要为量子计算构建合理的商业论证，从而判断投资风险是否可承受，首先需要理解量子计算究竟是什么，进而明确硬件与软件选项，以及衡量成功的指标。

据Forrester副总裁兼首席分析师Brian Hopkins在接受CIO Dive采访时表示，部分参与者正竞相实现“量子霸权”——即用量子计算机解决经典计算机无法解决的理论问题。但前提是，他们首先需要一台可用的量子计算机。

Hopkins指出，量子计算机大致可分为两大类：

  • 可扩展的通用计算机：能够像经典计算机一样理解和执行逻辑，具备纠错能力，无需专门定制即可解决大量问题。
  • 专用计算机：采用量子退火技术，面向特定领域的优化问题。

纠错技术能够产生稳定、容错的量子比特，是通用计算机的关键组成部分，因为物理量子比特会迅速失稳。不过，专家普遍认为，这类计算机的问世至少还需十年。Hopkins表示，专用计算机则试图绕开纠错带来的严苛要求。

关于行业能否真正实现纠错技术，仍存疑问。Hopkins称，目前研究人员只能对少量量子比特进行纠错，但若要用于破解加密方案等场景，所需纠错的量子比特数量可能高达数千甚至数百万。

微软、英特尔和谷歌均在研发通用型、可扩展的量子计算机。Hopkins认为，微软是该领域的“黑马”，其押注于拓扑量子比特，并相信这一技术路线能比IBM或谷歌更早实现纠错。但微软迄今尚未推出可工作的量子计算机，在拥有含少量量子比特的样机之前，规模化挑战只能暂且搁置。

英特尔则同时研发超导量子比特和自旋量子比特两种路线。据英特尔量子硬件总监Jim Clarke向CIO Dive介绍，从长期看，自旋量子比特似乎更有可能扩展到更大规模。该公司最终将选定一种量子比特类型——尽管可能与当前研发的有所不同——这取决于是否会出现更有前景的替代方案。

协作是推动发展的关键

与区块链类似，量子技术周围环绕着大量炒作，这可能反而不利于技术的健康发展。Clarke指出，由于各方都期望率先找到“金矿”，企业更倾向于内部研发而非行业协作。但任何距成果落地至少还有十年的技术，都理应催生更多的团队合作。

在当前的产业环境下，协作“可能并未达到应有的程度，或许正因如此，量子计算的进展速度会比业界与学术界广泛协作时稍慢一些”，Clarke如此表示。此外，由于各公司采用不同的架构和量子比特方案，寻找共同语言本身也是一项挑战。

他认为，聚焦更高层级的架构，或围绕共同挑战与应用展开合作，有助于产业界、学术界和政府弥合分歧——因为在未来数年里，若不加强协作，将错失良机。

今年6月，《国家量子倡议法案》在参议院提出，计划建立联邦项目以加速和协调量子研发，尤其通过跨机构及公私合作的方式推进。Clarke表示，该法案有助于美国在全球量子竞赛中保持领先，但资金应按项目或宏大主题进行分配，而非直接拨给个别研究人员或机构。

为领域引入更多人才以推动创新同样至关重要。目前存在一种误解，认为从事量子工作必须具备量子专业知识。实际上，许多研究人员来自材料、器件物理、图形化工艺或系统架构等背景，Clarke指出。量子专家固然存在，但高校培养的毕业生数量远不能满足行业需求——这是众多技术领域普遍面临的问题。

即便量子霸权得以实现，也并非所有量子计算机都能通用。事实上，由于资金、资源和人才门槛极高，能够制造量子计算机的企业将寥寥无几。

基于云的模式将有助于让无法接触硬件的科研人员也能使用该技术。IBM是首家在云端提供量子计算能力的公司，IBM Q Network成员可获取硬件、软件及专业知识，以推进自身项目。云化量子计算能力将成为量子软件市场的重要通道，而后者正是该领域最具潜力的机会区域。

早期探索者

量子软件将遵循传统软件的模式，提供领域特定的解决方案与算法，目前已有若干领域崭露头角。据IBM Research副总裁兼实验室主任Jeffrey Welser向CIO Dive介绍，迄今为止，IBM的大多数合作伙伴集中在材料科学、化学以及银行与金融服务领域。材料科学与化学预计将成为首批产生实际价值的量子应用方向。

JSR Corporation自去年起便与IBM Q Experience展开合作。该公司研究员Yuuya Oonishi在发给CIO Dive的邮件声明中表示，公司相信量子化学能够弥补经典计算在生成高精度分子计算方面的不足。但启动量子计算项目并非即插即用。

Oonishi称，JSR从合作中获益最多的是知识转移，例如研究人员面对面授课、用于分子计算的示例代码，以及一位驻IBM Q庆应义塾Hub的内部研究员。尽管由于算法尚未成熟，公司尚未将该技术用于商业运营，但它正在加速计算时间和模型规模的提升。通过紧跟该领域的改进与成长，JSR能够获取最新信息，以判断哪些技术组件对其具有实用价值。

量子化学应用尤其值得关注，因为相较于其他领域，更容易为其技术价值构建清晰的商业论证，从而合理评估投资风险。Hopkins举例说，生产电动汽车电池的企业可以利用量子化学，探索一种性能与依赖昂贵元素的特斯拉相当、但成分不同的电池方案。