量子计算“寒武纪大爆发”

近日，彭博社发表的一篇文章指出，量子行业正接近100个纠错量子比特的关键里程碑。这个数字被广泛认为是量子计算机从实验室走向实用的门槛。

宾夕法尼亚大学在1946年给美国陆军建造了第一台电子数值积分计算机（Eniac）。这台计算机重量大概是30吨，拥有18000根真空管，几乎占满了一个大面积房间。这台首台可编程通用数字计算机的运算速度约为5000赫兹，这意味着它每秒可以执行5000次加法运算。如果按照如今的美元价值计算，它的造价约900万美元。

现在，一台普通的笔记本电脑每秒可以进行30多亿次的计算，价格却只有1000美元左右。

可见，所有颠覆性技术，早期都逃不开笨重、昂贵、性能有限的阶段，不过随着其应用范围的扩大，改进速度也会加快。量子计算现在就正处在类似Eniac诞生前的预研阶段，但已经看到实用化信号。

100个逻辑量子比特

量子计算要实现实用化，必须先克服错误问题。而量子纠错的一个重要转折点是“越过阈值”，即增加更多物理量子比特后，系统整体错误率反而下降，实现越纠越对。

这一点国内已经实现。2025年底，中国科学技术大学潘建伟团队在“祖冲之3.2号”处理器上实现了码距为7的表面码逻辑比特，逻辑错误率随码距增加显著下降，错误抑制因子达到1.4，正式跨过纠错阈值。审稿人对该工作给予了高度评价，认为这是一项“雄心勃勃且令人印象深刻的研究”。

那么，又为什么是100个逻辑量子比特？本月初，Infleqtion首席技术官兼联合创始人Pranav Gokhale在财报电话会议上表示，达到100个逻辑量子比特“是你开始能够解决材料科学和化学中，甚至可能是人工智能中经典计算机无法解决的重要问题的临界点。”

这个标准最快明年就能达到。Quantinuum现有的Helios离子阱系统，基于98个物理量子比特，已经实现48个纠错逻辑量子比特，并计划于2027年发布拥有100个逻辑量子比特的Sol计算机。

2026年7月，IBM与芝加哥大学宣布完成70个逻辑量子比特演示，在逻辑电路上完成可信的量子优势验证，整套运算耗时约15分钟，该实验已经对外公开电路数据集供社区复现核验。

Infleqtion预计2026年底实现50以上逻辑量子比特，后续迭代向100逻辑量子比特推进，硬件架构支持千级以上物理量子比特扩展，并且已经完成和英伟达GPU的低延迟对接，构建量子-经典混合计算栈。

不过，现阶段的实验成果，大多还是实验室条件下的演示。距离稳定、可重复、面向产业开放使用的整机，仍然存在工程鸿沟，并不能直接划等号。

没有绝对赢家

因为构建量子计算机的方法多种多样，整个量子计算行业正处于硬件架构的“寒武纪大爆发”时期。

一些设计采用的是超导量子比特，例如IBM、谷歌和Rigetti开发的超导量子计算机，这些“人造”量子比特被蚀刻并连接在芯片上，在接近绝对零度的极低温条件下运行。

超导路线在量子比特数量和运算速度上领先，同时比其他设计更容易扩展，但由于初始缺陷和连接导线产生的热量，其误差率更高，且相干时间仅有毫秒级别。

其他设计则基于天然粒子，例如原子或光子。虽然这些量子比特最初是完美的，但在移动过程中会引入误差。这类机器更难扩展。

例如，Atom Computing、Pasqal、QuEra与Infleqtion等使用的是中性原子，已将系统规模推升至数百甚至上千量子比特，透过光学镊子操控原子排列，同时展示了数十个逻辑量子比特。

