不追量子硬件，英伟达押注量子计算经典侧

巴塞罗那超级计算中心（BSC）一楼，MareNostrum 5超算与量子计算系统共处一室，这套量子计算系统安置在隔壁一座不再用于宗教礼拜的旧礼拜堂内。这台搭载数千块英伟达GPU的超级计算机现已完成与量子系统的互联。这一部署，也让英伟达在新兴混合计算架构中扮演的角色清晰地展现出来。

英伟达量子产品总监Sam Stanwyck在接受采访时表示：“我们并不自研量子计算机。但英伟达本质上是一家加速计算平台企业，而量子计算是加速计算未来的组成部分，我们对此满怀期待。”

英伟达并不开发自研量子处理单元（QPU），而是聚焦量子硬件周边的经典计算基础设施，包括可实现量子‑经典混合计算的软件、程序库、互联接口以及控制系统。

Stanwyck将这种不涉足硬件本体的策略，类比于公司在其他重资产行业的布局思路。“我们不自己造机器人，但会和所有机器人厂商开展合作；我们不自研自动驾驶汽车，但会与全部车企携手；我们不打造量子计算机，但我们会服务每一家量子计算机厂商，助力他们取得成功。”

集成成为必然趋势

英伟达的策略，折射出量子计算面临的现实局限：量子处理器无法独立运行。量子信息的基础单元 —— 量子比特，极易受噪声与错误干扰，必须依靠经典计算系统完成硬件控制、测量数据处理、纠错以及任务调度。

Stanwyck解释道：“量子计算机无法单独工作。它们要和AI超级计算机融合在一起。这种融合会带来双向增益。量子计算机可以与CPU、GPU协同，加速求解特定问题或者问题的部分环节；而AI超级计算机本身也是量子计算机能够运转的核心基础。”

与此同时，美国政府正在加大力度推动量子技术发展。2026年6月，特朗普总统签署一份重要行政令，要求联邦机构优先开展量子传感、量子网络相关硬件与应用的研发、测试及评估。该行政令还要求，至少选定三项下一代量子传感器项目，务必在2028年9月前完成实地部署。另一道行政令，则旨在推动联邦机构的系统完成后量子密码迁移。同年5月，美国政府还宣布向九家量子计算与量子晶圆代工企业投入20亿美元资金。

美国联邦层面对量子技术的持续扶持，给英伟达带来商业机遇。英伟达没有坐等遥远的 “量子优势” 这一里程碑到来，而是直接提供当下就可投入使用的经典计算基础设施，用于量子电路仿真、算法测试以及纠错解码任务加速。

为量子比特编写代码

英伟达整套方案的核心是CUDA‑Q，这是一套开源编程模型，可兼容大量不同类型的量子处理单元。它提供一套统一编程接口，打通量子计算与经典计算，帮助传统软件开发人员对接量子处理器。英伟达沿用了CUDA的成功思路，当年正是CUDA让GPU从游戏硬件，演变为现代AI计算的底层基石。

Stanwyck称：“量子计算领域有一点非常值得借鉴，我们可以参考GPU一路走来积累的经验…… 以此打开全新应用空间。最关键的就是要有适配的编程模型。二十年前CUDA问世，开发者只要会写C语言，后来再到C++、Python，就能直接开发GPU程序，无需全部重写代码。”

当前量子计算行业高度碎片化。Stanwyck指出：“现在想要使用量子系统，你差不多得是一名量子物理学家。不同物理量子处理器，要编写完全不一样的代码，这会严重限制应用落地。”

CUDA‑Q致力于实现软件栈标准化。开发者编写带有量子内核的应用代码，先在英伟达加速仿真器上运行；之后 “仅修改一条编译参数”，就可以在12种不同的物理量子处理器上执行。英伟达借此降低编程门槛，向普通软件开发者打开量子计算的大门。

“计算行业整体的准入门槛已经降到历史低位，量子计算领域同样如此。CUDA‑Q是开源项目，我们欢迎社区贡献…… 比起懂底层编码，更重要的是把深厚的科学与行业领域专业知识带入量子社区。”Stanwyck说道。

向容错量子计算迈进

Stanwyck表示：“当下量子计算机最大的难题就是错误。性能瓶颈并非来自规模，而是由错误率决定。”

针对该痛点，英伟达推出Ising开源AI模型系列，专门面向量子校准与量子纠错。过去调试一台量子处理器，需要资深物理学家手动调校量子比特，整个过程往往要耗费数天时间。

借助参数量达310亿的视觉‑语言模型Ising‑calibration‑1.5‑31b，英伟达与其合作伙伴（芬兰IQM Quantum Computers等）可以实现部分校准流程自动化。英伟达介绍，这套系统依靠AI智能体分析诊断图表，将原本数天的校准周期缩短至数小时。

与此同时，英伟达攻关实时解码技术：即在计算被错误破坏之前识别、修正量子错误。量子纠错要求响应达到微秒级别，因此量子处理器和经典解码器之间必须拥有极高的通信速度。英伟达2025年末推出的低延迟物理互联接口NVQLink就承担这一角色，它能够把QPU与GPU互联，延迟仅为数微秒。

为了规避传统纠错方案需要海量物理量子比特的弊端，英伟达发布多项前沿研究成果。Stanwyck说：“我们昨天在arXiv上传了一篇预印本论文，介绍一种全新量子纠错码，适配CUDA‑Q的GPU加速解码器。这套方案仅需要5个物理量子比特，就能编码出1个逻辑量子比特。如果GPU加速解码可以落地，这类技术会大幅提前量子计算的实用时间线。”

英伟达表示，其Ising解码技术在特定解码基准测试中实现7.3倍性能提升，逻辑错误率下降347倍。这也证明经典神经网络能够辅助管控量子系统。

商业现实：1%的量子优势就具备价值

量子生物学、量子化学或许是量子计算的长期最佳应用场景，但华尔街已经期待从早期量子技术中获取收益。据Stanwyck介绍，摩根大通、汇丰等银行已经和英伟达合作搭建GPU‑量子混合系统，用于投资组合优化、欺诈检测业务。

对于金融机构而言，哪怕只获得小幅性能增益，也值得投入高额研发。Stanwyck称：“金融领域的量子优势很有现实意义，哪怕只有1% 的收益提升，商业价值也会极其可观。”

通过提供软件、低延迟互联网络，以及保障量子比特稳定运行的AI模型，英伟达已经站在了量子时代的入口，构筑起自身的商业护城河。