21世纪经济报道记者孔海丽、实习生吴佳芸

　　量子计算的商业应用倒计时，又近了。

　　短短一周内，谷歌和英伟达接连发布量子计算相关的技术突破。

　　当地时间10月28日的英伟达GTC大会上，英伟达发布了一项名为NVQLink的开放系统互联架构，用于将GPU与量子处理器（QPU）相连接，构建新一代“加速型量子超级计算机”（accelerated quantum supercomputers）。

　　英伟达首席执行官黄仁勋在演讲中将其称为连接量子与传统计算的“罗塞塔石碑”，标志着“量子-传统GPU”混合计算时代的正式到来。

　　“在不久的将来，每一台英伟达GPU超级计算机都将是混合型的，与量子处理器深度耦合，共同扩展计算的边界。”黄仁勋说。

　　据介绍，NVQLink为量子处理器与 GPU 超算之间提供了一条低延迟（小于4.0微秒）、高吞吐（高达400 Gb/s）的“计算动脉”，让二者能够在统一系统中协作，提高了量子比特（Qubit）误差校正的效率，也为量子的商业应用打下技术基础。

　　黄仁勋强调：“我们现在意识到，必须让量子计算机直接与GPU超级计算机相连。这就是量子计算的未来形态。”据他透露，NVQLink互联技术，已获得了17家量子计算公司和9个国家实验室的支持。

　　10月29日美股收盘，多只量子计算股涨幅居前，D-Wave Quantum涨超7%，Rigetti Computing(RGTI)涨超6%。

　　巨头布局“AI+量子计算”

　　在过去两年，芯片巨头英伟达已与多家量子硬件初创公司、国家实验室展开合作，并推出了量子模拟软件cuQuantum，用于在GPU上高效模拟量子电路运算。NVQLink的问世，标志着英伟达正式把量子计算纳入其“AI算力体系”的主线。

　　英伟达人工智能技术中心全球主管施忠伟曾在2025年全球量子峰会上表示，量子与AI的融合不仅是技术叠加，也是相互促进的。

　　量子力学的非确定性与并行性特征，正启发新的机器学习算法设计；反过来，AI 的优化能力又在帮助研究者加速量子控制与误差校正过程。

　　“量子融合AI技术，将有助于开发新型绿色能源，例如更高效的太阳能材料。”施忠伟表示，“未来可能出现一种混合模式——部分计算由AI完成，另一部分由量子计算承担。”

　　而不久前，由2025年诺贝尔物理学奖得主、法国量子科学家米歇尔·德沃雷特（Michel Devoret）领导的谷歌量子团队， 10月22日在《自然》杂志上发表论文，宣布通过突破性的“量子回声”算法取得了首个“可验证的量子优势”。

　　该算法在谷歌“威洛”（Willow）芯片上的运行速度比世界上最快的超级计算机之一——美国“前沿”计算机快约1.3万倍。

　　更为关键的是，这种算法具有可验证性，可在同等水平的量子计算机上得到相同答案，从而确认结果的准确性。

　　谷歌研究团队与加利福尼亚大学伯克利分校合作的演示场景，展现了量子计算在分子结构研究中的潜力。

　　他们通过量子模拟预测了分子结构的某些特征，并利用核磁共振测量验证了研究结果。

　　这是历史上首次证明量子计算机可在硬件上成功运行一项可验证算法。谷歌量子研究团队负责人哈特穆特·内文乐观预测，五年内量子计算将在药物研发（如分析药物与靶点结合机制）和材料科学（如分析聚合物、电池组件分子结构）等领域实现实际应用。

　　与此同时，其他科技巨头也在加快布局。微软在年初提出“量子就绪（Quantum Ready）”战略，计划以Azure云平台为中心，打造量子模拟、算法开发与混合计算的一体化服务；亚马逊的Braket平台则进一步扩展了其云端量子硬件接口，支持IonQ、Rigetti等多家量子芯片厂商，为开发者提供“即插即用”的量子实验环境。

