“我是第一个，为了证明自己说错话而亲自把行业内CEO都召集过来的人。”黄仁勋在台上调侃着自己。当地时间3月20日，英伟达首次在GTC举办“量子日（Quantum Day）”活动。在圣何塞市政礼堂，英伟达创始人、CEO黄仁勋主持了主题为《量子计算：现状与未来发展方向（Quantum Computing: where We Are and Where We're Headed）》的主题圆桌讨论会。就在圆桌讨论开始前，黄仁勋正式宣布英伟达将与哈佛大学、麻省理工学院（MIT）合作，在波士顿开设一个量子研究实验室，“这可能将成为全球最先进的加速计算和混合式量子计算研究实验室，我们会尽快推动这个计划，让实验室早日运作。”去年黄仁勋对话的是Transformer论文作者，而今年他对话的是一众量子计算公司的CEO，为什么黄仁勋这么关注量子计算？这要从今年1月说起，当时黄仁勋称“量子技术距离实际应用至少还需20年”。此言一出，IonQ、D-Wave、Rigetti等主要量子计算企业的股价应声暴跌数十个百分点，黄仁勋可谓是把主流的量子计算公司都“得罪”了。但随后，包括谷歌、微软、亚马逊在内的公司都发布了量子芯片的进展。如今，黄仁勋相当于承认自己当时的言论在某种程度上“失言”。“经典计算机从最初的雏形发展到今天的形态，花了20年。所以（在量子计算发展上）5年、10年、15年对我来说都不算什么。”在圆桌讨论开始前，黄仁勋说，“谁能想到这些量子计算公司是上市公司？”这引起现场一片笑声，他又反问：“量子公司怎么可能上市？”随后，他进一步解释道：“为了平息这场风波，我特意邀请他们来面对面交流，并在GTC历史上首次设立专门讨论量子计算的‘Quantum Day’。”黄仁勋邀请了IonQ、D-Wave、Pasqal、Quantinuum等12家全球领先的量子计算初创公司的CEO，以及AWS和微软的量子计算负责人参与圆桌讨论。嘉宾之多，让整场讨论会不得不分三个环节进行。
黄仁勋与主题圆桌讨论会嘉宾，图片来源：「甲子光年」拍摄
Alan Baratz, CEO of D-Wave（量子退火——专用量子计算机）;Mikhail Lukin, Joshua and Beth Friedman University Professor at Harvard University and cofounder of QuEra Computing（中性原子量子计算）；Ben Bloom, founder and CEO of Atom Computing（中性原子量子计算）；John Levy, cofounder and CEO of SEEQC（超导量子计算）；Krysta Svore, technical fellow at Microsoft（拓扑量子计算）；Loïc Henriet, CEO of Pasqal（中性原子量子计算）；Matthew Kinsella, CEO of Infleqtion（中性原子量子计算）；Pete Shadbolt, cofounder and chief scientific officer of PsiQuantum（光量子计算）；Peter Chapman, executive chair at IonQ（离子阱量子计算）；Rajeeb Hazra, president and CEO of Quantinuum（离子阱量子计算）；Rob Schoelkopf, cofounder and chief scientist at Quantum Circuits（超导量子计算）；Simone Severini, general manager of quantum technologies at AWS（量子计算云服务 Braket）；Subodh Kulkarni, CEO of Rigetti（超导量子计算）；Théau Peronnin, cofounder and CEO of Alice & Bob（猫态量子比特——开发容错量子计算机）。
值得注意的是，量子电脑软件和服务供应商D-Wave CEO Alan Baratz也受邀来到了现场，他之前曾公开指责黄仁勋对量子计算的看法“大错特错”。
