让潜藏着指数级算力、但尚处于场景验证阶段的QPU(量子处理单元)，与算力能力虽然有限、但生态成熟的GPU(经典处理单元)协同工作，是否就能创造出一台超级计算机，破解AI时代算力不够用的难题？

　　这种量子-经典混合计算模式，是目前包括英伟达在内的全球芯片厂商的核心发展共识。然而，不同于已广泛应用的GPU，QPU的很多探索仍停留在实验室阶段。

　　近日，国内光量子计算龙头图灵量子与国产GPU领军企业摩尔线程达成战略合作，双方将携手打造“QPU+GPU”异构计算平台，借助GPU的强大算力加速量子计算模拟，实现量子与经典计算的深度融合。这也意味着，中国量子计算正式从实验室走向产业化阶段。新年伊始，图灵量子宣布完成数亿元战略融资，这也是它半年内第二次完成数亿元战略融资。

　　此次与摩尔线程的合作能为哪些行业带来福音？涉足一个尚在发展初期的领域，图灵量子又是如何快速实现商业化落地，赢得资本和市场青睐的？QPU+GPU，“碰”出万亿“蓝海”

　　 AI时代，算力是驱动起社会运作的“水电煤”，但随着数据爆发式增长，传统计算方式和载体所能提供的算力越来越难以满足社会发展的需求，而量子计算一个被广为人知的优势就是能够突破经典计算的算力瓶颈。

　　“在经典计算方式里，GPU通过海量计算，精准、高效地处理数据，这种处理方式是固定的，而在量子计算里，QPU作为量子处理单元，能够利用量子叠加和纠缠等量子力学原理，‘碰撞’出无数种可能的处理方式，处理信息的规模和速度是指数级的优势。”图灵量子负责人解释道，这两者的区别，不止是后者处理数据更多更快，而是提供了人类想象不到的解决路径，有望实现算力跨越式的颠覆增长。

　　然而，量子计算虽然潜力巨大，但目前尚处于“场景验证”阶段，主要在优化计算、模拟仿真等特定领域展现优势，通用量子计算机仍是长远目标。而GPU凭借成熟的通用计算能力、完善的软件生态和广泛的产业兼容性，能与其形成互补。

　　“QPU与GPU不是谁取代谁，而是互补协同，两者的融合会是未来行业研究的重点方向。”图灵量子负责人断言，图灵量子与摩尔线程的合作正是这一逻辑的实践。

　　“两者的融合能将一些现阶段难算的、不能算的东西算出来，可落地应用的场景是巨大的。”图灵量子认为，以生物医药领域为例，量子计算机能天然模拟生命最底层的量子行为，并以前所未有的效率处理该领域的海量复杂数据，比如可以精确模拟药物分子与靶点蛋白的相互作用等等，其次量子计算还可以为科学计算、生物医药、金融科技、航空航天、材料化学、密码分析、通信网络等领域提供计算支持。

　　当前，量子计算产业正迎来高速增长阶段，据预测，2035年全球市场规模有望超过万亿元。换道超车填补国际空白

　　“如果说AI已经是个很热闹的市场，那量子计算尚处于发展期。”图灵量子负责人坦言，如同任何新兴行业的起步，量子计算面临的是技术、人才、市场、产业链等多方面的瓶颈。

　　仅以人才为例，量子计算是高度交叉的学科，需要的是“软-硬-算法-应用”全链条的复合型人才，截至2025年，我国量子计算专业人才储备仅约千人规模，而产业链上下游的岗位需求已达数万级。

　　目前，国际主流的技术路线主要有超导、离子阱及光量子三条，其中超导路径参与者最多，谷歌、英特尔以及国内部分企业都在这一路线上布局，但该路线需要在极低温的环境下运行，花费成本巨大，且超导量子比特极其脆弱，相干时间极短，高密度下很难保持独立与稳定，这些物理瓶颈在规模化、工程化时变得尤其突出。

