近幾個月來，圍繞量子計算的討論已迅速從“如果發生會怎樣？”轉變為“何時會發生？”。隨著量子計算能力的發展，現有的加密標準，如里維斯特-沙米爾-阿德爾曼算法（RSA）和橢圓曲線加密（ECC），終將被淘汰。有鑒于此，為后量子加密（PQC）做準備不再是可選項，而是緊迫且必要的。然而，意識與行動之間仍存在差距。IBM報告稱，盡管73%的組織認識到需要制定應對量子時代的戰略，但只有19%的組織為這些舉措設定了近期成熟目標。延遲部署后量子防護措施只會增加合規失敗、運營中斷以及遭受量子攻擊的風險。現在是時候采取行動抵御
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量子計算領域企業 IonQ 正押注量子計算的垂直整合布局。這家美國量子技術企業已達成協議，以現金加股票的方式收購半導體企業 SkyWater Technology，交易估值約 18 億美元。雙方表示，此次收購將打造全球唯一一家實現全流程垂直整合的全棧量子平臺企業。此次交易將 IonQ 的離子阱量子技術，與 SkyWater 在美國本土的半導體制造、封裝及先進研發能力相結合。對 IonQ 而言，這一舉措既能加快其容錯量子計算機的研發進程，也能打造一套本土可控的可靠供應鏈體系。垂直整合，加速技術研發進程根據協
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光子公司他吸引了新資金，推動其分布式量子計算戰略更接近商業現實。公司宣布新一輪融資以1.8億加元（約1.3億美元）完成，顯示出量子技術將實現超越實驗室級系統的強勁勢頭。對于從事半導體、光子學和先進網絡領域工作的讀者來說，這些新聞很重要，因為Photonic的架構直接利用了硅技術和現有的電信基礎設施——這些領域歐洲行業已經擁有深厚的專業知識和供應鏈。具有戰略分量的融資輪本輪融資由Planet First Partners主導，新增投資者包括加拿大皇家銀行和TELUS。包括Microsoft和BCI在內的現有
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人工智能正在對各行各業的流程產生巨大影響，加快進度并降低成本。數字孿生也無法免疫于地殼變遷。麥肯錫公司寫道，為車輛調度或為多臺機器制定生產計劃等專業應用創建數字孿生可能需要六個月甚至更久。大型語言模型可以生成數字孿生代碼，從而減少創建這些模塊所需的勞動力和時間。這家全球咨詢公司的分析師寫道，兩者之間正在發展的共生關系，稱“生成式人工智能能夠構建數字孿生的輸入并綜合輸出，而數字孿生能夠為生成式人工智能提供一個穩健的測試與學習環境。通過結合這些技術，組織能夠產生協同效應，降低成本、加快部署，并提供遠超單獨能力
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人工智能正對各行各業的流程產生深遠影響，不僅加快了工作進度，還降低了成本。數字孿生技術也未能置身于這一變革之外。麥肯錫咨詢公司（McKinsey & Co）指出，為車輛路徑規劃、多設備生產調度等專業應用創建數字孿生模型，可能需要六個月甚至更長時間。而大型語言模型能夠快速生成數字孿生相關代碼，從而減少創建過程中所需的人力和時間成本。這家全球咨詢公司的分析師在談及兩者間日益緊密的共生關系時表示：“生成式人工智能（Gen AI）可對數字孿生的輸入進行結構化處理并合成輸出結果，而數字孿生能為生成式人工智能
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量子計算行業的終極目標，是打造一臺性能強大、功能完備的計算設備，用以解決那些經典計算機無法勝任的科學與工業領域大規模復雜問題。2026 年，我們暫時無法實現這一目標。事實上，科學家們自 20 世紀 80 年代起就致力于攻克這一難題，至少可以說，這項任務的難度遠超預期。“如果有人宣稱如今的量子計算機已具備商業實用價值，那我真想知道他們到底是何看法。” 量子計算初創企業 QuEra 首席商務官 Yuval Boger 于 10 月在紐約舉辦的 Q+AI 大會上如此表示。正因為這一目標極具挑戰性，相關技術的發展
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IQM量子計算機計劃在西班牙安裝首批量子系統，此前與加利西亞超級計算中心簽署了采購協議。該協議預計將在2026年中期部署兩臺全棧量子計算機，這標志著西班牙國家計算基礎設施的重要里程碑。這則新聞強調了量子計算正從試點實驗室進入真實高性能計算環境。它還展示了電信、超級計算中心和量子硬件供應商如何攜手合作，構建歐洲工業和研究人員能夠實際使用的實用混合計算平臺。西班牙首批IQM系統根據協議，IQM Quantum Computers將交付一臺54量比特的IQM Radiance系統和一臺更小的5量子比特IQM S
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《科創板日報》12月14日訊 一直以來處于算力競爭邊緣的量子計算，究竟還需多久才能步入主流？對于谷歌來說，這是一個尚待摸索的問題。12月12日，其宣布與英國國家量子計算中心達成合作，擬邀請后者為公司研制的Willow量子處理器尋找應用場景。根據新聞稿，研究人員或嘗試運用這項技術去破解疑難化學和醫學問題。而在英特爾前首席執行官帕特·基辛格（Pat Gelsinger）看來，量子計算僅需兩年便可步入主流。日前接受《金融時報》采訪時，基辛格表示，量子計算將在兩年內普及并加速戳破AI泡沫，且將在2030年前徹底取
