人工智能（AI）快速发展的两年期间，人类消耗的词元（Token）数翻涨上千倍，越来越多的算力中心迈入万卡、十万卡甚至百万卡量级。一方面是训练中心消耗大量算力，另一方面是AI的需求仍在上涨，面向未来，突破算力和能耗瓶颈，人类需要寻找新的路径。
“我们经过反复论证，认为未来突破算力和能源约束最可行的路径，就是量子计算。”4月22日，科大讯飞（SZ002230）董事长、量智开物（北京）科技有限公司（以下简称“量智开物”）发起人刘庆峰在2026智能量子峰会（以下简称“峰会”）上表示。
刘庆峰认为，未来五年，AI将把量子计算推向新的台阶，而量子计算又会反哺AI，AI加上量子计算会更强大，而量子计算加上AI 则会更聪明，“这将是‘AI+量子’深度融合时代真正的起点”。
在对《每日经济新闻》记者（以下简称“每经记者”）的书面回复中，刘庆峰阐述了他的判断——未来5年至10年，“AI+量子”会沿着两条相互交织的主线往前走，一条是“AI for 量子”，已展现出清晰的势头，另一条是“量子 for AI”，这也是他更关心的部分。“如果要说里程碑，我希望在未来5年至10年内看到的是：量子计算真正成为下一代算力和电力，成为通用人工智能走进千行百业、成为每个人超级助手的关键支撑。”刘庆峰表示。
量智融合有望破解算力瓶颈
就在上周（4月14日），英伟达正式发布了全球首个开源量子人工智能模型系列——Ising。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋就此表示：“AI对于实现实用量子计算至关重要。借助Ising，AI成为控制中枢——相当于量子机器的操作系统，可将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子-GPU系统。”
图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智去年9月在一场论坛的主旨报告中曾介绍，量子纠错是实现量子计算机的主要瓶颈之一，因为量子比特容易受到环境干扰从而产生错误，而“AI可以赋能量子计算。”
清华大学高等研究院教授翟荟在2016年就开始研究将人工智能算法用到量子物理的研究中，他在峰会上分享了十年来的研究体会，其中提及，要解决当前量子科技发展中碰到的重大瓶颈性问题，人工智能技术不是锦上添花，而是不可或缺。量智融合是当下量子科技发展的必然选择，也是人工智能赋能科学的主战场。
从量子计算发展的角度，“AI for 量子计算”已有清晰的势头。刘庆峰向每经记者表示，今天量子计算最核心的瓶颈是两个：一是超长序列的量子比特如何高效捕获、排序、操控，二是在漫长的线路中如何动态纠错、如何应对原子丢失。过去半年，量智开物和清华团队联合发布的“追风”“扁鹊”，已经在这两个方向上取得了实质性突破。“我相信在未来五年内，量子计算的比特规模、纠错能力、实用化程度，都会有非常大的跃升。”
图：刘庆峰（左）、翟荟（右）接受媒体采访 每经记者 李少婷 摄
而“量子计算 for AI”，也即通过量子计算赋能 AI，仍是刚刚起步。刘庆峰在峰会上拆解了当前人工智能发展的瓶颈。“很多人说，算力的瓶颈是能源。但实际上，现在路径上的芯片生产能力够不够也是问题——最近说到人工智能发展，突然发现，因为台积电的产能，全球可能下一步的模型摸高和全面推广在未来两年会完全受制。”刘庆峰认为，算力是全球人工智能博弈的决胜点，“未来5到10年，我们必须寻找全新的路径。”
答案或许就在量智融合。
刘庆峰介绍，以中国刚发布的“九章三号”255光子原型机为例，它1微秒完成的高斯玻色取样任务，如果由全球最强的超算Frontier——差不多4万张顶级加速卡——连续运算，需要200亿年，超过了宇宙年龄。经典与量子之间的速度差距已达“一亿亿倍”的量级。
