英国科技政策大洗牌：AI“上位”内阁，科技部遭裁撤，量子何去何从？

英国正在重新排列前沿技术的政策优先级。

7月21日，据BBC报道，英国政府宣布砍掉了2023年成立的科学、创新和技术部（DSIT），它原来的工作由其他政府部门承担，独立的科技大臣职位也随之取消。

与此同时，AI部长卡尼什卡·纳拉扬（Kanishka Narayan）被邀列席内阁，这表明英国把核心优先事项放在了人工智能上，对包括量子技术在内的其他先进技术的监管也将进行重组。

这一选择放在全球AI竞赛的背景下很容易理解，美国有OpenAI、英伟达，中国有大量的AI应用场景和算力投入欧洲各国也在追赶，英国如果不把这个AI放在高级别位置，就有可能“掉队”。

这对AI产业来说是一轮信号明确的政策加码。但对英国经营十余年的量子科技产业来说则恰好相反：DSIT被裁撤了，由谁负责国家量子战略的跨部门协调？

对于一个投入周期长、供应链复杂、商业处于早期的产业而言，治理结构的变化并不亚于预算数字的变化。

DSIT：英国量子战略的重要政策枢纽

DSIT成立于2023年，统筹英国科学、创新、数字技术和部分前沿产业政策。量子技术、人工智能、半导体、网络安全和先进计算等均在其管辖之列。

对于量子领域而言，DSIT是名副其实的“调度中枢”。

英国量子生态涉及英国研究与创新署（UKRI）、工程与自然科学研究理事会（EPSRC）、英国创新署（Innovate UK）、国家量子计算中心（NQCC）、国家物理实验室、高校量子技术中心、国防机构以及多家产业部门。

它们分别处于基础研究、工程验证、企业资助、测试评估、人才培养、政府采购、安全应用等位置。让它们围绕一个共同目标运转，需要有一个能够统筹预算、路线图、产业政策的中心协调体。

这也是DSIT撤销对量子领域产生疑问的原因。尽管国家量子项目和资金盘现在仍旧存在，但没有了DSIT这个中枢，各种部门之间如何协调、政策能不能具有一致性，现在都说不准。

毕竟这样一个专门对口、懂行的中枢没有了，接下来这些职责要分散到各相关部门中去，衔接是否顺畅、优先级是否被调整等等，都要打上问号。

英国量子战略正处在关键阶段

英国也是较早从国家层面系统谋划布局量子技术的国家之一。

2014年，英国启动价值10亿英镑的国家量子技术计划（NQTP），围绕量子计算、量子通信、量子传感、量子增强成像等方向，建立起牛津、剑桥、布里斯托等多个国家级量子技术枢纽（Quantum Hubs）。

2023年，英国又发布《国家量子战略》，提出未来十年内英国要投资约25亿英镑的公共资金，还要争取大约10亿英镑的私人投资。它的目标不仅是维持基础研究优势，还希望能够把研究能力转化为企业、供应链、应用和竞争力。

不过量子也有一个突出特点，比如做研究的周期长，从实验室中的科学探索到能拿出真正实用的商用设备用起来，其中有好多坎儿要走。所以这十几年来英国在量子领域花得很多时间是作铺垫的：养团队、建实验室、搭建测试平台。

而现在这情况不一样了。这两三年，无论是牛津大学出来的Oxford Quantum Circuits，剑桥系出来的Quantinuum，还是其他的几家量子创业公司，都已经把能用于真实场景的原型设备拿出来了。量子计算云服务平台也有推出商用案例的了，量子传感也逐步应用到国防、医疗卫生领域。

英国量子战略正从“烧钱研发”迈向“赚钱应用”，在这个时间点做大的机构变动时机确实有点微妙。能不能稳住阵脚、顺利过渡，直接关系到接下来几年英国能不能把前期积累的技术优势转化成实在的产业收益。

量子是否会遭遇资金挤出效应

纳拉扬自己发X说“AI大概是人类历史上最最重要的技术，影响会超过其他一切”，释放出的信号之一是，AI已经成为英国政府的头等大事。

图：Kanishka Narayan

相关报道表示，英国希望通过AI推动再工业化、改善公共服务、加强国防安全。在这一目标指引下，政府可能还会加大对算力、数据中心、能源、半导体、安全数据基础设施等的投入。

不可避免地，我们就会聊到一个现实又残酷的词——预算。一个国家的财政大盘是有限的，内阁对AI的关注，很容易在底层造成对其他硬科技领域的“资源虹吸”。那么，量子技术会不会面临灾难性的预算“挤出效应”？

