文丨浪味仙排版丨浪味仙

行业动向：3000字丨7分钟阅读

内容提要

过去几年，量子计算常被塑造成一种可将人工智能（AI）拍在沙滩上的新兴技术。在流行叙事中，这个故事极具诱惑力：当前的 AI 虽然强大，但本质上是“算力堆出来的奇迹”，面临着惊人的能效比瓶颈和扩展上限；而量子计算机具有指数级加速的巨大潜力。人们理所当然地认为，只要将两者结合，量子 AI 就会顺理成章地成为机器学习的继任者，出演这场“完美救赎”。

然而，这本质上是一场被制造出来的“虚假战争”。来自全球顶尖学术机构、国家实验室和工业界的研究者们给出的答案是：量子与 AI 并非零和博弈的对手，而是正在深度融合的伙伴。

这不是一场谁取代谁的竞速，而是人类底层计算逻辑从“堆石头”式的算力叠加，向“裂变反应”般的范式突变所进行的惊险一跃。

01

破除“量子替代 AI”的神话：

底层逻辑的根本差异

“量子 AI”这一术语在某种程度上误导了公众，让人以为它是一种基于量子力学的全新智能形式。事实上，这种误解部分源于语义的模糊，部分源于经济焦虑。

一方面，随着训练前沿大模型所需的算力成本、电力消耗和硬件需求激增，人们迫切希望找到一个“技术逃生舱”。

然而从另一方面来看，现代 AI（如大语言模型）的基石是统计学与模式识别，擅长在海量、模糊的数据中识别模式和相关性，但量子计算机在默认情况下并不会比经典计算机更擅长“识人辩物”，神经网络和 Transformer 架构在经典硬件（如 GPU 和专用加速器）上已经运行得非常高效。

如德国研究团队在关于量子人工智能综述中所言，量子 AI 的本质是两个方向的交叉：一是探索量子计算能否解决 AI 工作流中的某些极端算力瓶颈；二是利用 AI 的学习能力去更好地操控不稳定的量子硬件。这不是一种取代，而是一场工具箱的扩充。

研究人员强调，量子计算机并不会取代现代 AI 的统计学基础。量子计算提供的是一套完全不同的特定计算工具箱，它不擅长运行神经网络的每一个环节，但在处理复杂的全局优化、组合搜索和高维采样时，具有传统计算无法企及的数学优势。

因此，量子计算不会改变 AI 的逻辑基础，而是作为一种性能强悍的“外挂”，专门负责攻克 AI 流程中那些让传统硬件窒息的计算子程序。

02

现实制约：

AI 的稳健与量子硬件的“脆弱期”

为何 AI 不会被轻易取代？因为当代 AI 系统在处理“模糊性”和“近似计算”方面表现卓越。

它们能从嘈杂、不确定的数据中学习复杂的映射关系，更重要的是，改进后的算法和持续迭代的传统硬件，使得 AI 在无需改变计算范式的情况下，依然能保持强劲的性能增长。对于绝大多数现实应用，经典计算依然是最快、最便宜且最可靠的选择。

相比之下，量子计算目前仍处于所谓的“含噪声中等规模量子（NISQ）”时代。这个阶段的机器脆弱、易出错且规模有限，并不是通用的算力推进器，也不会因为其“量子”身份就自动让神经网络跑得更快。

量子计算的真正舞台是那些传统算力极难扩展的子程序，比如全局优化、组合搜索和高维采样。这些任务虽然不直接出现在用户交互界面上，但却决定了大型 AI 系统的训练成本、响应延迟和可行性。简言之，AI 需要量子的理由，不是因为它“不够聪明”，而是因为它面临的某些特定数学难题在经典架构下扩展性太差。

03

隐形功臣：

AI 正在充当量子计算的“操作系统”

