圖靈量子，挖出了一座“算力煤礦”

讓潛藏著指數級算力、但尚處于場景驗證階段的QPU（量子處理單元），與算力能力雖然有限、但生態成熟的GPU（經典處理單元）協同工作，是否就能創造出一臺超級計算機，破解AI時代算力不夠用的難題？

這種量子-經典混合計算模式，是目前包括英偉達在內的全球芯片廠商的核心發展共識。然而，不同于已廣泛應用的GPU，QPU的很多探索仍停留在實驗室階段。

近日，國內光量子計算龍頭圖靈量子與國產GPU領軍企業摩爾線程達成戰略合作，雙方將攜手打造“QPU+GPU”異構計算平臺，借助GPU的強大算力加速量子計算模擬，實現量子與經典計算的深度融合。這也意味著，中國量子計算正式從實驗室走向產業化階段。新年伊始，圖靈量子宣布完成數億元戰略融資，這也是它半年內第二次完成數億元戰略融資。

此次與摩爾線程的合作能為哪些行業帶來福音？涉足一個尚在發展初期的領域，圖靈量子又是如何快速實現商業化落地，贏得資本和市場青睞的？

QPU+GPU，“碰”出萬億“藍海”

AI時代，算力是驅動起社會運作的“水電煤”，但隨著數據爆發式增長，傳統計算方式和載體所能提供的算力越來越難以滿足社會發展的需求，而量子計算一個被廣為人知的優勢就是能夠突破經典計算的算力瓶頸。

“在經典計算方式里，GPU通過海量計算，精準、高效地處理數據，這種處理方式是固定的，而在量子計算里，QPU作為量子處理單元，能夠利用量子疊加和糾纏等量子力學原理，‘碰撞’出無數種可能的處理方式，處理信息的規模和速度是指數級的優勢。”圖靈量子負責人解釋道，這兩者的區別，不止是后者處理數據更多更快，而是提供了人類想象不到的解決路徑，有望實現算力跨越式的顛覆增長。

然而，量子計算雖然潛力巨大，但目前尚處于“場景驗證”階段，主要在優化計算、模擬仿真等特定領域展現優勢，通用量子計算機仍是長遠目標。而GPU憑借成熟的通用計算能力、完善的軟件生態和廣泛的產業兼容性，能與其形成互補。

“QPU與GPU不是誰取代誰，而是互補協同，兩者的融合會是未來行業研究的重點方向。”圖靈量子負責人斷言，圖靈量子與摩爾線程的合作正是這一邏輯的實踐。

“兩者的融合能將一些現階段難算的、不能算的東西算出來，可落地應用的場景是巨大的。”圖靈量子認為，以生物醫藥領域為例，量子計算機能天然模擬生命最底層的量子行為，并以前所未有的效率處理該領域的海量復雜數據，比如可以精確模擬藥物分子與靶點蛋白的相互作用等等，其次量子計算還可以為科學計算、生物醫藥、金融科技、航空航天、材料化學、密碼分析、通信網絡等領域提供計算支持。

當前，量子計算產業正迎來高速增長階段，據預測，2035年全球市場規模有望超過萬億元。

換道超車填補國際空白

“如果說AI已經是個很熱鬧的市場，那量子計算尚處于發展期。”圖靈量子負責人坦言，如同任何新興行業的起步，量子計算面臨的是技術、人才、市場、產業鏈等多方面的瓶頸。

僅以人才為例，量子計算是高度交叉的學科，需要的是“軟-硬-算法-應用”全鏈條的復合型人才，截至2025年，我國量子計算專業人才儲備僅約千人規模，而產業鏈上下游的崗位需求已達數萬級。

目前，國際主流的技術路線主要有超導、離子阱及光量子三條，其中超導路徑參與者最多，谷歌、英特爾以及國內部分企業都在這一路線上布局，但該路線需要在極低溫的環境下運行，花費成本巨大，且超導量子比特極其脆弱，相干時間極短，高密度下很難保持獨立與穩定，這些物理瓶頸在規模化、工程化時變得尤其突出。

