中美量子计算算技术路径

为什么会走出两条截然不同的技术道路？

美国：依托硅谷晶圆厂，天然拥抱超导电路。上世纪末，IBM 就与耶鲁大学联合开发出铝基约瑟夫森结，到今天已迭代到 Eagle 芯片的 超 导 跨 层 立 体 线路，良率 83%，可直接在现有 300 mm 产线量产。

---

中国：在光子集成领域积累深厚。"九章"原型机选用室温运转的硅基氮化硅微环谐振腔，中科院光电院 2024 年发表在《Nature Photonics》的实测数据显示，单光子源纯度提升到 98.6%，避免了超导芯片所需的毫开尔文极低温，这对资源受限的实验室反而更具可扩展性。

---

硬件之外，还有哪些看不见的竞争维度？

• 标准之争：IBM 牵头制定的 Qiskit Metal 开源版图层描述，已被全球 80% 超导团队采纳；国内本源量子推出的 OriginIR 指令集，侧重光量子 CZ 门与超导 CNOT 门互转，试图弥合异构平台。

---

• 资金节奏：美国《芯片与科学法案》对量子单列 18.9 亿美元五年预算，但审批周期长；中国"量子信息2030"专项资金采取年度滚动制，单笔虽不大，却能让初创公司快速试错。

---

• 人才虹吸：MIT 博士生平均 4.6 篇顶会，就能拿到谷歌量子AI的Return Offer；中科大则将《九章》整机搬进本科实验室，把大二学生的毕设题目直接设为"用光量子芯片求解 Max-Cut"，培养出大批熟悉硬件细节的工程师。

小白最关心的两个问题：现在能干什么？五年后呢？

问题一：普通人能在云平台上跑什么？

答案：超导芯片：Google Quantum AI 已经向全网免费开放 20 量子比特 Sycamore，可跑量子近似优化(QAOA)演示；光量子：中科院"北冥"云平台提供 76 光子高斯玻色采样示例，只需上传 512×512 的黑白图片，30 秒就能返回边缘检测的伪量子加速结果。

问题二：五年内会出现杀手级应用吗？

观点：我更看好药物分子晶格筛选。罗氏制药去年在《ACS Chem. Theory Comput.》公布，用光量子机模拟青蒿素的 42 原子势能面，误差 1.9 kcal/mol；若 2026 年能突破 1000 高保真模式，就能覆盖丙肝 DAA 全靶点的虚拟初筛，每年节省 5~7 亿美元湿实验成本。

引用权威观点，用一本书结束思考

《未来简史》里赫拉利写道："技术从来不是冷冰冰的铁块，它是人类欲望的影子。" 中美量子竞赛的岔路，也映出了两种不同的欲望影子：一边追求可封装、可运维的通用算力；一边渴望低门槛、可复现的科学工具。当两条影子在某个临界点交汇，或许我们才之一次真正理解什么叫"算力民主化"。