D-Wave量子计算产品，图片来源：英伟达
“此次嘉宾阵容很全面，攘括了目前全球量子计算生态中的几乎所有技术路线和主要公司，从离子阱、超导、光量子到中性原子等多个技术路线，以及AWS、微软等量子云计算的关键玩家。”一位在美国从事量子计算研究的学者一鸣（化名）告诉「甲子光年」，“从中不难看出，英伟达将自己定位在量子计算的生态建设者，而非硬件领域的直接竞争者。”但略微遗憾的是，在超导量子计算领域颇有建树的谷歌和IBM没在现场。毕业于麻省理工学院EECS专业的王瀚锐对「甲子光年」表示：“这些嘉宾中从事中性原子量子计算的公司较多，也符合近期中性原子技术崛起的行业风向。”王瀚锐师从韩松，主研高效机器学习和量子计算系统。至于原因，他解释，相较于超导量子计算，中性原子具有更强的可扩展性（scalability）。“量子比特直接由原子实现，无需像超导量子计算那样依赖人工制造的量子比特（artificial qubit）”。然而与研讨会热烈向上气氛截然相反的，是量子计算公司的集体股票下跌。活动结束后，D-Wave股价下跌18%，Rigetti下跌9%，Quantum Computing下跌11%......不过也有分析人士认为，量子-经典混合计算架构将成为主流，而英伟达的GPU在这一架构中可以扮演关键角色。玻色量子创始人&CEO文凯告诉「甲子光年」，英伟达选择这些嘉宾的核心逻辑，在于共同推动量子计算与经典计算架构的深度协同，包括但不限于CUDA-Q平台的生态扩张、量子-经典混合算力协同、量子云服务底层标准制定等，“通过与不同技术路线的领先企业合作，英伟达可以在量子计算领域保持技术领先，推动量子计算技术的实用化和普及。”尽管量子计算还存在争议，但可以肯定的是，英伟达在布局未来。
1.量子计算还没准备好
这次圆桌讨论看上去是黄仁勋和各位量子计算公司CEO们在“和解”，但在长达两个小时的对话中，黄仁勋还是不断抛出了犀利问题。面对他的“灵魂拷问”，受邀的量子计算公司的CEO们应对颇为吃力，现场一度气氛紧张。黄仁勋直言，量子计算机目前“处境不佳（poorly positioned）”。他向众人发问：“量子计算或能成为科学等特定领域中有用的‘工具（instrument）’，但它真能作为一台有实际意义的计算机存在吗？”接着又进一步质疑：“经典计算机仍然在人工智能等领域不断突破，潜力巨大，但量子计算是否应该进行‘重新定义（reframing）’？”对此，Quantinuum CEO Rajiv Hazra回应：“不能将量子计算简单视为‘工具’。比如AI在经典计算机上终将触及明显的增长极限，而量子计算则能够以完全不同的方式推动AI发展。最终我们将进入‘生成式量子AI’（Generative Quantum AI）的时代，而不仅仅是‘生成式AI’。”黄仁勋继续追问：“那‘实用的量子计算机’到底是什么？”他还打趣道：“如果我用量子计算机点餐，能让我的汉堡快3秒送达当然不错，但这能算是‘实用’吗？”黄仁勋曾预测“至少还要20年，才能出现真正实用的量子计算机”，他要求这些量子计算公司CEO们解释，在此之前量子计算究竟能带来哪些有实际意义的应用。对此，Inflection CEO Matthew Kinsella解释：“1946年，当人们第一次看到ENIAC计算机时，从未想过未来我们可以用它进行实时通信，甚至线上叫车。现在我们或许很难准确预测量子计算的具体应用，但重要的是要为探索各种可能性创造空间。”AWS量子计算负责人Simone Severini将量子计算的研究比喻成“登月任务”。“在通往最终目标的过程中，我们会不断获得新的发现。所以问题的关键不在量子计算机究竟何时问世，而是我们在探索过程中能发现什么。”
AWS量子计算产品，图片来源：英伟达