而光量子路線恰好提供了針對上述弊端的解決方案。光量子計算以光為載體，在室溫下就可以運行，大幅降低了系統成本與運行難度。同時它還可以與現有成熟的半導體工藝兼容，可以依托成熟的晶圓級產線低成本、大批量制造地制造光子芯片。

2021年，上海交通大學教授金賢敏創立了圖靈量子，成為國內光量子芯片及光量子計算的先行者。光量子芯片，即利用光子的量子特性進行信息處理和傳輸的芯片，信號以光速在指甲蓋大小的線路中奔跑，光子的疊加態、糾纏態等量子特性，可實現比傳統計算機更快速、更強大的計算能力。

但很快問題又來了，依賴成百上千個光學鏡片搭建的傳統實驗系統，面臨著系統穩定性差、難以擴展、無法自由編程等工程化和產業化的根本性難題。

為了突破現有的技術瓶頸，金賢敏教授團隊換了一個思路。他們不只局限于實驗室中的成果，而是轉向了“更具有產業價值的芯片化集成”方向，致力于設計和制造大規模、可編程、可拓展的三維集成光量子芯片，從底層重構了光量子計算的硬件范式，從而實現“換道超車”。

如今，圖靈量子已制備出世界最大規模三維集成光量子計算集成芯片；制備出全球首個軌道角動量波導光子芯片；國際上首次實現一種結合集成芯片、光子概念和非馮諾依曼計算架構的可擴展光子計算機；首次完成光子芯片中分形網絡量子傳輸驗證并揭示分形空間量子輸運規律……

從實驗室走向千企百業

很多顛覆性技術在誕生初期，往往面臨著難以商業落地的尷尬。而圖靈量子在成立的第二年就已實現營收，2023年，圖靈量子的年營收突破千萬，僅2025上半年，就完成了上億元訂單簽署。

它是如何做到的呢？

“量子計算的成熟需要時間，可能需要三到五年逐步放量。我們團隊選擇‘沿途下蛋’的商業化布局路徑，將光量子計算的關鍵技術向下兼容，催生出光計算、光連接等相關應用產品與解決方案，不斷創造出階段性的商業價值。”圖靈量子負責人表示。

而完成這種“沿途下蛋”式的商業化布局，還需要滿足三個必要條件。

首先是以科研團隊為代表的智力支撐。25年前，圖靈量子創始人金賢敏加入牛津大學教授伊恩·沃姆斯利團隊，這是國際上率先涉足光量子芯片研究的兩大團隊之一，金賢敏在其中參與了眾多關于量子計算芯片化和集成的開創性研究，也是這些經歷讓他深知這一新興技術將為祖國帶來的機會，于是在毅然決定回國后，他聯合上海交大組建了國內唯一的集“芯片制備+量子計算+光子計算+人工智能技術”于一體的團隊，并在人工智能、金融科技、生物醫藥、通信加密和數字安全等領域提供了領先的產業化解決方案。

相比學術型團隊，金賢敏帶領的團隊更擅長將技術轉化為實際應用和商業化落地，早在團隊創立之初，他們便堅定走自主可控的道路，構建全鏈條研發能力。

“2021年創業后，我們大團隊用三年時間建成國內首條光量子芯片中試線，從2022年設備采購到2024年9月平臺啟用，再到2025年6月實現產業拉通，形成了全鏈條自主可控的芯片流片和量產能力。這讓我們在技術迭代和自主可控上占據了優勢。”金賢敏在一次采訪中表示。

此外，在不斷進行技術攻堅的同時，圖靈量子還積極推動產業生態協同發展，在產業鏈上游，利用國內首條光子芯片中試線和產業化基地，帶動高端制造設備、原材料供應等產業發展；在下游，其研發的量子計算相關產品和解決方案，則為金融、生物醫藥、通信、教育等下游應用行業提供技術支撐，促進相關產業鏈完善。

如今，圖靈量子的客戶已覆蓋金融、生物醫藥、電力、水利、人工智能等多個領域，而誠如金賢敏所期待，隨著技術的進步，量子計算未來有望像“水和電”一樣普惠，賦能千企百業。

（大眾新聞·風口財經記者 呂華）