量子硬件还没赢，IBM悄悄投了一家量子软件公司

2026年9月2日，IBM旗下投资部门IBM Ventures宣布战略投资物理加速公司BQP，加上此前的融资，这家总部位处于纽约锡拉丘兹的初创企业目前的总融资额达到了800万美元。

BQP计划利用这笔资金扩大交付和市场推广业务，同时将业务扩展至最初的航空航天和国防客户群之外。此次投资延续了与IBM自2023年加入IBM Quantum Network以来的技术合作关系。

不过，相比自动驾驶或大模型随随便便就上亿的融资金额，800万美元的金额实在算不上大，但这起投资案的特殊之处在于它的方向性指引。

当前，全球量子领域提及最多的就是实现容错量子计算机，IBM也不例外。那么，为什么现在IBM会花费时间和精力去投一家看起来还在和经典CPU/GPU打交道的“物理计算软件”公司？在全球量子硬件发展如火如荼的今天，量子软件及算法又在扮演着怎样的角色？

算力很贵

BQP创始人兼首席执行官Abhishek Chopra指出：“一个有截止日期的工程师不在乎答案来自哪里。他们在乎的是答案是否及时到达，物理学是否正确。业界多年来一直把这当作硬件问题，认为需要更快芯片、更多芯片，最终需要量子芯片。但这始终是软件问题。”这句话基本把这家公司的核心逻辑讲清楚了。

这句话背后的数据是，经典物理求解器大约有85%的GPU浮点运算能力处于空闲状态，因为仿真底层的稀疏迭代方法受限于内存访问速度，而不是计算能力本身。

显然，这不是硬件问题，是软件和算法问题。许多遗留求解器是为早期计算架构开发的，被改编到现代GPU时并没有充分重构，导致利用率不足、吞吐量降低、基础设施成本上升。

工程团队面临的实际困境是，精确模型大多是在截止日期之后才能给出正确答案。快速方法虽能赶上截止日期，但代价是牺牲物理精度。

BQP的做法是不堆叠硬件，通过底层架构创新消除这种“速度与准确度之间的权衡”。

BQP推出的旗舰平台BQPhy®构建了一个物理-AI优化引擎，利用专有算法对底层模型进行深度压缩，把那些空闲的GPU算力彻底压榨出来，在决策窗口期内实现了全保真度的物理模拟。

效果是立竿见影的。在与美国太空军以及SpaceWERX等军工级别客户的合作中，BQPhy®能够在不到一秒钟的时间内，完成超过3000个太空天体目录的轨道传播计算，这个速度比该领域极具代表性的开源Orekit求解器足足快了约250倍。

在商业航空航天领域，BQP与Modovolo合作，为无人机任务配置进行系统级推进优化，将原本只有三个设计变量的单点优化，扩展到超过12个变量的高维优化，同时把螺旋桨和电机作为一个集成系统来进行调谐。公司还在将该平台扩展到能源领域。

大家常说天下武功唯快不破，而BQP的“快”，是架构层面的算法降维打击。

软件哲学

BQP成立于2020年，前身为BosonQ Psi，总部位于美国纽约州锡拉丘兹，在英国和印度设有团队。公司2023年加入IBM Quantum Network，公司旗舰平台BQPhy包含两个求解器：已投入生产的QuantumNOW和仍在开发中的量子原生求解器QuantumMAX。

按照BQP的产品划分，QuantumNOW面向现有CPU、GPU和HPC运行，QuantumMAX则面向正在验证的量子原生及混合量子-经典求解能力。

BQP采取的这种“非破坏性集成”策略解决了企业采用新技术时最现实的障碍，即工作流程切换成本。

作为MathWorks连接项目的指定合作方，BQP的SDK原生集成在了工程师最熟悉的MATLAB闭环内，同时也提供了标准API以支持Python、Julia等框架。在商业化进程中，API的系统集成大约只要花一周的时间。

也就是说，工程师不需要放弃已经熟悉的工具，就能获得量子加速的效果。IBM Ventures全球负责人Emily Fontaine在解释投资逻辑时明确提到：“BQP的突出之处在于，用户无需改变工作方式即可获得量子加速效果。”

当然，这种产品结构设计也一定程度上避开了量子初创公司最难回答的问题：客户为什么要在今天为一项未来技术付费？

从商业数据来看，BQP自2025年种子轮以来，签约和承诺收入增长了8倍，客户数量增至3倍，平台用户数增长了20倍。这些数字背后的基数未披露，但增长趋势本身说明产品在市场上有验证。