Quantinuum、IonQ等使用的是带电原子或离子，由激光操控，拥有最高的门保真度和最长的相干时间，但扩展到数千量子比特时面临物理限制。

PsiQuantum、Xanadu等的量子比特则基于光子，能够在室温下运行，但光子间相互作用弱，双比特门执行难度高。国内“九章四号”已经把可操纵的光量子比特规模提升到了3050个。

总之，2026年的量子计算硬件市场仍是百家争鸣的局面，尚未出现具压倒性优势的主流架构。所以说，现在断言哪种量子计算机研发路径最终会胜出还为时尚早，很可能会出现多种解决方案，各有优劣。

正因如此，美国商务部在5月份选择了九家公司，并向其提供20亿美元的资助时，也选择了多种量子计算机设计方案，这些公司包括IBM、Rigetti、Quantinuum、Infleqtion和PsiQuantum。

当然，不止美国，国内亦是如此，也在持续关注多条技术路线的进展。这些动作代表了一个共识：过早判定某条技术路线死亡，风险是非常高的。

此外，光子盒研究院发布的《中国量子计算整机公司2026》报告也显示，国内超导、离子阱、中性原子、光量子四路线均有整机企业在推进产业化，超导路线产业化成熟度领先，但竞争核心已从量子比特数量转向整机稳定交付与行业落地能力。

四大信号

资本及国家意志突然集体躁动的背后逻辑是什么？下述4个信号给出了清晰答案。

第一，容错率的跨界底线已经被贯穿。纠错突破阈值，意味着数学模型终于在物理介质里跑通了。这是量子计算实用化整个时间线的转折点。

第二，硬件底层逻辑被全方位证实。无论是超导、中性原子还是离子阱，制造方式虽千差万别，但都在近期展示了数十个逻辑量子比特的演示数据。这说明纠错绝不仅是适用于特定物理环境，其在各种技术栈上都具备普适的可操作性。

第三个是战略资本注入。就在今年5月，美国商务部拿出国家级的资源，宣布向9家公司发放总计20亿美元以上的意向书。拿到这笔资金的公司包括IBM、Rigetti、Quantinuum、Infleqtion、PsiQuantum等代表性企业。

这意味着什么？这表明量子计算被官方认定为国家战略基础设施，中国、美国、欧盟这种超大体量的博弈方，都在以零和博弈的心态疯狂注资，这种国家级竞赛对技术催熟的速度，远不能用一个企业实验室的演化进行线性外推。

最后是人才供给侧完成了降维扩圈。十年前，量子计算还是几百名专业物理学家的专属领域，而如今，成千上万的工程师、软件开发人员、数学家和企业家都在全职做量子计算。量子计算已从单纯的研究领域发展为成熟的产业。

像Qiskit、PennyLane这种成熟的开发者库、编译工具不断降低准入门槛，让原本只能在纸面上论证的算法，变成了实打实的稳步迭代。一个生态开始出现像工业制造业一样的齿轮咬合感，技术进击速度必然是指数级跃升。

谨慎且务实

面对这些进展，我们仍需保持清醒。从70个逻辑量子比特到破解比特币加密所需的约1200至1500个逻辑量子比特，中间仍有数量级差距。

今年3月Google Quantum AI的分析指出，足以威胁密码体系的容错量子计算机仍需跨越这一门槛。此外，经典算法会持续改进，可能缩小量子真正占优势的问题范围。

但“更早到来”的判断已从边缘观点变成主流共识。这意味着组织可以开始具体准备：关注密码学威胁——今天加密的数据可能被收集并在有能力的量子计算机出现后被解密；识别量子可能带来帮助的具体业务场景；培养内部技术素养，跟踪逻辑量子比特数量和错误率这两个核心指标。

量子计算不会突然降临，但它的实用化窗口正在提前收窄。对于关注硬科技的人来说，忽略这个信号的成本正变得越来越大。

[1]https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-08-25/quantum-computing-the-race-to-100-error-corrected-qubits-is-defining-progress

[2]https://quantumzeitgeist.com/why-quantum-computing-is-arriving-sooner-than-you-think/