剑桥大学Minderoo技术与民主中心负责人吉娜·内夫（Gina Neff）教授接受BBC采访时说到一个很现实的政治逻辑：对工党政府来讲，如果要把赌注押在AI方面来拉动经济和就业，就必须要让老百姓在面临大规模失业前，先获得真正的好处。这个道理放到预算里面也是一样，政府比较愿意给那些能快速见效、让选民有获得感的方向上。

量子技术虽然前景广阔，但投资回报周期确实比AI要长。如果接下来政府的研发预算向AI倾斜，量子领域还能不能维持现在的资金规模，确实需要打个问号。

不过目前来看，英国政府对量子的多年期资金承诺还没有出现变动的迹象，接下来需要观察的是新财年预算案里各领域的实际分配情况。

AI基础设施能否托起量子产业

AI部长入阁这个事情，从另一个角度看，对量子也未必全是坏消息。

量子计算要真正走向实用，离不开三样东西：高性能计算集群做混合计算、先进半导体工艺做量子芯片、以及稳定可靠的电力供应来支撑数据中心。这三样东西恰好也是AI大模型训练最离不开的基础设施。

通信数字基础设施公司AQL的主席亚当·博蒙特（Adam Beaumont）教授指出，发展数字经济的底层在于算力和能源：“没有电就没有计算，没有计算就没有知识经济。”而英国目前的能源供给增速远赶不上AI算力的指数级增长。

如果英国政府为了支持AI发展而下决心大建数据中心、扩充国家算力资源、保障电力供给，那量子计算作为同样依赖这些基础设施的领域，也能搭上便车。

很多量子算法在实际跑量子硬件之前，需要在经典超算上做大量的模拟和预处理，共享的高性能计算环境对量子和AI来说都是刚需。

也就是说，AI和量子计算在底层基础设施上有很大的重合度：先进半导体制造、低温工程、专用网络、安全数据架构，这些对两个领域都至关重要。甚至AI本身现在也在被用来设计量子硬件、校准量子处理器和发现新的量子材料。

但是这里面一个风险就是，如果这所谓的基础设施投资只投资AI的需求，那么对量子来说能拿到的可能只有“边角料”。

比如说数据中心都已经建好，但是机架和网络架构未必适合搭建量子设备；电力扩容了但是配电网的设计不去考虑超低温制冷设备对电力负荷的一些特殊要求。

量子产业能不能真正地受益于AI基建潮，其实取决于量子界的从业者有没有“发声”、把这些需求表达清楚。

量子+AI，两条技术线的交汇正在加速

抛开政策的变化不谈，量子和AI这两个领域本身的技术融合也在加速。

技术上AI和量子计算方面的交叉这两年特别活跃。从大厂中看得出来，比如谷歌、IBM都在探索用机器学习的方法优化量子电路编译、量子纠错等；反过来，量子算法也被用来提高一些AI算法模型训练效率，虽然这方面到今天还是稍微偏理论层面，但方向上很明确。

英国在这条交叉赛道上的积累还是可以的，牛津、剑桥、UCL等在量子计算、AI两个方向上的研究组都很强，Quantinuum、Oxford Quantum Circuits这些公司在量子软件、算法层面也已经开始跟AI公司有一些合作尝试。

但是问题在于，以前DSIT在的时候，跨部门、跨领域的协同项目容易推进，因为DSIT自己都管着UKRI下面的工程和物理科学研究理事会（EPSRC）和创新英国（Innovate UK），能够比较轻松地设立交叉学科的项目经费。

现在DSIT没了，相关的职能分流在不同部门，交叉项目协调难度可能会增加。如果以后负责量子的人在不同的部门，走不同的预算流程，那么量子+AI这种需要跨部门合作的方向，很不容易往前行进。

另外一个值得注意的现象是，英国是否会把AI、高性能计算、量子处理器归为统一的国家计算设施。

可以预见，量子计算机不会取代经典计算机，而是作为加速器嵌入到超级计算中心或云计算平台中。用户发布任务后，系统会依据问题的性质，在CPU、GPU和QPU之间进行分配。

如果英国把新建立的AI基础设施与其国家量子计算中心、超级计算中心、量子云服务连接起来，那么AI投资大概率会成为量子计算产业化的重要“催化剂”。

总之，英国过去十几年做量子布局最大的优势之一，是较早形成了从基本研究到产业化的国家级协同布局。DSIT撤销后，这个优势能延续下去的关键，就在于新的治理体制会不会出现职责拆分政策断层等问题。

[1]https://www.bbc.com/news/articles/cz97x8k4zqzo

[2]https://thequantuminsider.com/2026/07/21/uk-government-puts-ai-at-cabinet-level-as-dsit-is-dissolved-raising-questions-for-quantum-strategy/

[3]https://www.gov.uk/government/publications/national-quantum-strategy

[4]https://uknqt.ukri.org/