量子算力：开启新一轮信息革命的关键力量

2026年8月3日，第五届CCF量子计算大会暨大湾区量子科学论坛在深圳盛大启幕。作为国内量子领域规格最高、全面贯通创新链与产业链的年度综合性盛会，此次大会吸引了众多行业目光。

在大会现场，一家成立不到三年的公司——相干科技，展出了其最新一代测控电子学一体化解决方案以及百比特级超导量子芯片。相干科技于2023年10月在北京成立，孵化自北京量子信息科学研究院。在2026年2月，它顺利完成超亿元Pre - A轮融资；仅仅4个月后的6月，又成功完成数亿元Pre - A + 轮融资，且由北京市量子基金领投。短时间内连续获得两轮融资，资本以实际行动表达了对其的信任与看好。

不过，资本的决策并非仅仅基于赛道热度。普华资本在持续追加投资时给出了明确判断：“量子计算的下半场，不仅是比特数的竞争，更是工程化交付能力的较量。”这句话精准地指出了量子计算产业化的核心要点：从实验室研究迈向商业化应用，中间横亘着一道名为“工程化”的巨大鸿沟。

中国科学院院士薛其坤在今年大会上也给业界敲响了警钟：通用容错量子计算机的研发难度超乎想象，距离大规模商业应用仍需长期不懈的努力。量子计算的产业化窗口虽已开启，但开启的方式或许与很多人设想的不同，它开启的是一条狭窄的通道，只有那些能够扎实做好工程化工作的公司才能顺利通过。

相干科技正努力穿越这条狭窄通道。其采取的策略是：以芯片作为发展的根基，以测控作为突破的切口，以整机作为关键的节点，最终朝着一个更为宏大的目标迈进——持续降低量子算力成本，让量子算力如同经典算力一样，深度嵌入各个行业，从而催生新一轮的信息革命。

就在几个月前，图灵奖历史性地授予了量子领域，这标志着量子信息科学正式站在了计算时代的潮头浪尖。相干科技的故事，正是这个时代浪潮中一个极具代表性的样本，值得深入剖析。

那么，这条充满挑战的道路究竟该如何前行？芯片在整体布局中处于什么位置？为何测控能够率先取得突破？整机又何时能够真正落地？接下来，这篇文章将详细拆解一家公司如何在这条狭窄通道前找准自身定位。

芯片：一场漫长的马拉松

要深入理解量子计算的产业化进程，不妨从最底层的逻辑——量子芯片入手。

中国科学院郭光灿院士曾做过一个极为形象的比喻：如果将经典计算机比作算盘，那么量子计算机就如同现代的电子计算机。二者之间的差距，是指数级的巨大跃迁。

传统计算机的比特状态非0即1，而量子比特则能够同时处于叠加状态。每增加一个量子比特，算力就会翻倍。以一个含50个电子的分子为例，经典计算机需要处理2的50次方种状态，这几乎超出了其计算能力范围，而量子计算机却天然擅长处理这类“量子问题”。这也是新药发现、材料科学、核聚变研发等领域对量子计算如此渴望的重要原因。

麦肯锡发布的《2026量子技术监测》报告预计，到2035年，量子计算有望为全球企业创造高达1.3万亿至2.7万亿美元的经济价值。这一预测无疑为量子计算的发展描绘了一幅极为宏大的蓝图。

然而，无论算力的蓝图多么宏伟壮观，最终都要回归到工程实践层面。

芯片作为算力的物理基础，决定了量子计算的“上限”，即能够达到多快的计算速度、能够处理多大的计算规模。但芯片本身并不能独立输出算力，它必须与极低温环境、测控电子学、校准维护以及平台软件等紧密协同，才能产生用户可用的计算结果。这就如同CPU不能单独工作，必须搭配主板、内存、电源等其他硬件一样。

在量子芯片领域，最为核心的竞争围绕着一个关键指标展开——退相干时间。简单来说，就是量子信息能够在芯片上“存活”多久。

量子比特就像是用肥皂泡来传递信息，环境噪声、温度波动、材料缺陷等任何细微的干扰，都可能导致信息瞬间消失。退相干时间越长，芯片执行复杂计算的时间窗口就越充裕。如果这个时间过短，还未完成计算结果就已经丢失，那么芯片即便拥有再多的比特数也毫无意义。行业公认的门槛是100微秒，只有跨过这条线，量子芯片才具备执行实用化算法的基本条件。