“如果量子计算真的应用到现在人工智能的深度神经网络和预训练方法中，可以想象，现在所有的问题都会被解决掉。”刘庆峰认为，最近加州理工黄信元团队和谷歌联合发表的论文，已经从原理上论证了量子计算机在存储上的指数级优势，首次用量子方法解决了经典的机器学习问题，为“量子for AI”打开了一条全新的路径。
“我判断，未来五年之后，可能会出现量子计算与现有GPT框架深度融合的新型算法架构，真正解决大模型不断摸高所面临的算力瓶颈。”刘庆峰对每经记者表示。
中国已有条件引领全球科技进入“无人区”
量子科技与人工智能的融合，是当前全球科技竞争的前沿焦点。
我国在“十五五”规划中明确提出要加强人工智能与量子科技的协同创新，而美国颁布的“创世纪计划”也突出了人工智能和量子信息科学的结合。中国科学院院士、清华大学高等研究院院长段文晖在为峰会致辞时表示，量智融合已从学术前瞻上升为国家战略必争之地。
我国在量智融合领域近来频有进展。
4月21日消息，安徽省量子计算芯片重点实验室披露，中国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”已上线量子知识大模型等量子人工智能应用，量子计算机正从“可用”变得“好用”。安徽省量子计算芯片重点实验室主任郭国平介绍，量子计算与人工智能的融合，是下一代计算革命的重要方向，二者互补为突破传统算力瓶颈、打破技术局限提供了全新路径。
科大讯飞与清华大学翟荟团队自两年前启动合作，于今年3月发起成立专注于人工智能与量子科技深度融合与产业化的实体公司“量智开物”，意在对下一代算力路径的提前布局。
图：翟荟介绍公司名称的由来，源自《周易》中的“开物成务”一词，寓意量子和智能的融合将开启新的技术文明 每经记者 李少婷 摄
刘庆峰在接受包括每经记者在内的媒体采访时表示，科大讯飞不给量智开物设经营指标，也不设量子比特操控数、纠错准确率等技术指标，“要给科学家一个宽松自由的环境”。而除了资本和人工智能算法外，科大讯飞还将提供产业化实践经验。
“讯飞现在苦算力久矣。一旦量子计算对人工智能有了实质性帮助，讯飞肯定是第一个布局基于量子的算力中心、去跑超大规模模型的公司。那个时候，我们就可以从‘AI for 量子’的投资者、支持者，变成‘量子 for AI’的最大受益者——这也是我们做这件事最深层的产业逻辑。”
而在量智融合这条细分赛道上，我国已有条件引领全球科技进入“无人区”。“这是一个我国和其他科技强国没有代差的研究领域。我们在过去十年里面跟国际上是齐头并进的。这也是为什么从国家政策到学术界、产业界，大家都重视这件事——因为这是一个我们不需要追赶谁、只要再努努力就可以引领、就可以从第一方阵里脱颖而出的领域。”翟荟表示。
刘庆峰补充道，在人工智能领域，中美之间在模型顶级能力的摸高上还有半代到一代差距，主要原因是算力和数据——对方训得比较早、规模大。而在量智融合方面，没有这个限制。“我们现在做的上万个量子比特的操控排序，用到的图神经网络、高效并行解码器，不需要那么复杂的算力，关键是要在算法上真正落地创新。”
不过，需要说明的是，量子计算本身目前仍有诸多受限，量智融合这条赛道目前也并没有明确的产业化路径。
关于量智开物，刘庆峰表示，科大讯飞是以“耐心资本”姿态参与前沿科技的探索。而就量子赛道的投融资热度，他表示，“量子计算+AI”在战略态势和技术路径上已形成共识，未来一定会跑出一些超级团队，一旦爆发，收入就是指数级的增长。投资人的视野下，只要技术扎实，融资不会有问题，但不能以常规的商业模式和商业逻辑来对待。
“五年后，我希望量智开物能够证明一件事——AI与量子的融合，不是一个美好的愿景，而是一种正在改变科研方式和产业格局的现实力量。中国在这个方向上，应该走在世界前列。”刘庆峰对每经记者表示。
