AI发展遭遇算力瓶颈，量智融合成破局关键 对话科大讯飞刘庆峰：“AI+量子计算”将开启新篇章

在人工智能（AI）迅猛发展的近两年里，人类对词元（Token）的消耗量呈现出爆炸式增长，涨幅高达上千倍。与此同时，算力中心的建设规模也在不断扩大，万卡、十万卡乃至百万卡级别的算力中心如雨后春笋般涌现。然而，这一繁荣景象背后却隐藏着巨大的挑战：一方面，训练中心对算力的需求持续攀升，另一方面，AI技术的广泛应用又进一步加剧了算力的紧张局面。面对未来，如何突破算力和能耗的双重瓶颈，成为摆在人类面前的一大难题。

“经过我们团队的反复论证，我们认为量子计算是未来突破算力和能源约束的最可行路径。”在2026智能量子峰会上，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”）发起人刘庆峰如是表示。他强调，量子计算以其独特的优势，有望为AI技术的发展注入新的活力。

刘庆峰进一步指出，未来五年，AI技术将推动量子计算迈向新的高度，而量子计算的进步又将反哺AI，使两者相互促进、共同发展。他形象地比喻道：“AI加上量子计算，将变得更加强大；而量子计算加上AI，则将变得更加聪明。这将是‘AI+量子’深度融合时代的真正起点。”

在接受《每日经济新闻》记者（以下简称“每经记者”）的书面采访时，刘庆峰详细阐述了他的判断。他认为，未来5年至10年，“AI+量子”将沿着两条相互交织的主线发展：一条是“AI for 量子”，即利用AI技术优化量子计算过程，这一方向已经展现出清晰的势头；另一条是“量子 for AI”，即通过量子计算提升AI的性能，这是他更为关注的部分。他满怀期待地表示：“我希望在未来5年至10年内，量子计算能够真正成为下一代算力和电力的核心，为通用人工智能走进千行百业、成为每个人的超级助手提供关键支撑。”

量智融合：破解算力瓶颈的新希望

就在不久前的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对此表示：“AI对于实现实用量子计算至关重要。借助Ising模型，AI将成为控制中枢，相当于量子机器的操作系统，将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子-GPU系统。”这一创新成果为量智融合的发展注入了新的动力。

图灵奖得主、上海期智研究院院长姚期智在去年9月的一场论坛主旨报告中也曾指出，量子纠错是实现量子计算机的主要瓶颈之一。由于量子比特容易受到环境干扰而产生错误，因此需要借助AI技术来赋能量子计算，提高其稳定性和可靠性。

清华大学高等研究院教授翟荟自2016年起就开始研究将人工智能算法应用于量子物理领域。在峰会上，他分享了十年来的研究体会。他强调，要解决当前量子科技发展中的重大瓶颈性问题，人工智能技术不是可有可无的辅助工具，而是不可或缺的关键要素。量智融合不仅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来看，“AI for 量子计算”已经取得了显著进展。刘庆峰向每经记者透露，目前量子计算面临的最核心瓶颈有两个：一是如何高效捕获、排序和操控超长序列的量子比特；二是在漫长的线路中如何实现动态纠错和应对原子丢失。过去半年里，量智开物与清华团队联合发布的“追风”和“扁鹊”项目已经在这两个方向上取得了实质性突破。他坚信，在未来五年内，量子计算的比特规模、纠错能力和实用化程度都将实现大幅提升。

图：刘庆峰（左）、翟荟（右）接受媒体采访 每经记者 李少婷 摄

然而，“量子计算 for AI”即通过量子计算赋能AI的研究仍处于起步阶段。刘庆峰在峰会上深入剖析了当前人工智能发展的瓶颈。他指出，虽然很多人认为算力的瓶颈在于能源，但实际上芯片生产能力也是一个不容忽视的问题。他举例说，由于台积电的产能限制，全球人工智能模型的摸高和全面推广在未来两年内可能会受到严重制约。因此，他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来突破这一瓶颈。”

而量智融合或许正是破解这一难题的钥匙。

刘庆峰介绍说，以中国刚发布的“九章三号”255光子原型机为例，它仅用1微秒就完成了高斯玻色取样任务。而如果由全球最强的超算Frontier（配备差不多4万张顶级加速卡）来连续运算这一任务，则需要200亿年之久，这远远超过了宇宙的年龄。经典计算与量子计算之间的速度差距已经达到了“一亿亿倍”的量级。

“如果量子计算能够真正应用到人工智能的深度神经网络和预训练方法中，那么现在面临的所有问题都将迎刃而解。”刘庆峰充满信心地表示。他提到，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，并首次用量子方法解决了经典的机器学习问题。这为“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，从而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。

中国引领全球科技进入“无人区”的机遇

量子科技与人工智能的融合已经成为当前全球科技竞争的前沿焦点。

我国在“十五五”规划中明确提出了要加强人工智能与量子科技的协同创新。与此同时，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，量智融合已经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年来频频取得进展。

4月21日消息显示，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”已经上线了量子知识大模型等量子人工智能应用。这标志着量子计算机正从“可用”向“好用”转变。安徽省量子计算芯片重点实验室主任郭国平介绍说，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开始合作，并于今年3月发起成立了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”。这一举措旨在提前布局下一代算力路径。

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，科大讯飞对量智开物不设具体的经营指标和技术指标，“我们要给科学家一个宽松自由的环境”。除了提供资本和人工智能算法外，科大讯飞还将分享其产业化实践经验。

“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。”刘庆峰坦言。

而在量智融合这条细分赛道上，我国已经具备了引领全球科技进入“无人区”的条件。“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的差距，这主要归因于算力和数据的差异——对方训练得比较早、规模大。而在量智融合方面，则没有这个限制。“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、高效并行解码器等技术，并不需要那么复杂的算力支持。关键是要在算法上真正落地创新。”

不过，需要指出的是，量子计算本身目前仍然面临着诸多挑战和限制。量智融合这条赛道目前也并没有明确的产业化路径可循。

关于量智开物的未来规划，刘庆峰表示，科大讯飞是以“耐心资本”的姿态参与前沿科技的探索。而就量子赛道的投融资热度而言，他认为“量子计算+AI”在战略态势和技术路径上已经形成了共识。未来一定会涌现出一些超级团队，一旦技术取得突破，收入将呈现指数级增长。在投资人的视野下，只要技术扎实可靠，融资不会成为问题。但不能以常规的商业模式和商业逻辑来对待这一前沿领域。

“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。”刘庆峰对每经记者充满信心地表示。