量子技术是未来十年最具前景的机遇之一,已有数十亿美元投入其中,各种早期产品正在进入市场,越来越多的人才涌入推动着数百家初创公司的发展。
量子计算机有望解决目前即使是世界上最快的超级计算机也无法处理的问题。它们的核心优势——高效发现复杂数据集中的隐藏模式以及应对大规模优化挑战——将使新药物和材料的设计成为可能,创造出更优秀的金融算法,并在密码学和网络安全领域开辟新的前沿。
最有意思的量子计算应用将在这些机器得到广泛使用时出现。成千上万的物理学家和工程师正在研究如何确保量子比特(量子信息的基本单位)能够可靠地相互作用,不受外界噪声影响,并能够实现规模化。市场的发展势头已经明确地将讨论重点从"是否可能"转向了"何时实现"。
随着量子产业从实验室走向工厂,五大主要趋势正在推动技术和商业模式的下一波发展:
量子纠错技术
目前量子生态系统基本达成共识,仅仅扩大当前存在严重噪声和错误问题、无法实现容错操作的计算机规模,并不能释放最有价值的商业应用。业界的关注重点已转向量子纠错技术,将其视为构建稳健且可扩展的容错机器的关键。
随着这一转变,我们看到人们对专注于纠错能力的公司兴趣日增,包括Riverlane Ltd.、Q-CTRL Pty. Ltd.和Qedma Ltd.。在将物理量子比特编码为逻辑量子比特方面也有重大创新,不仅使用经典的表面码,还采用量子低密度奇偶校验码等新颖替代方案,以保护量子信息免受噪声和退相干的影响。
中间层技术栈
大多数早期量子计算公司都尝试全栈方法。现在随着行业的成熟,出现了丰富的中间层技术栈参与者生态系统。这种演进使公司能够专注于自己最擅长的领域,并根据需要购买组件和能力,比如从Quantum Machines购买控制系统,从Classiq Technologies Ltd.和Algorithmiq Oy等公司获得量子软件开发服务。
横向扩展架构
最初构建更强大量子计算机的主要路径是通过基于更大更强单一量子处理单元的纵向扩展架构。然而,量子网络技术的最新创新使横向扩展方法成为一个有力的竞争者。在这一领域进行开创性工作的公司包括Nu Quantum Ltd.、memQ Inc.和Icarus Quantum Inc.。这种策略涉及连接多个量子处理单元协同工作,形成一个分布式机器,甚至可以让不同类型的量子比特在单个问题上协作。不过,从固态系统到光信号的转换仍然是一个重大挑战。
纵向扩展的创新并未放缓。Alice & Bob SAS和Qolab Inc.等初创公司正在推动量子比特和架构设计及制造方面的进展。
输入输出和超低温技术
在纵向扩展和横向扩展架构的需求推动下,这一领域正在发生重大创新。核心挑战在于如何控制和读出数千或数百万个量子比特,而不破坏它们的量子状态。
对于固态系统,如超导和硅自旋量子比特,为每个量子比特运行单独线路的传统解决方案带来了重大工程挑战,因为每根线路都会向超低温量子环境引入热量和噪声。而且在物理上也很难将越来越多的电缆装入制冷器中。
正在出现一些既能减少电缆数量又能降低热负荷的替代方案,如提高密度(Delft Circuits B.V.)、超低温量子比特控制能力(Diraq Pty Ltd.的超低温CMOS)以及Qphox B.V.的光纤等替代方法。
并购活动
这一趋势的发展规模超出了包括我们在内的许多投资者的预期。IonQ Inc.在2025年进行了几项大胆收购,包括通过Oxford Ionics Ltd.获得计算技术,通过Lightsynq Technologies Inc.获得互连和存储技术,通过ID Quantique SA和Qubitekk Inc.获得通信技术,甚至通过Capella Space Corp.涉足太空领域。
第一波量子浪潮中的一些公司现在能够充当战略投资者和行业巨头的角色。我们预计其他量子计算领域也会出现类似的动态,这将有助于在未来十年塑造这一领域。
通往容错量子计算的道路是一场马拉松。尽管挑战巨大,但整个技术栈的进步加速是不可否认的。构建新计算时代的基础技术正在今天建立。解决大规模量子计算的瓶颈问题是一个巨大的商业机遇。
Q&A
Q1:量子纠错技术为什么这么重要?
A:量子生态系统普遍认为,仅仅扩大当前存在严重噪声和错误问题的量子计算机规模,无法释放最有价值的商业应用。量子纠错技术被视为构建稳健且可扩展的容错机器的关键,能够保护量子信息免受噪声和退相干的影响。
Q2:横向扩展架构与纵向扩展架构有什么区别?
A:纵向扩展架构基于更大更强的单一量子处理单元,而横向扩展架构则通过连接多个量子处理单元协同工作,形成分布式机器。横向扩展甚至可以让不同类型的量子比特在单个问题上协作,但从固态系统到光信号的转换仍是重大挑战。
Q3:量子计算机在输入输出控制方面面临什么挑战?
A:核心挑战是如何控制和读出数千或数百万个量子比特而不破坏其量子状态。传统的为每个量子比特运行单独线路的方案会向超低温量子环境引入热量和噪声,而且物理上很难将越来越多的电缆装入制冷器中。
好文章,需要你的鼓励
Fiverr宣布裁员30%并转型为AI优先组织,CEO表示这是战略重置而非财务困境。公司计划通过AI工具提升效率,小团队配合AI即可完成原本需要整个部门的工作。Fiverr已部署Neo项目匹配工具、个性化AI创作助手等AI应用,客服响应时间缩短,市场完整性和欺诈检测能力增强。公司重申财务指导并预计2026年调整后EBITDA利润率达25%。这一转型反映了AI如何重塑平台经济和自由职业市场。
腾讯混元团队推出P3-SAM系统,这是首个能够自动精确分割任意3D物体的AI模型。该系统采用原生3D处理方式,摆脱了传统方法对2D投影的依赖,在近370万个3D模型上训练而成。P3-SAM支持完全自动分割和交互式分割两种模式,在多个标准测试中达到领先性能,为游戏开发、工业设计等领域提供了强大的3D理解工具。
硅谷科技巨头多年来一直宣扬AI智能体能够自主使用软件完成任务的愿景,但现有的消费级AI智能体技术仍然十分有限。为了让AI智能体更加强大,业界正在探索新技术,其中包括模拟工作空间的强化学习环境。这些环境可以训练智能体执行多步骤任务,正成为智能体开发的关键要素。目前主要AI实验室都在内部构建强化学习环境,同时寻求第三方供应商提供高质量环境。
NVIDIA Research推出了革命性的UDR系统,让用户可以完全自定义AI研究助手的工作策略。该系统解决了传统研究工具固化、难以专业化定制的问题,支持任意语言模型,用户可用自然语言编写研究策略,系统自动转换为可执行代码。提供三种示例策略和直观界面,实现了AI工具的民主化定制,为专业研究和个人调研提供了前所未有的灵活性。