　　而光量子路线恰好提供了针对上述弊端的解决方案。光量子计算以光为载体，在室温下就可以运行，大幅降低了系统成本与运行难度。同时它还可以与现有成熟的半导体工艺兼容，可以依托成熟的晶圆级产线低成本、大批量制造地制造光子芯片。

　　2021年，上海交通大学教授金贤敏创立了图灵量子，成为国内光量子芯片及光量子计算的先行者。光量子芯片，即利用光子的量子特性进行信息处理和传输的芯片，信号以光速在指甲盖大小的线路中奔跑，光子的叠加态、纠缠态等量子特性，可实现比传统计算机更快速、更强大的计算能力。

　　但很快问题又来了，依赖成百上千个光学镜片搭建的传统实验系统，面临着系统稳定性差、难以扩展、无法自由编程等工程化和产业化的根本性难题。

　　为了突破现有的技术瓶颈，金贤敏教授团队换了一个思路。他们不只局限于实验室中的成果，而是转向了“更具有产业价值的芯片化集成”方向，致力于设计和制造大规模、可编程、可拓展的三维集成光量子芯片，从底层重构了光量子计算的硬件范式，从而实现“换道超车”。

　　如今，图灵量子已制备出世界最大规模三维集成光量子计算集成芯片；制备出全球首个轨道角动量波导光子芯片；国际上首次实现一种结合集成芯片、光子概念和非冯诺依曼计算架构的可扩展光子计算机；首次完成光子芯片中分形网络量子传输验证并揭示分形空间量子输运规律……从实验室走向千企百业

　　很多颠覆性技术在诞生初期，往往面临着难以商业落地的尴尬。而图灵量子在成立的第二年就已实现营收，2023年，图灵量子的年营收突破千万，仅2025上半年，就完成了上亿元订单签署。

　　它是如何做到的呢？

　　“量子计算的成熟需要时间，可能需要三到五年逐步放量。我们团队选择‘沿途下蛋’的商业化布局路径，将光量子计算的关键技术向下兼容，催生出光计算、光连接等相关应用产品与解决方案，不断创造出阶段性的商业价值。”图灵量子负责人表示。

　　而完成这种“沿途下蛋”式的商业化布局，还需要满足三个必要条件。

　　首先是以科研团队为代表的智力支撑。25年前，图灵量子创始人金贤敏加入牛津大学教授伊恩.沃姆斯利团队，这是国际上率先涉足光量子芯片研究的两大团队之一，金贤敏在其中参与了众多关于量子计算芯片化和集成的开创性研究，也是这些经历让他深知这一新兴技术将为祖国带来的机会，于是在毅然决定回国后，他联合上海交大组建了国内唯一的集“芯片制备+量子计算+光子计算+人工智能技术”于一体的团队，并在人工智能、金融科技、生物医药、通信加密和数字安全等领域提供了领先的产业化解决方案。

　　相比学术型团队，金贤敏带领的团队更擅长将技术转化为实际应用和商业化落地，早在团队创立之初，他们便坚定走自主可控的道路，构建全链条研发能力。

　　“2021年创业后，我们大团队用三年时间建成国内首条光量子芯片中试线，从2022年设备采购到2024年9月平台启用，再到2025年6月实现产业拉通，形成了全链条自主可控的芯片流片和量产能力。这让我们在技术迭代和自主可控上占据了优势。”金贤敏在一次采访中表示。

　　此外，在不断进行技术攻坚的同时，图灵量子还积极推动产业生态协同发展，在产业链上游，利用国内首条光子芯片中试线和产业化基地，带动高端制造设备、原材料供应等产业发展；在下游，其研发的量子计算相关产品和解决方案，则为金融、生物医药、通信、教育等下游应用行业提供技术支撑，促进相关产业链完善。

　　如今，图灵量子的客户已覆盖金融、生物医药、电力、水利、人工智能等多个领域，而诚如金贤敏所期待，随着技术的进步，量子计算未来有望像“水和电”一样普惠，赋能千企百业。

　　(大众新闻.风口财经记者吕华)