相干科技选择了钽基材料路线。与传统铝基路线相比，钽基材料相当于一条更为“干净”的信息通道，其材料特性能够天然地抑制导致信息丢失的噪声干扰。基于这一平台，相干科技的百比特规模芯片实现了典型平均退相干时间超过100微秒，平均单比特门保真度超过99.9%，平均两比特门保真度超过99.5%。

这些数据意味着什么呢？意味着芯片上的量子信息有足够长的时间来完成复杂运算，而且每一次运算的出错率能够控制在千分之一以内。

相干科技自主研发的规模化超导量子计算芯片

如果说芯片决定了量子计算的“上限”，那么测控则决定了它的“下限”。即便芯片性能再强大，如果没有测控系统对其进行精确操控和读取每一个量子比特，其潜力也无法得到真正发挥。

为何测控能够率先脱颖而出？

关于测控，这里有一个违背直觉的事实。

不少人认为，超导量子计算机最昂贵的部件是稀释制冷机——这种能够将温度降低到接近绝对零度的“大冰箱”，单台售价高达数百万元。但实际上，制冷机虽然价格昂贵，但其容量与量子比特数量并非成正比关系。一台制冷机可以同时容纳几十甚至上百个量子比特，比特数量越多，平摊到每个比特上的制冷成本就越低。

真正“吞噬”成本的是测控系统。

每一个量子比特都需要一套独立的操控与读取链路，包括测控电子学、低温线路等。这些部件的数量与量子比特数呈严格的线性关系。当达到百比特规模时，测控在整机总成本中的占比已经超过60%；如果比特规模继续扩大，这个比例还会进一步上升。由此可见，测控才是超导量子计算机真正的成本大头。

然而，成本占比高仅仅是测控“率先跑出”的前提条件。

真正促使测控率先实现商业化的，是另一个更为重要的因素：测控是目前唯一具备标准化产品形态、能够独立交付的环节。量子芯片需要进行定制设计，稀释制冷机已经是成熟供应链产品，而测控系统——从微波操控到量子态读取，从低温线路到校准软件——可以打造成为标准化的解决方案，直接交付给高校和科研院所的量子研发团队。

为何这套系统能够实现标准化呢？因为测控本质上是在解决一个通用问题：无论量子芯片的具体设计如何，操控和读取量子比特的物理原理是相通的。就如同无论什么品牌的电脑，都需要电源、主板和接口来让CPU正常工作一样，测控系统就是量子芯片的“主板”。

这也解释了为何相干科技的第一笔收入来自测控。2024年，其测控业务营收达到300多万元；到了2025年，这一数字增长近10倍，达到3100万元，且全部收入均来自测控系统销售。

但测控的意义远不止于“销售设备”。在整机研发过程中，测控扮演着“问题闭环”的核心角色——从信号产生与传输、量子态读取、校准执行到故障归因，测控系统连接着芯片、低温、电子学、软件等各个环节。测控工作做得越深入，芯片性能就越能够得到完整释放，整机的成本与性能提升空间也就越大。

相干科技创始人兼CEO金贻荣将其定义为：“测控是量子计算的灵魂。”但他紧接着强调了一句更为关键的话：“我把测控定位为公司发展道路上的一段路程，但绝不是终点。”

测控是通往最终目标的必经之路，但真正的终点还在更远处。

整机：关键节点，算力：终极目标

整机，是2026年的关键交付节点。相干科技已经形成了支持10至1000量子比特独立操控和测量的整机解决方案，并计划在年内实现自主百比特规模量子计算整机的交付。

然而，交付一台整机并非终点。

量子计算真正的商业化考验，并非在实验室、工厂，甚至不在交付现场，而是在用户真正开始使用它的那一刻。一台量子计算机交付到客户手中后，它不仅需要能够运行，更需要稳定运行、具备可维护性和可扩展性。

这意味着相干科技必须完成从产品定义到供应链管理、从质量控制到售后服务的一整套工业体系建设。在量子计算行业，并没有成熟的经验可供借鉴，每一项工作都需要公司自行探索。金贻荣的团队目前正在全力推进的，正是这套从0到1的工程化体系建设。这无疑是一项比研发芯片和测控更为复杂、琐碎，也更加考验执行力的任务。