可见，BQP在开发帮助企业构建实现混合量子-经典计算切实可行路径的软件方面表现确实出众。在量子算力彻底碾压经典算力的“量子霸权”常态化之前，BQP在经典计算设施和未来纯量子环境之间，起到缓冲作用。

IBM为什么投

为什么在科技巨头们比拼量子比特数、逻辑比特数的现在，IBM开始往算法层砸钱？毕竟在很多人眼里，现在量子硬件才是“核心资产”。

事实上，这一动作绝不是逆势而为。IBM量子算法中心主任Baek Han-hee在这个问题上的职业转向，就是一个非常具象化的代表。

Baek 2014年加入IBM后，他亲自提出了超导量子比特的新设计，并主导研发了公司首个16量子比特处理器。到了2021年，基于在硬件上的卓越贡献，他甚至入选了全美仅有0.5%名额的美国物理学会（APS）会士。

但在重复项目以突破硬件指标（比如量子比特数量与相干时间扩大）的过程中，Baek不断问自己：“我们造出这些性能指标不错的东西，到底要用它来干什么？”

一旦量子硬件达到一定水平，算法和软件就变得重要。正是如此，Baek把方向转向了行业算法层，成为IBM量子算法中心的领导者。

Baek的判断在过去两年正在快速被验证。当前，包括IBM和谷歌在内的全球科技巨头之间的量子计算竞赛，如今正从硬件扩展到软件和算法领域。

实现量子优势，即量子机计算性能优于经典计算机，需要的不仅仅是增加量子比特，它依赖于能够高效且准确地执行复杂操作的算法和软件。今年七月，IBM首次展示了基于量子中心超级计算（QCSC）的量子优势案例，该技术中量子计算机和高性能计算（HPC）分担工作负载——这一发展被视为工业界的转折点。

由此可见，IBM领投BQP的逻辑就非常清晰了：硬件决定了计算能力的上限天花板有多高，而软件和算法决定了企业当下能踩在何处发力。

赢在2029前夜

2026年7月，IBM与Qedma联合宣布实现了量子优势。研究团队在74量子比特系统上观察到经典计算机无法可行复制的复杂量子动力学。IBM预计其合作伙伴将在2026年率先实现量子优势，并计划在2029年交付大规模容错量子计算机。

不过，把目光扩大到全球产业集群，我们不难发现，在追求量子硬件发展的同时，量子软件和算法也上了“牌桌”。

目前，全球量子软件大致形成三条路线。第一条由硬件厂商主导，通过自有SDK、云平台和编译器构建生态，Qiskit、Cirq、Ocean等均属于此类。第二条追求跨硬件抽象，让代码在不同QPU和模拟器间迁移，Azure Quantum、Braket、CUDA-Q、TKET都在不同层面做这件事。第三条从行业问题反向构建求解器，BQP、化学计算、金融优化等垂直公司在这里竞争。

Baek在接受专访时直接给出了一个极度激进的预判：“2029年将成为工业繁荣的爆发点。”他认为一到2029年，随着容错体系真正成熟，整个产业链将彻底摆脱对实验数据的讨论，转向生物医药靶点、金融衍生品非线性定价、高新材料及电池设计等“用例挖掘”。这些“用例挖掘”正是BQP在做的事情。

总之，IBM Ventures投资BQP，实际上还是对“软件层”战略价值的确认。在量子硬件仍处于发展阶段的当下，能够在不更换硬件的前提下提升计算效率、同时为量子迁移做准备的公司，正在成为产业生态中不可或缺的一环。

在2029年之前，尽早搭上类似于BQPhy那样过渡性、前瞻性的混合运算平台，也不失为一个不错的选择。

[1]https://www.ibm.com/new/announcements/why-ibm-ventures-invested-in-bqp-developing-quantum-software-for-complex-engineering-decisions

[2]https://www.prnewswire.com/news-releases/ibm-ventures-invests-in-bqp-as-quantum-algorithm-physics-acceleration-reaches-production-302867284.html

[3]https://www.citybiz.co/article/897778/ibm-ventures-invests-in-bqp-as-physics-ai-platform-scales/

[4]https://en.sedaily.com/technology/2026/09/01/ibm-quantum-director-sees-industrial-boom-from-2029