分为量子信息、量子通信和量子计算。

他强调，若将量子计算机比作一辆汽车，现在我们造出了“引擎”——哪怕只是单缸，未来也能造两缸、三缸、十六缸、上百缸；但“有了引擎不等于有了汽车”，上面还需一整套系统和架构。

他进一步指出，图灵精准定义了数字计算，而将数字计算转化为数字计算机的是冯·诺依曼。今天的通用量子计算机或半通用量子计算机，缺少的正是类似于数字计算机时期“冯·诺依曼”这样的先驱人物，或者说缺少一个公认可行的架构与支撑系统。“我们今天所做的一切，都在为这样的人、这样的团队的诞生做准备。”

应勇：量子计算机显然尚未进入规模化产业阶段

国盾量子(373.940, -28.96, -7.19%)总裁应勇将问题拆分为两条时间线。第一条是技术演进：第一阶段是实现量子优越性，对应谷歌2019年、陆朝阳2020年“九章”、2021年朱晓波祖冲之系列在特定问题上的验证。第二阶段是未来三到五年的专用量子计算机，希望在有实用价值的问题上实现量子优越性，但算力有限、便利性不足。第三阶段是通用可编程。只有解决了纠错、能运行破解密码这类算法，才会给生产生活带来革命性变化，这还需十年甚至更长时间。

第二条时间线是应用的成果转化和产业化。应勇直言，产业化需要较大的市场规模、供需两旺，而量子计算显然尚未进入规模化产业阶段。那么在产业化之前是否有商业价值？他认为这是确定的。他透露，公司去年销售收入中量子计算占比约40%，既有量子计算机整机销售，也有组件销售和量子计算云服务。不过，现阶段用户购买机器和云服务，并非用于破解密码或做气象预报、材料药物设计，而更多用于算法研究、硬件研究、人才培训和科普教育，而这方面的需求“确实在持续增长”。他的结论是：量子计算的商业化大门已经打开，但实现规模化产业还有很长的路要走。

邱达根：香港可致力于提供国际标准，参与量子计算发展

香港特别行政区立法会议员（科技创新界）邱达根从香港的定位切入。他说香港正在筹备第一次五年规划，收集了大量市场意见，量子是众人非常关注的方向。人才方面，香港拥有五所世界百强高校，作为国家人才高地，近几年特区政府在“从0到1”的源头创新上投入了不少资源，也吸引了一批国际知名教授落地，量子是重点聚焦领域之一。

金融安全是他着墨最多的方面。香港作为国际金融中心，居民存款、在管基金、股市市值均为数万亿美元量级，而大部分金融系统目前仍在沿用传统的RSA/ECC加密。一旦量子技术突破，金融系统能否保持安全性、维持其韧性，直接关系到国际金融中心的地位。

据他介绍，香港金管局去年已就后量子加密向金融机构发出指引让其做准备，香港也有“金融科技2030”方案。在他看来，香港的定位是“提供标准”：无论各国技术如何发展，系统最终要互联、要通信，这中间应该有一些混合模型，既有本国算法，也有海外版本，标准需具有国际一致性、能够连通——这正是香港未来可以参与的方向。

邱达根说，从互联网到区块链，再到AI、量子，这一趋势只会向前、不会后退，速度超乎想象，大家要提升对量子的认知。

Enkhbayar Nambar：邀请中国以及其他国家的学者来蒙古测试、检验创新成果

蒙古国第三任总统、新哈拉和林市议会主席Enkhbayar Nambar表示，蒙古是一个“基于流动性”的国家。全国约30%的人口是游牧民族，亲近自然因而容易适应外部变化。当量子计算融入生活，带来日新月异的变化时，他认为蒙古人会跟上节奏。他希望邀请中国以及其他国家的学者到蒙古测试、检验创新成果，并已为此准备了特别优待政策。

在汪建平请每位嘉宾用一句话总结时，五个人的侧重点各不相同。赵伟说，量子科技的发展不会一帆风顺，整个业界都要勇于承担，未来才会光明；陆朝阳给年轻人的建议是“学会去欣赏、理解量子力学的美”，同时提醒金融机构“尽快迁移到量子密码”，因为量子竞赛会以超乎想象的速度向前推进；应勇则回归最务实的一点——现阶段应聚焦将量子计算机的硬件水平大幅提升。

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潘建伟：

学术界有义务引导公众理性认识量子计算进展、警惕产业泡沫

中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟为“向量子走”板块定调。他说，新兴量子信息技术正蓬勃发展，将在隐私保护、算力可持续增长、公共安全、生命健康等领域带来突破，或推动人类文明又一次巨大跨越。量子计算起源于费曼“用可控量子比特模拟复杂量子系统”的构想，不仅能快速破解某些经典密码，更能帮助人类深度认知自然、极大推动化学、材料科学、生命科学的发展。

他同时清醒地指出：“尽管已取得量子计算优越性的一系列里程碑，一台能快速解决实际问题的通用量子计算机仍需长期攻关。为此，一方面政府与民间的持续投入必不可少；另一方面，学术界有义务引导公众理性认识量子计算进展、警惕产业泡沫。”他还借用海森堡的话强调，国际学术交流始终是科研进步不可或缺的驱动力(6.570, 0.00, 0.00%)。