相干科技的长期目标并非单纯销售设备，而是销售算力。金贻荣在大会期间明确表示：公司正沿着从量子测控产品到整机与平台，再到量子算力服务的路径逐步演进。

为何必须从销售设备转向销售算力呢？答案就隐藏在前文那个反直觉的事实里——测控占据了整机成本的六成以上。

每增加一个比特，就意味着需要增加一套测控链路，这种成本结构决定了销售设备难以形成规模效应。一台设备售价一千万，成本八百万，若销售一百台，成本就会乘以一百。边际成本几乎不会下降，这就陷入了一个典型的硬件陷阱：收入随着销量增长而增加，但成本也同步增长，利润率始终难以提升。

只有通过算力平台实现规模化、标准化运营，才能够将高昂的测控系统成本分摊到每一次计算任务中。这是量子算力从昂贵走向普惠的唯一可行路径。

这与云计算的发展历程如出一辙。早期，企业需要自建机房，自行购买服务器、存储设备和网络设备，成本高昂且效率低下。后来，AWS、阿里云等企业将算力集中起来进行标准化输出，算力才逐渐成为按需取用的公共服务。量子算力要实现普及，也必须走同样的道路。

IBM对未来的判断具有很高的参考价值：当可规模化、具备容错能力的量子计算时代真正到来时，它将以云服务的形式存在，并与传统超级计算机深度融合——量子计算将成为类似加速器的计算节点，与CPU、GPU协同运行。

相干科技将发展路径概括为“测控—整机—平台—生态”。面向“十五五”规划，其战略核心是实现双重降本：一方面降低量子计算机本身的硬件成本，另一方面降低用户开发和使用量子算力的时间与门槛。

然而，需求并不会自动产生。金贻荣判断，行业重心正从实验室科研与原型机攻关，转向产业落地与工程化并重的新阶段。然而，市场的核心障碍不仅仅是技术性能与价格问题，还包括产业客户尚未形成清晰的量子计算需求。他们能够描述现实业务问题，但却难以判断这些问题是否能够由量子计算处理，以及会带来怎样的变化。

这就形成了一个经典的“先有鸡还是先有蛋”的困境：没有足够的用户需求，算力平台就无法实现规模化；没有规模化的算力平台，用户就无法低成本试用，需求也就无法得到验证和激发。

相干科技采取的破局方式是“两条腿走路”：一方面与北京量子院Quafu量子云平台形成战略协同，共同打造量子云服务基础设施，降低用户尝试门槛，让潜在客户在不投入巨额硬件成本的情况下就能够测试量子计算的效果；另一方面参与协办“Quafu杯”量子计算真机挑战赛，让量子计算进入真实的产业场景。通过树立标杆案例，推动需求的扩散。

这是否真的能够催生新一轮信息革命呢？在那些经典算力触及天花板的领域，量子计算正在开辟新的可能性空间。

以新药研发为例，一款新药从研发到上市平均需要耗时10到15年，耗资超过20亿美元，其中相当一部分时间花费在分子筛选和药效预测上，本质上是在用经典计算机模拟量子世界。如果量子计算能够将分子模拟的效率提升几个数量级，药物发现的时间周期可能从“年”压缩到“月”，这不仅是对效率的提升，更是对整个行业研发节奏的重新定义。在金融领域，如果组合优化能够实现指数级加速，风险定价的精度和速度将不再受限于算力瓶颈。金贻荣反复强调一个观点：量子计算的出现并非要替代经典计算，而是要拓展我们现有的能力边界。

这些应用场景目前仍处于早期探索阶段，但它们都指向同一个方向：当量子算力的成本降低到足够低的水平时，它将如同蒸汽机、电力、经典计算机一样，成为驱动产业变革的基础力量。

结语

量子计算正在逐步走出实验室。然而，真正的产业化考验才刚刚拉开帷幕。

薛其坤院士提醒业界要有“板凳坐得十年冷”的战略定力。金贻荣对此有着清醒的认识，他在圆桌对话上表示：量子计算的资本热情持续时间不一定很长，所有创业公司和投资机构都需要思考，量子企业未来应该如何构建自身能力？如何在行业低谷期保持足够强的韧性、坚持下去。

透过相干科技的发展路径可以看出，每一步都蕴含着商业逻辑的支撑：芯片作为物理基础，决定了量子计算能够达到的高度；测控占据成本六成以上且是唯一可标准化的环节，先开展测控业务既是技术选择也是经济选择；从销售设备到销售算力的转型，则是通过平台化方式摊薄高成本、实现算力普惠的必然路径。

这条道路漫长而充满挑战，但方向已经逐渐清晰。