【导读】全球顶尖学者表示，一台能快速解决实际问题的通用量子计算机的出现仍待学者长期攻关当人工智能发展到今天，下一步的计算和算力究竟应该走向何方？
7月18日，2026世界人工智能大会“未来计算.未来算力”专题论坛将这一问题摆到台前。全球顶尖学者表示，算力的底层是长周期、跨边界的科学命题，学者需敢于直面“一代人未必能求解，却必须有人启程”的命题。谈及量子计算，与会学者们表示，尽管目前我国在量子计算优越性方面取得一系列里程碑性突破，但是一台能快速解决实际问题的通用量子计算机的出现仍待学者长期攻关，学术界有责任引导公众理性看待量子计算发展、防范行业泡沫。
01常进：敢于直面“一代人未必能求解，却必须有人启程”的命题
中国科学技术大学校长、中国科学院院士常进以自己做暗物质探索的经历切入，抛出一个判断：基础前沿最珍贵的从来不是立刻找到答案，而是敢于直面“一代人未必能求解，却必须有人启程”的命题。
常进说，算力的底层突破和暗物质探索一样，是长周期、跨边界的科学命题，没有三年就能交付的标准答案，也无法由单一学科、单一机构独立解决。摩尔定律毕竟有物理极限，能源、材料、散热、水资源这些边界，是全球学界与产业界共同面对的现实挑战——答案不在传统赛道的延长线上，而蕴藏在量子计算、空间计算、新型物理原理这些方向里。
他提醒，二十年前量子信息、绿色算力还是冷门学科，今天它们能站上论坛中央，靠的是过去二十年那批甘坐冷板凳的青年学者；未来二十年计算文明的走向，同样取决于更年轻的一代。
02未来可像用电一样用算力但要先解决四大挑战
在与香港科技大学首席副校长、中国工程院外籍院士郭毅可的对话中，鹏城实验室主任、中国工程院院士高文系统讲述了中国算力网的逻辑、难点与时间表。
在高文看来，将算力联网并不是新想法，但过去之所以做不成，是因为超算主要服务于大科学，用户有限；而今天不同——今天的算力是做人工智能训练和推理的智能算力，随着词元经济兴起，它和绝大多数人都有了关系。他判断，中国算力网会把算力通过网络组织起来，未来大家“会像用电一样用这个算力”。
郭毅可把这个场景描述得更具体：将来每个人在家里，用人工智能管理健康、打理生活，甚至做“一人公司”，都能有像电一样随取随用的算力。
愿景之下是四道现实的技术坎。第一是算力供给。高文强调，真正的泛应用一定是“融合的算力”——智算比例最高，但也要包含超算和通用算力；而供给绕不开芯片的制造与生产能否满足市场需求，“现在其实是满足不了的”。
第二是网络。他不认同“有了互联网就不用再做网”的看法：现有的网只提供接入保障，算力与算力之间若走现有通讯网连接，成本太高、速度太低、延迟太长。真正的算力网要在比网络层更下面的数据链路层做连接，才能把成本和延迟压下来；而跨城市、跨几百上千公里的总线级数据传输与调度技术，目前很弱甚至没有，需要重新开发。
第三是调度。要在电费、通讯费等综合成本上做到最优，不能有资源就随手链过去。
第四是安全，涉及数据安全、隐私与保密。除技术之外，还有市场和应用的挑战：要让用户用得没有怨言，并与词元经济关联形成闭环。
成本这一端，高文列出四个关联因素：一是芯片，也就是各家算力卡的价格，这是大家最关注的因素；二是存储，此前常被忽略，一旦涨价，这块成本不见得比算力卡的影响小；三是通信费用，连网之后开销多大非常关键；四是电费，过去很少有人关注，但一个算力中心要长期可持续，电费必须足够低。
至于何时能真正用上，高文把算力网分成三个阶段。第一阶段是“汇聚”，把全国算力资源汇聚起来，目前已完成约70%——全国七成算力已进入一个实时更新的数据库，提供给国家数据局，可实时监测算力中心数量及其运行负荷。第二阶段是在汇聚基础上、面向特定用户(如厂商内部、友商之间，而非面向公众)的协同运算，会持续若干年，“再有五年左右应该差不多”。第三阶段是计费与管理全部到位后向社会开放，那才是真正的算力网，“可能不是三五年的事，可能要十几年、二十年”。他给出的现状是：少数人已经用上了。