虽然业界对于量子计算的潜力充满期待，但它的现实表现与理想之间还存在明显落差。Rigetti Computing CEO Subodh Kulkarni在会议上坦言：“我们的产品目前已在AWS和Azure上提供，任何人都可以运行它们。但说实话，它的表现并不像预期中的量子计算机那样强大。”整场讨论共分成了三个环节：第一环节主要围绕量子计算与经典计算的协同方式进行了讨论；第二环节重点关注如何推进量子计算研究，以及下一波技术浪潮的可能方向；而第三环节则将聚焦在如何真正实现量子计算商业化的问题上。但讨论到最后，几乎所有人都得出了同样的结论——量子计算还没准备好。“目前，这项技术大致处于基础研究和实验研究阶段，甚至连开发工程阶段都没达到。”一位来自以色列的分析师在听完整场对话后对「甲子光年」说。量子计算学者一鸣告诉「甲子光年」，当前量子计算的发展仍处于初级阶段，即量子比特规模扩张阶段（<50量子比特左右）。“未来5年，我们将看到混合架构初步商业化；5-10年间，容错量子计算机出现；20年之后，量子计算将深刻影响药物发现、AI优化、密码安全等多个领域。”不能忽略的是，量子计算面临着诸多技术挑战，尤其是在规模化方面。“各家公司需找到规模化（scaling up）的方法，包括量子比特（qubit）控制、量子纠错码设计、逻辑操作的实现。此外还需要在器件层（device level）实现突破。”在美国高校从事量子计算研究的吴铭（化名）说。
2.英伟达与量子计算的“纠缠”
2021年，英伟达就开始积极布局量子计算领域，并陆续开发了一系列工具与平台，如利用GPU加速量子电路模拟的cuQuantum软件开发套件（SDK）。随后又在2023年推出CUDA Quantum（简称CUDA-Q），一个面向量子-经典混合计算的开源开发平台。在硬件层面，英伟达还推出了全球首GPU加速的量子计算系统NVIDIA DGX Quantum，能让科研人员能构建融合量子计算与高性能经典计算的复杂应用，利好推动校准、量子纠错、控制与混合算法的推进。在2023年的GTC上，英伟达就将自己定位为“量子计算领域的关键参与者”，并强调“量子计算机与经典计算机的混合使用将成为趋势”。 国际合作方面，英伟达与德国于利希研究中心（FZJ）的超算中心（JSC）联合建立实验室，开发基于英伟达平台的经典-量子超级计算机。今天英伟达又宣布将在波士顿设立“加速量子研究中心”（NVAQC），整合AI超级计算能力与各类量子硬件，联合哈佛、MIT等高校共同攻克量子计算的核心难题。为什么这次GTC英伟达将量子计算放到了显眼的位置？除了黄仁勋自嘲的“失言”外，也是因为经过这些年发展，相关平台已经形成较完整的产品线。英伟达希望通过“量子日”，集中展示和推广这些成果。一鸣认为，量子计算行业正在迈入“商业化前夜”，他说：“产业中的各大技术路线并行发展，但尚未出现一家独大的局面，因此英伟达主动搭建产业平台，期望引领生态标准的形成。”玻色量子是北京市唯一一家专注于研发光量子计算设备的硬科技公司，其创始人&CEO文凯推测量子计算或将成为英伟达的“第二增长曲线”，“量子计算不仅是英伟达的技术探索方向之一，也是其在AI之后寻找新增长极的重要战略选择之一。”现在的量子计算处于噪声中等规模量子（NISQ）阶段，未来十年内经典与量子计算的混合模式会占据主流，这恰是英伟达GPU发挥最大价值的场景。长远看，英伟达在量子计算的战略投入，能确保其未来在高性能计算与AI领域的占据头部。还有一条不能忽略的“线索”：2024年12月9日，谷歌发布了最新的量子计算芯片Willow。
“Willow是首次在技术上实现通过增大量子纠错码（Quantum Error Correction Code）来降低错误率，证明了量子纠错的工程可行性，被业界认为是量子计算领域的一个重大技术突破。”王瀚锐说。这个进展意味着，量子计算距离实用化更进一步，也让行业再度聚焦于量子硬件的可扩展性与稳定性。
在政策层面，美国的国家量子计划（NQI）于2018年由特朗普政府启动，原定2023年续签，但被拜登政府搁置。当特朗普再次当选总统后，业界普遍预期美国联邦政府对量子计算的资金支持和政策扶持将会加强，这让企业和投资者愿意重新关注量子领域的中长期前景。
3.量子计算并不会取代经典计算
