量子计算领域正迎来前所未有的发展热潮，全球科技巨头与科研机构纷纷加大投入，推动这一革命性技术从实验室走向实际应用。其中，量子处理单元（QPU）作为量子计算机的核心组件，成为各方争夺的技术高地。QPU基于量子叠加与纠缠原理，其算力随量子比特数呈指数级增长，被视为突破经典计算极限的关键。
量子计算的技术路径主要分为两大阵营：一类是以超导量子、硅半导体量子为代表的“人造粒子”路线，另一类是以离子阱、中性原子、光量子为代表的“天然粒子”路线。前者依托现有集成电路技术，可扩展性强，但面临量子门保真度与比特控制的挑战；后者比特全同性好、逻辑门精度高，却在大规模系统构建上存在瓶颈。目前，两大路线并行发展，共同推动量子计算技术快速迭代。
在商业化探索中，量子计算与人工智能的融合被视为下一代计算革命的核心方向。量子计算有望突破AI模型训练的算力瓶颈，提升算法效率；而AI则能在量子控制、误差校正、算法设计等方面反向赋能，为量子系统的稳定性提供解决方案。例如，谷歌曾用量子人工智能优化纠错码，未来量子计算机成熟后，将为AI提供算力支持。QPU的理论功耗低于经典处理器，混合系统被视为降低智算数据中心能耗的有效路径。
作为AI领域的领导者，英伟达在QPU领域布局深远。公司早在2022年便启动经典-量子混合计算机项目，提出构建GPU-QPU低延迟连接架构与统一编程模型。其核心技术工具包cuQuantum已实现商用，被亚马逊云科技、Menten AI等机构应用于量子电路模拟与药物研发优化。在近期的大会上，英伟达推出NVQLink，实现量子计算机QPU和GPU的直接通信，延迟低于4.0微秒，吞吐量高达400 Gb/s。这一技术突破为量子纠错提供了关键支持，因为量子态极其脆弱，必须在极短时间内完成检测和修正。
英伟达还推出了开源量子-经典混合计算软件平台CUDA-Q，被定位为“量子计算的CUDA”。该平台允许在单个量子程序中协同计算GPU、CPU和QPU资源，显著降低量子计算开发门槛。通过CUDA-Q，英伟达已连接德国于利希中心、日本ABCI-Q等超算系统，构建QPU与GPU协同计算生态。在这一架构中，QPU负责执行量子算法核心模块，经典处理器处理数据预处理与结果优化。
中国在量子计算领域同样表现亮眼，多条技术路线齐头并进。玻色量子专注于光量子技术路线，已完成六轮融资，并在金融、通信、生命科学等领域进行市场化探索。例如，公司与药企合作推进生命科学应用，与华夏银行、平安银行开展金融风控合作。图灵量子同样采用光量子路线，四年内完成五轮融资，并依托上海交大无锡光子芯片研究院建设国内首条光子芯片中试线，总投资6.5亿元。中试线的关键设备已于2024年1月进场，标志着中国在光子芯片领域迈入实质性产业化阶段。
国盾量子则选择超导路线，其量子计算相关负责人表示，量子计算与AI的结合将产生“1+1>2”的效果。目前，全球已有4台量子计算机实现量子优越性，包括中国的“九章”光量子计算机和“祖冲之”超导量子计算机系列。中国移动近期发布“五岳量智”量子人工智能平台，并推出量智融合算力开放计划，显示其对量子技术的进一步布局。自2019年以来，中国移动已牵头承担多项重大科研任务，攻关量子科技相关的基础软件和应用算法。
中国科学院院士潘建伟表示，预计通过5-10年时间解决量子计算纠错问题，到2035年或2040年构建出容错的通用量子计算机构。中国量子计算产业的多路线并进，特别是光量子技术路线的快速发展，不仅推动了量子计算的商业化进程，也为后摩尔时代的计算技术变革提供了重要支撑。随着光子芯片技术的突破和量子计算应用的拓展，中国有望在这一领域占据全球领先地位。