03量子计算：革命还是泡沫？
题为“探索算力之新境，赴未来计算之远方”的圆桌由香港城市大学计算学院院长汪建平主持。她一开场就点出核心问题：一方面，量子计算硬件突飞猛进，却似乎离通用量子计算机还很远；另一方面，市场迫切想抓住这波浪潮，技术路线却没有收敛，商业路径也不清晰。今天讨论量子，到底是在讨论一场正在发生的革命，还是一段充满未知的漫长征途？五位嘉宾各自给出了答案。
陆朝阳：关键不在于选了哪条路线或能不能融到足够多的钱，而在于能否汇聚起一支足够优秀、又能协同合作的团队
中国科学技术大学教授、中国科大上海研究院执行院长陆朝阳先厘清“九章”的意义：这是第一次用一个全新原理造出一台量子机器，让它在某些特定任务上超过经典计算机。它还不能全方位打败经典计算机，但第一次“有点像AlphaGo一样”展示了量子计算的算力，也证实了费曼那一代理论科学家的猜想——量子力学到底能不能提供一种加速。他随即纠正了一个常见误区：一听“通用”，就以为做出来什么都能算、经典计算机会被取代，其实不然；哪怕未来通用机做出来，它能加速的也只是一些专用问题。通用机和专用机真正的区别不在字面，而在于用通用机时操作几乎没有噪声或噪声被极度压制，而专用机没有经过纠错。
谈到技术路线，陆朝阳认为现在还没到收敛的阶段：光量子、超导、离子阱、中性原子只要有足够聪明的人都走得通，关键不在于选了哪条路线或能不能融到足够多的钱，而在于能否汇聚起一支足够优秀、又能协同合作的团队。未来三到五年大概能实现初步的、容错的通用量子计算原型机——约100到1000个逻辑比特，错误率达到10甚至10，“麻雀虽小、五脏俱全”，虽还不能破密码，但已经可能在一些科学发现问题上初步应用。他强调，某一技术路线之所以能成功，一靠原理走得通，二靠聚集踏实解决问题的人，而不是为了融资去编故事，甚至造假简历。
赵伟：现在我们是把“引擎”造出来了，但是有“引擎”不见得有“汽车”
深圳理工大学教务长、国际欧亚科学院院士赵伟首先厘清概念。他说量子科学是过去一百多年人类最伟大的发现，年轻人都应该认真去学它的基本概念——“用量子科学来看世界”。有了量子科学，才有据此做出的量子技术，分为量子信息、量子通信和量子计算。
他强调，如果把量子计算机比作一辆汽车，现在我们是把“引擎”造出来了——哪怕只是单缸，未来也能造两缸、三缸、十六缸、上百缸；可“有了引擎不见得有了汽车”，上面还需要一整套系统和架构。
他进一步说，图灵精准定义了数字计算，而把数字计算变成数字计算机的是冯.诺依曼。今天的通用量子计算机或半通用量子计算机，缺的正是类似于数字计算机时期“冯.诺依曼”这样的先锋人物，或者说缺一个公认可行的架构与支撑系统。“我们今天做的一切，都在为这样的人、这样的团队的诞生做准备。”
应勇：量子计算机显然还没到规模产业化阶段
国盾量子总裁应勇把问题拆成两条时间线。第一条是技术演进：第一阶段是实现量子优越性，对应谷歌2019年、陆朝阳2020年“九章”、2021年朱晓波祖冲之系列在特定问题上的验证。第二阶段是未来三到五年的专用量子计算机，希望在有实用价值的问题上实现量子优越性，但算力有限、便利性不足。第三阶段是通用可编程。只有解决了纠错、能跑破解密码这类算法，才会给生产生活带来革命性变化，这还需十年甚至更长时间。
第二条时间线是应用的成果转化和产业化。应勇直言，产业化需要较大的市场规模、供需两旺，而量子计算显然还没到规模产业化阶段。那么在产业化之前有没有商业价值？他认为这是确定的。他透露，公司去年销售收入中量子计算占比约40%，既有量子计算机整机销售，也有组件销售和量子计算云服务。不过，现阶段用户购买机器和云服务，并不是拿去破密码或做气象预报、材料药物设计，而更多用于算法研究、硬件研究、人才培训和科普教育，而这方面的需求“看得见它在不断增长”。他的结论是：量子计算的商业化大门已经打开，但实现规模产业化还有很长的路要走。
