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【央视新闻客户端】
来源：独角兽智库
当 OpenAI 联合创始人 、深度学习先驱伊利亚在播客中一针见血地点破当前 AI 的核心困局 —— 模型能在评估中拿满分 ，却在真实场景中如蹒跚学步的孩童 ，GPU 算力的线性内卷已经走到了瓶颈的尽头 。我们正站在算力革命的关键拐点：英伟达与牛津大学团队发表在《自然?通讯》的《量子计算的人工智能》综述 ，已经为我们指明了下一代算力的核心方向 ——AI 与量子计算的双向赋能 ，绝非简单的技术叠加，而是彻底打破线性思维局限的非线性范式革命 。
当前 AI 行业的核心矛盾 ，是大模型的能力边界与真实场景落地需求的巨大鸿沟 。GPU 算力的疯狂扩张 ，只能解决模型参数的线性增长，却无法突破智能泛化的非线性瓶颈 。而深度学习的高维模式识别能力 ，恰好与量子系统的非线性 、高维度强耦合特性完美匹配 ，这是技术发展的必然融合 。AI 正在量子计算的全链条实现突破性赋能：从硬件研发的 “试错 ” 到 “预判 ”，从算法优化的 “瘦身提速 ” ，从生成式 AI 自动构建高效量子电路 ，到智能测控与核心纠错的痛点破解 ，最终实现 AI 设计 、AI 控制 、AI 解读的全智能量子计算体系 ，同时量子计算也将为 AI 突破算力天花板提供终极支撑 。这场双向革命 ，已经从实验室走向产业化落地 ，A 股市场中提前布局核心赛道的厂商 ，将迎来历史性的投资机遇 。
一 、量子硬件研发：AI 驱动器件设计从 “试错 ” 到 “预判 ”
量子比特 、超导电路等核心硬件的研发 ，是量子计算产业化的基础 ，传统模式依赖专家经验与反复试错，研发周期长 、成本高 、良品率难以突破 。而深度学习可自主生成优化的量子比特结构 ，迁移学习可将成熟体系的模型快速迁移至新架构 ，大幅缩短研发周期，是量子硬件规模化落地的核心加速器 。
国盾量子是国内量子信息领域的绝对龙头 ，也是 A 股少有的全链条覆盖 AI + 量子计算核心环节的标的 。公司深度布局超导量子计算芯片研发 ，与中科大顶尖团队联合开发了基于深度学习的量子比特结构优化系统，可自主生成高保真度的超导量子比特设计方案 ，显著提升量子比特的相干时间与制造良品率 ，完美匹配 AI 赋能量子硬件研发的核心逻辑 。同时 ，公司的设计系统采用迁移学习技术 ，可将成熟的量子比特设计模型快速迁移至新的芯片架构 ，将研发周期缩短 50% 以上 。除此之外 ，公司在量子测控 、量子纠错等核心环节均有成熟的 AI 技术布局 ，是这场范式革命中最具先发优势的国内厂商 。
中科曙光是国内高端算力的核心龙头 ，公司不仅建成了国内领先的量子计算云平台 ，还依托自身覆盖全国的 AI 算力基础设施，开发了 AI 辅助量子器件设计的全流程工具链 ，可实现超导量子电路的自动化设计 、仿真与性能优化 ，大幅降低量子硬件的研发门槛 。同时，公司积极布局量子 + AI 融合算力基础设施 ，为双向技术融合提供底层算力支撑 ，是未来全智能量子计算体系的核心载体厂商 。
二 、量子算法与电路生成：AI 为量子计算 “瘦身提速 ”
量子算法的开发与量子电路的优化，是量子计算落地商业化场景的核心门槛 ，传统方案高度依赖顶尖专家的经验 ，开发周期长 、适配场景有限 。而强化学习可将复杂的幺正矩阵分解为序列决策 ，自动生成最优量子门序列；生成式 AI 可直接生成紧凑型高效量子电路 ，彻底打破量子算法的开发壁垒 ，拓展量子计算的落地边界 ，这也是《自然?通讯》综述中重点强调的核心突破方向 。
科大国创深度参股国内量子计算龙头本源量子 ，是 A 股中布局 AI + 量子算法优化的核心标的 。公司与本源量子联合开发了基于强化学习的量子门序列自动生成系统 ，可将复杂的量子运算分解为最优的量子门序列 ，极致优化量子电路的资源消耗，技术路径与英伟达团队提
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