「量子计算机将成为下一代科学仪器，就像显微镜的发明开启了全新的科学领域」，NVIDIA量子计算开发者关系经理Linsey Rodenbach在近期公开活动中，以历史比喻说明量子计算的潜在影响。

Linsey表示，量子计算机不应被视为独立技术，而应与人工智能、高性能计算深度整合，构成下一代计算架构，应采用AI优先策略，推动加速型量子超级计算机的发展。

她强调，量子计算机的价值不在于单一元件，而在于整体系统的整合能力。

「量子计算机不只是量子比特本身，而是量子比特加上人工智能、传统计算基础设施与网络协同运作的系统。」

AI与量子相互驱动发展

在应用层面，NVIDIA强调AI与量子计算之间的双向关系，即量子服务于AI（Quantum for AI）与AI赋能量子（AI for Quantum）。

一方面，量子计算机可作为「数据生成器」，提供高精度数据，提升AI模型的训练质量。「量子计算机能为特定问题生成更高准确度的数据，并反馈至AI模型，使模型性能显著提升」，Linsey说。

另一方面，AI也深度参与量子计算的发展流程，包括优化量子算法、硬件设计与布局、错误纠正与解码、合成数据生成等环节。

Linsey指出，目前AI已在多项量子相关任务中带来明显效能提升。

「我们看到在某些问题上，AI带来的加速是数百甚至数千倍，这不只是从一小时缩短到一分钟，而是让原本无法开展的研究变得切实可行。」

构建开放平台，降低量子开发门槛

为推动量子计算发展，NVIDIA已扩展其软件平台，包括量子系统模拟与仿真工具cuQuantum、量子程序开发框架CUDA-Q、QPU与GPU整合架构Q-Link等。

她强调，这些工具多为开源设计，让开发者无需等待成熟量子硬件，即可开展相关研究与开发。

擅长构建生态体系的NVIDIA认为，量子计算的突破不会来自单一企业，而是整个生态系统的协同推进。

「计算革命从来不是在真空中发生的，而是当整个产业生态共同协作时才会实现。」Linsey感慨地说。

目前NVIDIA已与全球多家量子硬件厂商、研究机构及学术单位展开合作，其中包括中国大陆的研究团队。

量子作为AI的高质量数据来源

在量子计算机的短期发展中，NVIDIA认为量子计算机可作为AI的高质量数据来源。少量但高精度的量子数据，能显著提升AI模型的表现，是近期可落地的应用模式。

NVIDIA的量子策略并非等待量子技术完全成熟，而是通过现有AI与高性能计算的深度融合，提前推动应用场景的发展。

「这不仅是量子计算机的发展，更是整体计算架构的演进。」她说。