量子计算加速取代GPU，已是板上钉钉的事实？

前言：

当量子计算开始被反复放在AI加速、算力革命、后GPU时代的语境中讨论，一个被不断放大的判断正在形成：GPU终将被量子计算取代。

这个判断看似前瞻，甚至带有某种必然性，但它究竟是技术演进的冷静推论，还是又一轮被资本、叙事和想象力共同推高的未来幻觉？

激进预言背后，基辛格的底气与动机

[量子计算将在两年内普及，2030年前彻底取代GPU，戳破AI泡沫！]

前英特尔CEO、现风投合伙人帕特·基辛格的激进预言，将量子计算、经典计算与AI计算并称为[运算领域的神圣三位一体]。

其言论与行业普遍预期的15-20年普及周期、英伟达CEO黄仁勋提出的20年合理值形成尖锐对立。

基辛格坚信量子计算将颠覆GPU的核心逻辑，根植于量子计算的底层原理优势。

在基辛格看来，就像当年GPU凭借并行算力超越CPU主导AI领域一样，量子计算将以代际优势颠覆GPU的护城河。

值得关注的是，基辛格离开英特尔后加入的风投机构Playground Global，已投资PsiQuantum、Rigetti等多家量子初创企业。

而他此次高调发声，恰逢QuantWare发布万级量子比特架构、量子计算产业化加速的关键节点，其言论难免被解读为吸引资本关注量子赛道的策略。

更有趣的是，基辛格的预言带有历史回响，2007年时任英特尔副总裁的他曾断言[显卡将在两三年内消失]，力推x86多核架构的Larrabee项目，最终却因性能不敌英伟达GPU而失败。

如今再抛[GPU终结论]，既延续了他对颠覆性技术的执着，也暗含着对当年失利的某种回应。

任何[取代论]的出现，都不是偶然的。它往往意味着原有技术路径开始显露边际压力，而新路径尚未成熟，但已经具备叙事张力。

一方面，AI的[指数叙事]需要新的承载物。AI产业高度依赖一个隐含前提是算力可以持续指数级增长。

当GPU的增长曲线开始变缓，产业叙事必须寻找下一个[指数来源]。量子计算，天然具备指数级状态空间、指数级并行性、指数级想象空间这种叙事属性。

另一方面，GPU仍然强大，但它已不再是可以无限线性扩展的解法。随着AI模型参数从百亿级迈向万亿级，传统算力架构的瓶颈日益凸显，行业迫切需要新的算力增长点。

量子计算的指数级潜力，恰好成为破解这一困局的希望所在，这也为基辛格的激进预言提供了现实土壤。

技术突破，量子计算的产业化加速信号

2024年以来量子硬件领域捷报频传，IBM发布156量子比特Heron R2处理器，速度较初代提升50倍，支持5000个双量子比特门操作。

谷歌推出105比特Willow芯片，5分钟即可完成经典超算需10²年的基准计算。

而近日QuantWare的VIO-40K架构更是实现跨越式突破，宣称支持1万量子比特，相当于当前主流商用量子处理器的近100倍。

QuantWare的突破并非简单的数量叠加，其采用3D扩展+Chiplet模块化设计，将控制线从二维平面扩展至立体空间。

解决了传统超导量子芯片的布线拥挤、信号干扰难题，支持4万条输入输出线路，在更小的封装体积内实现了算力的指数级提升。

同时，该公司正在建设全球首座量子芯片专属晶圆厂Kilofab，计划2026年投产，产能将提升20倍，为大规模量产奠定基础。

除了超导路线，离子阱、光量子等技术路线也稳步推进。

IonQ专注离子阱技术，计划2026年实现256个以上物理量子比特。

中国企业玻色量子、图灵量子聚焦光量子路线，国盾量子则深耕超导领域，形成多路线并行发展的格局。

此外，量子计算与AI的结合展现出双向赋能的特点。量子计算有望加速运行AI应用，而AI技术也正被用于帮助开发、运行和改进量子计算机。

AI可以帮助量子计算机实现更高效的纠错、校准、设备控制、任务调度和电路编译。

Gate公司正试图在量子计算领域复制英伟达在AI领域的成功模式，通过开发涵盖硬件和软件的综合生态系统，成为量子计算进展的首选平台。

现实拷问，量子计算真能取代GPU吗？

量子比特的脆弱性是当前最大的技术痛点，量子比特极易受环境干扰，温度波动、电磁辐射甚至控制信号的微小误差，都可能导致其失去量子特性（退相干），错误率居高不下。

实现实用化的容错量子计算，需要通过复杂的纠错机制，用多个物理量子比特编码一个稳定的逻辑量子比特。

这意味着，QuantWare宣称的1万物理量子比特，实际能支撑的逻辑量子比特仅为个位数，实用价值有限。

IBM计划在2033年前推出具有量子纠错能力的量子计算机，而中国科学院院士潘建伟预计，需要5-10年才能解决量子计算纠错问题，到2035年或2040年才能构建出容错通用量子计算机。

在纠错技术取得重大突破前，量子计算难以独立承担复杂的AI训练任务，必须依赖GPU进行数据预处理、误差校正和结果解析，二者协同而非替代。

量子物理学家詹姆斯·惠特菲尔德直言：[量子技术进步令人印象深刻，但认为它能突然解决一些经济上可行的问题，还是略显牵强。]

量子计算不是[更快的CPU/GPU]，它擅长的并不是[算得多]，而是在巨大状态空间中，放大特定解的概率和对组合爆炸问题进行结构性压缩。

这意味着，量子计算不是通用加速器，它是问题特定型加速器。

当前AI计算的主流形式包括大规模矩阵乘、梯度下降、误差反向传播，这些操作的共同特征是高数值稳定性要求、需要可重复和可验证的结果。

量子计算并非对所有计算问题都有优势，它只在特定类型的问题上才能实现指数级加速，而基于深度学习的AI最常用的大规模矩阵乘法和梯度计算，并不能直接从现有量子计算机中获得显著提升。

它无法替代GPU去做大规模神经网络训练、实时推理、高吞吐和低延迟任务。

换句话说，量子计算不是GPU的[升级版]，而是GPU的[旁系物种]。

结尾：不是取代，而是[算力分工重构]

AI是工程系统，而不是物理实验。GPU仍将长期主导AI主干计算，在可以预见的十年以上周期内的模型训练、推理部署、多模态计算，GPU及其衍生架构仍是主力。

量子计算真正有潜力的方向并不在GPU的腹地，而是在边缘。

这里的[边缘]不是指边缘计算，而是指计算能力版图的边缘或问题空间的边缘，这些是GPU难以触及、效率极低甚至完全无法解决的领域。

①组合优化与搜索问题，如物流、调度、金融组合、路径规划。

②模型结构与超参数空间探索，用于辅助模型设计，而非直接训练。

③材料、药物、芯片工艺的模拟，间接推动AI与算力硬件本身的进步。

最可能的形态是量子计算成为[算力协处理器]，更现实的未来是GPU负责主计算，量子计算作为远程、异步的加速模块，通过混合算法嵌入工作流。

类似今天的CPU+GPU和GPU+FPGA，而不是[谁取代谁]。真正被取代的，可能不是GPU，而是[单一算力神话]。

GPU凭借并行算力主导AI时代的十年，也是技术红利与行业积累矛盾的十年。

未来真正的竞争不在于[谁取代谁]，而在于谁能构建一个，容纳多种计算范式协同共存的算力体系。

来源：Ai芯天下