邱达根：香港可致力于提供国际标准，参与量子计算发展
香港特别行政区立法会议员(科技创新界)邱达根从香港的位置切入。他说香港正在准备第一次的五年规划，收集了很多市场意见，量子是大家非常关心的方向。人才方面，香港有五所世界百强高校，作为国家人才高地，这几年特区政府在“从0到1”的源头创新上投入了不少资源，也吸引了一批国际知名教授落地，量子是重点关注领域之一。
金融安全是他着墨最多的一点。香港作为国际金融中心，居民存款、在管基金、股市市值都是数万亿美元的量级，而大部分金融系统现在仍在用传统的RSA/ECC加密。一旦量子突破，金融系统能否保持安全性、保持它的韧性，直接关系到国际金融中心的地位。
据他介绍，香港金管局去年已就后量子加密向金融机构发过指引让其做准备，香港也有“金融科技2030”方案。在他看来，香港的定位是“提供标准”：无论各国技术怎么发展，系统最终要互联、要通信，这里面应该有一些混合模型，既有本国算法，也有海外版本，标准要有国际一致性、能够连通——这正是香港之后可以参与的方向。
邱达根说，从互联网到区块链，再到AI、量子，这个趋势只会往前、不会往后，速度超乎想象，大家要提升对量子的认识。
Enkhbayar Nambar：邀请中国以及其他国家的学者来蒙古测试、检验创新成果
蒙古国第三任总统、新哈拉和林市议会主席Enkhbayar Nambar表示，蒙古是一个“基于流动性”的国家。全国约30%的人口是游牧民族，亲近自然而容易适应外部变化。当量子计算进入生活，带来日新月异的变化时，他认为蒙古人会跟上节奏。他希望邀请中国以及其他国家的学者到蒙古测试、检验创新成果，并已为此准备了特殊优待政策。
在汪建平请每位嘉宾用一句话作答时，五个人的落点各不相同。赵伟说，量子科技的发展不会一帆风顺，整个业界都要敢于承担，未来才会光明；陆朝阳给年轻人的建议是“学会去欣赏、理解量子力学的美”，同时提醒金融机构“赶紧迁移到量子密码”，因为量子竞赛会以超出想象的速度往前走；应勇则回到最务实的一点——现阶段应聚焦把量子计算机的硬件水平大幅提升。
04潘建伟：学术界有责任引导公众理性看待量子计算发展、防范行业泡沫
中国科学院院士、中国科学技术大学常务副校长潘建伟为“向量子走”板块定调。他说，新兴量子信息技术正蓬勃发展，将在隐私保护、算力可持续增长、公共安全、生命健康等领域带来突破，或推动人类文明又一次巨大跨越。量子计算起源于费曼“用可控量子比特模拟复杂量子系统”的构想，不仅能快速破解某些经典密码，更能帮助人类深度认知自然、极大推动化学、材料科学、生命科学的发展。
他同时很清醒地说：“尽管已取得量子计算优越性的一系列里程碑，一台能快速解决实际问题的通用量子计算机仍需长期攻关。为此，一方面政府与民间的持续投入必不可少；另一方面，学术界有责任引导公众理性看待量子计算发展、防范行业泡沫。”他还借海森堡的话强调，国际学术交流始终是科研进步不可或缺的驱动力。
05Franco Nori：量子计算更像一场马拉松，可许多投资者将它当成百米冲刺
日本理化学研究所(RIKEN)首席科学家、密歇根大学教授Franco Nori反复强调一个比喻：量子计算更像一场马拉松，甚至100公里的超级马拉松，而不是百米冲刺；前景非常光明，可能彻底改变材料科学、化学、密码学、机器学习、医药，但最重要、最可能盈利的应用很可能不会很快到来。后者的时间表，有人说是十年，有人说二十年、三十年。“问题恰恰出在，许多投资者把它当成百米冲刺，这就催生了泡沫。”