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IBM首席執行官 Arvind Krishna 對當前人工智能熱潮背后的一些最大假設潑了冷水，盡管他堅稱這不是一個泡沫，并繼續大力投資于生成式人工智能和量子計算。人工智能數據中心的真實經濟價值Krishna 最引人注目的觀點涉及人工智能數據中心建設的經濟學問題。他估計，用當前一代的加速器填滿一座 1 吉瓦（GW）規模的 AI 數據中心，所需成本約為 800 億美元。若按當前公告中所暗示的大致 100 吉瓦（GW）的容量規模進行擴展，他估計總費用將達到約 8 萬億美元。根據他的估算，僅用于資本服務
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《Quantum computing and neuromorphic computing for multi-agent reinforcement learning》提出一種新型混合框架，通過融合量子計算與神經形態計算，提升自主機器人系統中多智能體強化學習（MARL）的安全性、可靠性與可解釋性。該框架架構采用量子變分電路實現高層策略探索，結合脈沖神經網絡（spiking neural networks）實現高能效、低延遲的運動控制。框架采用 “集中式訓練 - 分布式執行” 范式，使智能體能夠在部分可觀
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NVIDIA正式推出了 NVQLink 高速互聯技術，該技術專為實現基于圖形處理器（GPU）的超級計算系統與新一代量子處理器的緊密協同而設計。這一開放式系統架構在美國多家頂尖國家實驗室的參與指導下研發而成，其核心目標是為大規模量子計算相關的研究與應用提供有力支撐。這一進展將引起高性能計算、半導體研發和量子系統集成領域的關注，因為它成功攻克了量子計算規模化過程中的一大核心瓶頸，實現了對量子計算的高速、低延遲控制與量子糾錯。賦能量子研究的混合超級計算技術NVQLink 將量子處理單元（QPU）直接連接到 GP
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研究人員已經證明量子計算機可以由相互連接的小芯片構建，即使連接和硬件不完美，這些系統仍然可以可靠地工作。這一發現為從較小的單元組裝大型量子系統奠定了基礎，并突出了在使容錯量子計算機更加實用方面的一項關鍵進展。量子計算機，已經開始影響化學、密碼學等領域的科研，目前在大規模計算能力上仍然有限。主要限制是量子硬件本身的大小和可靠性。傳統上，量子進步是通過原始的量子比特數量來衡量的——量子位是經典比特的量子等效物——但沒有容錯能力，這些額外的量子比特并不能保證產生可用結果。容錯能力是使系統能夠自動檢測和糾正錯誤的
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IBM 和 AMD 計劃開發基于量子計算機和高性能計算相結合的下一代計算架構，稱為量子中心超級計算。該合作旨在開發可擴展的開源平臺，通過利用 IBM 的量子計算機和軟件以及 AMD 的高性能計算和人工智能加速器，重新定義計算的未來。“量子計算將模擬自然界并以全新的方式表示信息，”IBM 董事長兼首席執行官 Arvind Krishna 表示。“通過探索 IBM 的量子計算機和 AMD 先進的高性能計算技術如何協同工作，我們將構建一個強大的混合模型，超越傳統計算的極限。”“高性能計算是解決世界最重要挑戰的基
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需要新技術和對舊技術進行改進，以達到 <1 K 的量子計算冷卻。本系列的最后一部分著眼于吸收式制冷，這是稀釋制冷的替代方案。低溫冷卻的稀釋制冷原理是眾所周知并廣泛使用的，但還有另一種選擇：吸收式制冷。它的原理在 20 年初就為人所知并付諸實踐th世紀。事實上，阿爾伯特·愛因斯坦（是的，那個阿爾伯特·愛因斯坦）和他的學生利奧·西拉德（Leo Szilard，也成為了一位著名的物理學家）根據這一物理原理設計了一種冰箱并獲得了專利。他們的動機不是低溫，而是取代越來越流行的主動電動冷卻器，以取代被動冰箱。這
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量子計算介紹
量子計算是一種遵循量子力學規律調控量子信息單元進行計算的新型計算模式。對照于傳統的通用計算機，其理論模型是通用圖靈機；通用的量子計算機，其理論模型是用量子力學規律重新詮釋的通用圖靈機。從可計算的問題來看，量子計算機只能解決傳統計算機所能解決的問題，但是從計算的效率上，由于量子力學疊加性的存在，某些已知的量子算法在處理問題時速度要快于傳統的通用計算機。
基本原理
量子力學態疊加原理使得量 [
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