中科大陆朝阳：量子计算还不等于并行计算，不能加速一切

量子计算这个“狼”，真的要来了吗？

在外滩大会主论坛上，中国科学技术大学上海研究院执行院长陆朝阳教授给火热的市场预期泼了一盆冷水。他直言：“量子计算虽然很卷，目前其实还很‘菜’。”

在陆朝阳看来，量子计算极为重要，但它并不是一台可以“加速一切”的超级计算机。只有针对少数具有特殊数学结构的问题，量子计算才能提供真正的指数级加速。至少到目前为止，科学界既没有公认证据表明量子计算能在金融领域实现实用加速，也没有能用于主流大语言模型训练的公认量子算法。

量子计算不等于“并行计算”

很多人误以为量子计算可以无脑加速一切运算，核心误解在于将叠加态等同于并行计算。

在量子力学中，量子比特可以处于0和1的叠加态，多比特组合后状态空间呈指数级增长。这看似具备天然的并行能力，但关键限制在于：系统一旦发生测量，波函数坍缩，最终只能观测到一个确定结果。

这意味着量子加速不会自动发生。必须针对具有特定数学结构的问题，精心设计算法，才能使正确答案的概率在测量前被相干放大。

目前科学界公认适合量子计算发挥优势的问题非常有限：

1. 密码学相关数学问题：如大数质因数分解和离散对数计算；
2. 物理系统模拟：如量子多体系统、凝聚态物理、分子化学与新材料设计。

这解释了为什么所谓的“量子金融”虽然在产业界炒作频繁，却缺乏扎实的科学依据。陆朝阳强调，迄今为止，金融领域尚无任何得到学术界公认、在实用条件下展现明确量子优势的案例。

同样，量子计算与人工智能的关系也经常被夸大。量子芯片不是“超级GPU”，无法直接搬来训练大模型。目前还没有任何一种公认算法，能在实用规模下切实加速主流大语言模型的训练流程。

陆朝阳指出，容错量子计算真正带来颠覆性影响的领域是信息安全。一旦大规模容错量子计算机问世，现行的RSA公钥密码体系，以及比特币等加密货币依赖的椭圆曲线签名算法，都将直面Shor算法的破解冲击。

从实验霸权到产业落地，瓶颈在纠错

回顾量子计算的发展历程，2019年谷歌利用53量子比特的Sycamore处理器完成随机线路采样，宣称任务耗时约200秒，而当时顶尖经典超算需要计算上万年，由此树立了“量子霸权”的标杆。

但随后经典算法迅速进化。中科大团队与上海人工智能实验室合作开发出新的经典模拟算法，直接利用GPU将同类任务的计算时间压缩至约17秒，且整体能耗低于当初的量子实验装置。同时，中国科研团队推进的“九章”光量子原型机也在特定数学采样任务上取得新进展，打破了单一平台的技术垄断叙事。

不过，陆朝阳反复强调，当下的量子硬件距离商业实用仍有很大差距。核心痛点并非单纯堆叠物理比特数量，而是比特的相干时间和门保真度不足。

随着量子比特数量增加和线路深度加深，噪声误差会呈指数级累积。缺乏有效的量子纠错机制，盲目扩大规模只会让最终结果彻底淹没在噪声中。

“我们要建成摩天大楼，需要更加坚实的建筑材料，这个材料就是量子纠错。”陆朝阳表示。

目前全球顶尖的科研团队仍在面向全社会征集具有真正实际应用价值的量子算法。当底层理论和硬件攻关者还在苦寻落地场景时，市场对“全面商用”的宣传必须保持清醒克制。

面对市面上宣称利用量子计算研发新药甚至“量子农业”的炒作，陆朝阳直言不少概念在学术界看来匪夷所思。行业真正需要支持的，是那些踏实突破底层物理硬件与纠错架构、以严谨态度寻找真实场景的研发力量。