他说，之前的互联网泡沫大约损失了5万亿美元，而这一次的人工智能泡沫要大得多，“据估计是互联网泡沫的17倍”；相比之下量子泡沫要小得多，但仍需警惕。
Nori并不否定技术本身——谷歌、微软、IBM等巨头参与，成果已经显现，技术可靠、科学基础扎实；“问题出在投资端”，那里有太多过度营销。他把判断收敛成一个非常朴素的拷问：如果把营销视频、公司新闻稿和宣传资料都删掉，然后问“今天到底卖出了什么？有什么有用、实用、能盈利的现实问题被解决了？”——目前只有一些初步却令人兴奋的结果，还不足以支撑这样的投资泡沫。他提醒，历史上“炒作周期”反复上演：创新爆发、期望见顶、随后失望，最终人们才发现哪些东西真正有效。
06朱晓波：若把量子计算机事业比作“登陆火星计划”——现在还在地面实验阶段
中国科学技术大学教授、“祖冲之号”量子计算原型机总师朱晓波先讲原理：量子计算基于量子比特，随比特增多能表达的状态空间指数级增长——一台超过70个比特的量子计算机，用全世界的硬盘都存不下它的信息，但它的输入输出非常低效。应用上，破密码路径最清晰，知道要造什么样、性能达到什么水平的机器就能破解主流非对称密码；量子化学与量子模拟是费曼的原始设想。而在AI方面，他个人很乐观，却坦承“到目前为止，怎么精细、准确、一步步用到AI上，还没有清晰的方案”，只有大量探索性结果表明“很有可能发生”。
为什么通用容错量子计算机还要10年到15年？朱晓波把账算给全场听。我们操控的是单个量子，反转一个超导量子比特所需的能量“大概是蝴蝶扇动翅膀所释放能量的十亿亿分之一”，任何轻微扰动都让错误率陡增。当前技术水平下，错误率能做到千分之一已近技术极限。目前依据主流技术路线之一的超导体系，全世界最好的水平也就是反转错误率在10量级、拥有上百比特；对比之下，经典计算机的错误率通常是10到10。他提醒大家“不要相信任何‘做到千比特、万比特’的炒作，只要精度、错误率不够好，单纯增加量子比特数都没有任何意义”。
他给出的路径是：约5年做到千/万比特、单比特错误率降到千分之一；再花5到10年、用几百到几千个逻辑比特构造通用容错量子计算机。三个阶段里，第一阶段(特定问题超越经典计算)目前在超导路线上只有谷歌“悬铃木”和我国“祖冲之三号”，在光上有我国“九章”及加拿大一家公司，离子阱近期也已实现；第二阶段是解决有应用价值的问题(如大原子、大分子的量子化学)，未来几年有望做到、可小范围应用。
若把量子计算机事业比作“登陆火星计划”——现在还在地面实验阶段，要征服的是珠穆朗玛峰。他说，如果现在就过度宣传量子计算能在金融、生物大规模应用，“这个全部是吹牛的”，只会让整个领域遭受毁灭性打击。“炒作对我们这个领域，百害而无一利。”
在随后与主持人香港城市大学计算学院教授林静的对话中，朱晓波澄清了“量子优越性”的用词：这个词最早从美国传来时叫“量子霸权”(quantum supremacy)，而中国团队从2020年、2021年发表最早的九章和祖冲之三号工作起，用的就是“量子优势”(advantage)而非supremacy。
他说，量子优势只是原则上证明了量子计算机在特定问题上可以超过经典计算机，科学意义重大，但离实用非常遥远。第二阶段找有用的问题比想象难得多，问题就出在错误率太高——算法专家提了很多精巧的算法，但平均每个比特只能做10次到20次单门操作，之后就“没有保证度、全是错误了”。
他判断，最近比较被看好的是量子模拟，未来几年在一些难解的大分子体系上有望取得突破；而破密码必须依靠通用容错量子计算机，因为门数量在10量级，错误率若降不到10到10基本没有可能。至于AI，一个中性判断是：至少需要“早期容错量子计算机”——错误率降到百万分之一、拥有几百个比特的系统，才有可能做成。
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