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Franco Nori：

量子计算更像一场马拉松，可许多投资者将其当作百米冲刺

日本理化学研究所（RIKEN）首席科学家、密歇根大学教授Franco Nori反复强调一个比喻：量子计算更像一场马拉松，甚至是100公里的超级马拉松，而非百米冲刺；前景极为光明，可能彻底改变材料科学、化学、密码学、机器学习、医药，但最重要、最可能盈利的应用很可能不会迅速到来。后者的时间表，有人说是十年，有人说是二十年、三十年。“问题恰恰在于，许多投资者将其当作百米冲刺，这就催生了泡沫。”

他说，之前的互联网泡沫大约损失了5万亿美元，而这一次的人工智能泡沫要大得多，“据估计是互联网泡沫的17倍”；相比之下量子泡沫要小得多，但仍需警惕。

Nori并不否定技术本身——谷歌、微软、IBM等巨头参与，成果已经显现，技术可靠、科学基础扎实；“问题出在投资端”，那里存在太多过度营销。他把判断浓缩成一个非常朴素的拷问：若将营销视频、公司新闻稿和宣传资料都删掉，然后问“今天到底卖出了什么？有什么有用、实用、能盈利的现实问题被解决了？”——目前只有一些初步却令人振奋的结果，还不足以支撑这样的投资泡沫。他提醒，历史上“炒作周期”反复上演：创新爆发、期望见顶、随后失望，最终人们才发现哪些东西真正有效。

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朱晓波：

若将量子计算机事业比作“登陆火星计划”——现在还处于地面实验阶段

中国科学技术大学教授、“祖冲之号”量子计算原型机总师朱晓波先阐述原理：量子计算基于量子比特，随比特增多能表达的状态空间呈指数级增长——一台超过70个比特的量子计算机，用全世界的硬盘都存不下它的信息，但它的输入输出非常低效。应用上，破解密码路径最明确，知道要造什么样、性能达到什么水平的机器就能破解主流非对称密码；量子化学与量子模拟是费曼的原始设想。而在AI方面，他个人很乐观，却坦承“到目前为止，如何精细、准确、一步步应用到AI上，还没有清晰的方案”，只有大量探索性结果表明“很有可能发生”。

为何通用容错量子计算机还需10年到15年？朱晓波将账目算给全场听。我们操控的是单个量子，反转一个超导量子比特所需的能量“大概是蝴蝶扇动翅膀所释放能量的十亿亿分之一”，任何轻微扰动都让错误率陡增。当前技术水平下，错误率能做到千分之一已接近技术极限。目前依据主流技术路线之一的超导体系，全世界最好的水平也就是反转错误率在10⁻³量级、拥有上百比特；对比之下，经典计算机的错误率通常是10⁻¹⁵到10⁻¹⁸。他提醒大家“不要相信任何‘做到千比特、万比特’的炒作，只要精度、错误率不够好，单纯增加量子比特数都毫无意义”。

他给出的路径是：约5年做到千/万比特、单比特错误率降至千分之一；再花5到10年、用几百到几千个逻辑比特构造通用容错量子计算机。三个阶段里，第一阶段（特定问题超越经典计算）目前在超导路线上只有谷歌“悬铃木”和我国“祖冲之三号”，在光上有我国“九章”及加拿大一家公司，离子阱近期也已实现；第二阶段是解决有应用价值的问题（如大原子、大分子的量子化学），未来几年有望做到、可小范围应用。

若将量子计算机事业比作“登陆火星计划”——现在还处于地面实验阶段，要征服的是珠穆朗玛峰。他说，如果现在就过度宣传量子计算能在金融、生物领域大规模应用，“这完全是吹牛的”，只会让整个领域遭受毁灭性打击。“炒作对我们这个领域，百害而无一利。”

在随后与主持人香港城市大学计算学院教授林静的对话中，朱晓波澄清了“量子优越性”的用词：这个词最早从美国传来时叫“量子霸权”（quantum supremacy），而中国团队从2020年、2021年发表最早的九章和祖冲之三号工作起，用的就是“量子优势”（advantage）而非supremacy。

他说，量子优势只是原则上证明了量子计算机在特定问题上可以超越经典计算机，科学意义重大，但离实用非常遥远。第二阶段找有用的问题比想象难得多，问题就出在错误率太高——算法专家提了许多精巧的算法，但平均每个比特只能做10次到20次单门操作，之后就“没有保证度、全是错误了”。

他判断，最近比较被看好的是量子模拟，未来几年在一些难解的大分子体系上有望取得突破；而破解密码必须依靠通用容错量子计算机，因为门数量在10⁸量级，错误率若降不到10⁻⁸到10⁻¹⁰基本没有可能。至于AI，一个中性判断是：至少需要“早期容错量子计算机”——错误率降至百万分之一、拥有几百个比特的系统，才有可能做成。

校对：乔伊

编辑：鹿米

审核：许闻

责任编辑：郭栩彤

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