　　从实验室到商用的漫长之路

　　今年以来，“量子计算”成为科技圈最热的关键词之一。随着英伟达、谷歌、微软等巨头密集出手，资本市场掀起了一轮“量子概念股热”。量子计算公司估值攀升，股价随消息起伏不断。

　　今年1月，黄仁勋在2025年消费电子展上曾直言，“真正有用”的量子计算机，可能还需要20年。这句话一出，量子概念股集体跳水，英伟达股价当日也下跌近6%。

　　然而数周后，英伟达举办“量子日”活动，股价又迅速反弹。

　　量子叙事的冷热转换，恰恰反映了市场对这项技术的“想象”和“疑虑”并存。

　　尽管谷歌“量子回声”算法实现了“可验证的量子优势”，被视为量子计算向实际应用迈出的关键一步，但量子计算落地商用依然面临重大的技术挑战。

　　达特茅斯学院量子物理学家詹姆斯·惠特菲尔德（James Whitfield） 表示，尽管最新的技术成果令人振奋，但“认为它会迅速解决真正具备商业价值的问题，恐怕有些勉强。”

　　目前，量子比特仍极易受到环境噪声干扰，导致“量子退相干”，从而使计算结果失去稳定性和可重复性。这被认为是量子计算走向实用化的最大瓶颈之一。

　　拓扑超导体被认为是突破这一瓶颈的理想材料，其表面能承载一种名为“马约拉纳费米子”的全新量子粒子。

　　理论上，这些粒子可用于稳定地存储量子信息，而不会受到当前量子计算机所面临的噪声干扰。

　　牛津大学和科克大学等机构合作，首次实验证实天然材料碲化铀具备内在拓扑超导性，为大规模、容错型量子计算机的核心材料筛选提供了关键方法。

　　与此同时，量子计算的产业化也在逐步形成“生态共振”。英伟达的NVQLink架构目前已获得17家量子处理器制造商与5家控制器厂商的支持，包括 Alice & Bob、Atom Computing、IonQ等知名量子计算公司。美国能源部旗下的 9 个国家实验室也将采用 NVQLink推动下一代量子研究。

　　资本也在加速涌入。总部位于波士顿的初创企业 QuEra Computing 专注于中性原子量子运算，近期完成 2.3 亿美元融资，投资方包括Google与软银集团。

　　QuEra此后与英伟达联合成立“NVIDIA 加速量子研究中心”，整合AI与量子运算资源，探索混合量子-经典架构的可行路径。

　　在大洋彼岸，中国科研团队也在稳步推进。

　　中国科学技术大学量子计算机“九章四号”前不久取得重大进展。而中国科学技术大学“本源悟空”量子计算机团队近日完成了药物分子性质预测的真机验证实验。这一技术将HIV抗病毒药物筛选准确率从73%跃升至97%，显著提升了药物发现效率。

　　安徽省量子计算工程研究中心主任郭国平表示，这标志着中国已初步具备实用化量子计算能力。

　　不过，至于量子计算的商业化落地进程，中国科学院院士、量子信息科学家潘建伟认为，业界应该警惕泡沫的滋生。

　　潘建伟在今年2月发表于《自然》杂志的评论中指出：“尽管量子信息科学具有广阔的应用前景，但目前大部分第二次量子革命技术仍处于实验室阶段，要实现广泛的应用还需要长时间的努力……当前量子硬件的水平尚不足以体现真正的‘量子优势’。”

　　清华大学高等研究院教授翟荟表示：“量子计算发展到下一个阶段，我们要想方设法从软件和硬件两个层面做好融合。量子计算最大的魅力也是最大的挑战就在于，它充满着各种不确定性，包括技术路线、推进时间等。”

　　尽管量子计算规模化应用依然任重道远，但毋庸置疑的是，英伟达与谷歌的最新动作已经在说明一个关键事实：量子计算正被纳入主流算力体系，成为产业布局的现实坐标。