量子与 AI 融合的最有力证据，实际上指向了一个被忽视的方向：AI 正在帮助量子计算走向实用。

量子计算机的建造和运维难度极高，需要对物理系统进行毫秒级的精密控制，并持续进行噪声缓解，许多挑战的复杂程度已经超出了人类手工调优的能力范畴。目前，机器学习已成为量子系统的核心支撑工具：

• 实验设计与校准： AI 自动优化控制脉冲，对硬件参数进行实时校准，以应对环境干扰。
• 误差缓解： 神经网络被训练用于解码“误差症候”，提高系统的容错能力。
• 编译优化： 量子编译器中嵌入了 AI 模型，用以减少电路深度，使算法能够适配极其有限的硬件资源。

在实际操作中，AI 已经成为了量子计算操作系统的一部分。如果没有 AI 提供这些自适应控制和学习功能，量子系统的规模化速度将会显著放缓。

04

定向突破：

量子如何解决 AI 无法攻克的“硬骨头”

虽然量子计算不会重写 AI 逻辑，但它能为 AI 带来针对性的算力释放，特别是在那些传统算法面临“维度灾难”的领域。

量子计算的价值在于“重点突破”，研究重点目前集中在以下三个具有高价值的特定方向：

• 组合优化： 在物流调度、航线规划和制造业中，往往存在数百万种可能的配置方案。研究人员正在尝试“混合量子-传统优化”，旨在在严苛的时间约束下缩短搜索时间。
• 高维采样： 在药物发现和新材料设计领域，需要对复杂的概率分布进行探索。量子辅助采样能更有效地在训练阶段探索巨大的状态空间。
• 复杂环境下的强化学习： 在自动驾驶等领域，量子计算展示了加快学习过程、减少参数依赖的潜力。

在这些垂直领域，实验结果已经展示出量子或“量子启发”算法的优势，如更快的收敛速度和更稳定的学习动态。这些增益虽然是增量式的，但对于成本高昂的工业级 AI 应用来说，其价值是决定性的。

05

混合架构的崛起：

未来智能计算的终极版图

综合来看，研究人员指出，未来的计算架构将是混合且分层的（Hybrid and Hierarchical）。

这种架构镜像了计算史上的早期转型：正如 GPU 并没有消灭 CPU，而是通过分担并行任务找到了自己的角色。在未来的生态中：

• 传统计算： 依然是骨干，负责执行 AI 模型中那些表现已经足够好的通用任务。
• AI 决策层： 扮演“指挥官”角色，管理工作流的复杂性，并决定何时将特定子任务卸载给量子加速器。
• 量子处理器： 作为“协处理器（Co-processor）”，仅在问题完全匹配其量子优势时才被激活。

对于企业而言，这意味着不应迷信“全能量子 AI”的炒作，但也绝不能忽视这一领域的布局。在能源、金融、材料科学等领域，量子辅助 AI 带来的成本和效能优势可能会制造巨大的行业壁垒。对开发者而言，AI 技能已不再是可选项，而是理解量子计算的入场券。

总结而言，量子计算不会让 AI 过时，AI 也不会让量子失去意义。高级计算的未来属于“量子与 AI”的深度集成，AI 支撑量子硬件运行，量子则为 AI 提供定点算力突破，它们将共同融入一个更广泛的传统计算生态系统之中。

如果我们将未来的智能计算系统看作一架超音速客机，那么传统计算就是坚固的机身；AI 是最先进的自动驾驶系统，不仅负责飞行，还要监控引擎（量子硬件）的复杂状态；而量子计算则是那个在关键时刻提供爆发力的加力燃烧室。它不会全程开启，却是决定飞机能否突破“热障（经典算力极限）”的关键。

Reference：

1、https://www.mdpi.com/2673-2688/6/8/175

2、https://arxiv.org/abs/2408.10726

3、https://thequantuminsider.com/2026/01/07/quantum-computing-versus-ai-why-the-quantum-replaces-ai-hype-is-wrong-but-the-potential-of-quantum-ai-is-real/