百年诺奖
当AI遇上量子计算：突破算力瓶颈的现实路径
近期，英伟达推出了NVQLink，实现量子处理器（QPU）与GPU超算的高速互联（吞吐400Gb/s、延迟低于4微秒），并将其全面整合进CUDA-Q，使量子处理器能够与AI超算实时协同工作。
这一动作不仅得到17家量子厂商和多个国家实验室支持，也传递出一个明确信号：“量子+AI”正在从概念阶段走向工程化落地，成为全球算力竞争的新方向。
图1：QPU与GPU的高速互联。（来源：英伟达）
在算力格局加速重构之际，中国也面临紧迫窗口期。如果无法在量子人工智能方向形成自主可控的算法体系和技术能力，未来核心算力极可能受制于人。
正是在这样的行业背景下，九章量子基于国际领先的光量子计算技术，率先构建出面向真实场景、可直接部署的量子人工智能算法体系，为产业客户开辟了一条可复制、可落地的技术路径。
数据大爆炸与算力瓶颈
全球正在经历一场前所未有的数据大爆炸。根据国际数据公司（IDC）最新预测，2025年全球每年将产生约213.56ZB数据，而到2029年，这一数字将激增至527.47ZB，相当于全球每天产生超过1.4ZB（约15亿TB）的新数据，这意味着我们正在创造的数据规模已经远远超出单纯存储和计算系统能轻松处理的能力。
图2：2024-2029中国数据生成量预测。（来源：IDC）
同时，经典芯片性能提升正在逼近极限。曾经盛行的摩尔定律（即晶体管数量约每18个月翻一番）延长至约30个月以上，库梅定律（即相同计算量所需能耗约每18个月减少一半）也显示计算能效倍增周期延长至超过3年。
这种“双重夹击”——算力需求的指数级爆炸和经典计算架构提升速度的减缓——使得传统数据中心面临前所未有的瓶颈。量子计算+AI被视为突破这一局限的现实路径。
相比传统体系，量子计算具备叠加、纠缠等独特优势，为复杂优化、采样、机器学习提供了潜在的指数级加速空间。随着量子硬件、量子算法与人工智能不断融合，一个全新的“量子人工智能算法体系”正在形成。
量子计算与人工智能结合路径
当前，量子与AI的结合主要呈现三种主流路径：
1. AI辅助量子（AI for Quantum）
利用人工智能技术优化量子硬件与量子控制系统，例如自动调参、误差学习补偿、量子线路优化等，加速量子计算机的实现。
2. 量子启发式算法（Quantum-Inspired Algorithms）
受量子物理机制（叠加、隧穿、纠缠等）启发而设计，但在经典计算机上运行的算法。无需量子硬件即可获得性能提升，是产业界最易落地的路线之一。
3. 量子AI（Quantum AI）
在量子计算机上实现人工智能模型，包括：
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量子-经典混合式（Hybrid Quantum-Classical）：把“最难算、最能体现量子优势”的部分交给量子处理器，把“需要大量迭代优化”的部分交给经典计算。
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纯量子式（Fully Quantum）：未来目标，完全基于量子架构实现AI。
图3：量子计算与人工智能结合路径。（来源：九章量子）
面向算力未来的中国解法
当前，量子技术在进入真实产业场景时普遍面临三类痛点：一是难以在企业现有架构中直接部署；二是与传统IT系统的兼容性不足；三是在关键算力场景中缺乏能够真正提升性能的应用落地方式。
针对产业端核心痛点，九章量子构建了面向应用场景的量子人工智能算法体系。该体系具备高兼容性与易部署性，能在实际任务中显著提升计算效率，为企业构建下一代算力基础设施提供切实可行的“中国解法”。
1. 高斯玻色采样增强的量子算法
结合量子采样（高斯玻色采样GBS）的样本和经典优化搜索算法，利用量子纠缠、叠加等特性，探索量子增强的启发式搜索在经典计算机难以优化问题上的系统性应用。例如解决Max-Haf、稠密子图、最大团等图论问题。
典型应用场景：
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药物研发：快速识别分子结合位点，提升药物筛选效率；
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分子对接预测：将药效基团建模为图结构，通过量子采样锁定高亲和力构象；
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RNA结构预测：高效捕捉长序列中的二级结构模式；
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结合亲和力评估：在TACE酶与抑制剂案例中，成功复现实验结果，验证可行性。
优势：相比传统随机抽样，GBS对高权重团（即潜在有效解）具有天然偏好，显著提升搜索效率与稳定性。
图4：量子算法对于基态能量的计算超越化学精度。（来源：九章量子）
2. 经典模拟的量子启发式算法
通过将量子采样原理迁移至经典计算，实现高效的模拟与优化，在求解速度和精度上较现有经典算法提升1~2倍，最高可模拟2000决策变量的问题！
典型应用场景：
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智慧交通：优化机场停机位分配、缓解城市拥堵；
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绿色能源：高效调度电网与可再生能源接入；
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金融风控：在高维空间中寻找风险-收益最优投资组合；
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智能供应链：统筹多节点库存与物流路径，降本增效；
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卫星网络：快速规划星座拓扑，提升覆盖与稳定性。
优势：无需等待量子硬件成熟，即可在现有经典设施上部署，实现“即插即用”的智能优化升级。
图5：应用于飞行器调度等组合优化问题，在速度方面提升了500倍。（来源：九章量子）
3. 面向机器学习的量子-经典混合算法
在当前含噪声、中小规模的量子设备（NISQ）条件下，混合架构成为最可行的落地路径：
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量子部分：负责特征映射、概率采样、子模块优化等“难啃的骨头”；
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经典部分：掌控整体流程、参数调优与结果解释。
已在量子机器学习模型优化、量子增强特征工程、量子生成模型等应用中展现出潜力。
优势：大幅降低对量子硬件的要求，让“量子+AI”真正走进现实应用。
图6：量子增强的图像识别算法显著提升图像识别准确度。（来源：九章量子）
携手迈向算力新纪元
从经典计算瓶颈，到量子技术加速演进，再到人工智能的全面渗透，一场新的计算范式变革正在展开。量子人工智能算法正在成为连接当下与未来的关键桥梁：
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今天可以依托量子启发式算法在真实业务中提升效率；
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近期可以通过混合式量子机器学习在特定任务中实现量子增强；
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未来将在更强大的量子硬件上迈向纯量子AI。
在生命科学、金融工程、交通能源、智能系统等领域，这一新范式已经展现出实际价值。
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我们愿意与您一起，基于现有算法能力开展联合验证、应用试点与系统集成，共同推动量子人工智能在真实场景中的落地，把“可用”变成“可见的价值”。
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