“可以用GPU的发展作类比。过去只有CPU，后来GPU出现，作为加速器极大地提升了计算能力，但它并不是独立存在的，而是需要与CPU协同工作。因此如今我们看到Intel、AMD、Arm等CPU厂商依然与英伟达共存。”吴铭告诉「甲子光年」。同样地，量子计算中的QPU（量子处理单元）是一种新的加速器，它也需要与传统计算协同运作。传统计算硬件负责为QPU提供控制信号，并对量子计算的结果进行后处理。但这里所说的“传统硬件”不一定是GPU，也可以是CPU、FPGA或ASIC。经典-量子混合计算这个概念本身有不同层次的含义。如果从底层架构来看，量子计算本身就需要经典硬件进行控制与后处理，因此未来的系统几乎可以肯定是经典-量子计算的混合体系。但如果从顶层的算法或应用角度来看，一个完整的量子计算应用是否必须包含经典计算部分，其实未必。换句话说，目前量子计算的核心瓶颈并不在经典计算部分，所以即使引入GPU，也无法解决量子计算当前面临的关键问题。而在今天的圆桌讨论上，IonQ CEO Peter Chapman也表示：“量子计算机并不会直接取代经典计算机。未来这两种计算架构将相互结合，产生强大的协同效应。此外，除了量子芯片外，量子计算机在架构上与经典计算机类似，也同样使用图形处理单元（GPU）和中央处理单元（CPU）。”文凯认为，量子计算和经典计算并非此消彼长的关系，而是相辅相成的。未来，量子计算会专注于解决那些经典计算难以攻克的大规模复杂性难题，比如大规模的优化问题、复杂的化学模拟等，而经典计算则继续在日常任务中发挥其成熟和稳定的优势，“英伟达的GPU在这一混合架构中，确实扮演着至关重要的角色。”
4.CUDA-Q会成为英伟达的新护城河吗？
英伟达CUDA-Q是一个开源的量子开发平台，旨在协调运行大规模量子计算应用所需的硬件和软件。该平台的混合编程模型允许在单个量子程序中同时利用GPU、CPU和QPU资源进行计算。
黄仁勋在GTC演讲时展示的CUDA-X生态，其中就包括了CUDA-Q
“英伟达开发的CUDA-Q平台确实有潜力成为其新的护城河。通过整合D-Wave的退火算法、IonQ的高保真度硬件、PsiQuantum的光量子架构，英伟达的CUDA Quantum平台可覆盖更多应用场景，降低开发者跨平台适配成本。”文凯告诉「甲子光年」。而吴铭则对此有着不同看法，他认为CUDA-Q很难成为英伟达新的护城河。“当下大部分真正构建出来的量子计算机，其经典控制部分都是CPU、ASIC或者FPGA做的，用GPU来做并没看出明显优势。”吴铭告诉「甲子光年」，“换句话说CUDA-Q并非必要，GPU本身也非不可替代。”总体来看，CUDA-Q平台的战略价值在于生态系统的潜力。如果CUDA-Q能够有效地成为量子计算领域的统一开发标准，类似于经典计算中的CUDA，它无疑将成为英伟达新的重要护城河。不过当前量子计算软件生态标准尚未形成，英伟达还面临来自IBM、微软等的激烈竞争。目前人工智能的核心算力仍是由GPU及相关的AI芯片提供。尽管许多量子计算专家认为量子计算充满潜力，认为量子计算未来有望解决传统计算无法应对的难题，但无论是业界还是学界，对于“量子计算or量子诈骗”争议从未断过，对一个问题持相反态度很常见。在大会现场，一位曾经的量子计算行业从业者直接告诉「甲子光年」：“量子计算就是扯淡！量子计算理论上的效果，在现实中即使能做到，也极有可能和预期相差甚远。”而误差的主要来自物理系统的不完美，比如退相干、噪声等因素。可以说，人工智能缺少的是算力，而量子计算缺少则是确定性。“量子计算的理论很完善，但物理实现仍处于初始阶段。它目前的水平大约相当于二战时期的电子计算机，导致它被误解为‘诈骗’。”在国内从事量子计算研究的学者多兰（化名）认为。据ICV报告预测，2027年专用量子计算机预计将实现性能突破，带动整体市场规模达到105.4 亿美元。在2028年至2035年，市场规模将继续迅速扩大，受益于通用量子计算机的技术进步和专用量子计算机在特定领域的广泛应用，到2035年总市场规模有望达到8117亿美元。文凯告诉「甲子光年」，从中短期来看，英伟达举办“量子日”并为量子计算站台，对国内外量子计算实用化发展大有裨益。但从中长期发展上看，要想重塑计算产业格局，量子计算产业需要真正实现大规模实用化，但距离该阶段还有一大段路要走。“主要体现在技术成熟度、跨领域协同、产业链规模化等方面存在不足，如量子比特稳定性、纠错能力等方面仍需突破，各行业领域对量子技术的认知与适配场景探索上还需精进。”文凯说。
