量子及光子计算相较传统计算有着强大的计算能力，在AI带来的计算推理需求指数级增长的时代，我们认为其未来具备较大发展潜力。随着Google、IBM等全球领先企业不断投入研发，国内本源悟空、九章三号、祖冲之三号等量子计算机陆续问世，我们认为其商业化有望加速落地，本文对以量子及光子计算为首的下一代计算范式展开深度讨论。
英伟达首次在GTC大会中推出“量子日”活动，探讨其技术发展进展：北美时间3月20日，GTC大会首次推出“量子日”活动，英伟达创始人兼CEO黄仁勋邀请了12家量子计算相关公司CEO及创始人举办了圆桌会议活动，此次会议针对量子优越性的争议、近期各种技术路径的研究成果、量子赋能AI的方式等问题进行了探讨。此外，英伟达于3月18日宣布将在美国波士顿建立量子计算研究实验室，并与哈佛大学、麻省理工学院等顶尖学府展开合作，并命名为“英伟达加速量子研究中心”（NVAQC）。[1]
量子计算及光子计算具备更强大的计算能力：量子计算以量子比特（qubit）为基本单元，利用干涉、叠加、纠缠等量子特性，与经典计算机不同，量子计算机利用量子并行性和量子态演化，在特定问题（如大数分解、量子化学模拟）上可实现对经典计算机的指数级加速（如谷歌的Willow搭载53个量子比特，其计算维度在2的53次方 [2]）。光子计算则与传统的电子计算相比，具有较高的信息容量和效率、响应能力、互联能力与并行能力，同样在解决特定复杂问题中具备较大的优势。
多技术路径百舸争流，下一代计算范式深度讨论：量子计算及光子计算正处于技术攻坚和理论探索的关键时期，下一代计算范式的各技术路线均处于快速发展阶段，包括：超导量子计算、光子计算、离子阱、中性原子、半导体、拓扑计算等。其中超导量子计算路径较为主流。目前IBM、Google等公司在该领域均推出了相关产品，如Google Willow 芯片、IBM的Condor、国内的祖冲之三号、本源悟空等皆使用了超导量子技术，为各技术路径中较为领先的分支。
风险
技术落地转化不及预期的风险、下游应用领域开发不及预期的风险、市场需求不及预期。
GTC大会“量子日”回顾
北美时间3月20日，GTC大会首次推出“量子日”活动，英伟达创始人兼CEO黄仁勋邀请了12家量子计算相关公司CEO及创始人举办了圆桌会议活动，出席企业包含D-wave、Atom Computing、Pasqal、QuEra、IonQ、Quantinuum、Rigetti等，此次会议针对量子优越性的争议、近期各种技术路径的研究成果、量子赋能AI的方式等问题进行了探讨。
此前，英伟达就通过与量子计算公司（如Quantum Machines、Xanadu等）和研究机构合作，探索GPU在量子计算中的应用，并于2022年正式推出CUDA Quantum平台，其目标为简化量子算法的开发，利用GPU加速量子模拟和混合计算任务，协调运行大规模量子计算应用程序所需的硬件及软件，在单个量子程序中同时对GPU、CPU和QPU资源进行计算，达到更高效和精确的量子模拟。目前汇丰银行利用英伟达的CUDA-Quantum平台和GPU，成功开发了一种先进的量子机器学习应用，旨在识别数字支付中的欺诈活动，其能够在GPU上模拟高达165个量子比特。[3]
图表: 英伟达CUDA-QUANTUM优势
资料来源：英伟达官网，中金公司研究部
图表: 英伟达量子领域合作伙伴
资料来源：英伟达官网，中金公司研究部
此外，英伟达于3月18日宣布将在美国波士顿建立量子计算研究实验室，并与哈佛大学、麻省理工学院等顶尖学府展开合作[4]。该研究中心命名为“英伟达加速量子研究中心”（NVAQC），并计划与Quantinuum、Quantum Machines和QuEra Computing等公司合作，于今年晚些时候正式投入运营。该项目将整合领先的量子硬件与AI超级计算机，有助于解决量子计算领域具有挑战性的难题，并通过与哈佛量子计划（HQI）和麻省理工学院（MIT）工程量子系统组（EQuS）等顶尖学术机构的研究人员深度合作，共同推进量子计算的发展。
量子及光子计算较传统计算具有较大的优势
量子计算的原理及其发展历史
量子计算是一种基于量子力学原理构建的计算方法，以量子比特（qubit）为基本单元，利用干涉、叠加、纠缠等量子特性，通过量子门操作对量子态进行演化，最终通过测量获取计算结果的物理系统。其中量子比特是量子计算的基本单位，可以同时处于0和1的叠加态，使得量子计算机能够并行处理大量信息。
与经典计算机不同，量子计算机利用量子并行性和量子态演化，在特定问题（如大数分解、量子化学模拟）上可实现对经典计算机的指数级加速，（如谷歌的Willow搭载53个量子比特，其计算维度在2的53次方）具有重大战略意义和科学价值，是实现未来算力飞跃的重要手段之一。
图表：量子计算是未来新一代技术
资料来源：Intel官网，Google官网，中金公司研究部
量子力学概念诞生于20世纪初，后由Google、IBM等公司不断推动其量子计算硬件产品迭代升级。量子力学最早由马克斯·普朗克、尼尔斯·玻尔、维尔纳·海森堡和埃尔温·薛定谔等科学家提出了量子力学的基本原理，1982年，物理学家理查德·费曼提出了利用量子系统模拟量子现象的想法，开创了量子计算概念的起源。随后Shor算法、量子纠错码、容错量子计算等一系列概念提出使得大规模量子计算成为可能。21世纪初，科学家们开始在各种物理系统中实现量子比特，包括超导量子比特、离子阱、光子、量子点等，2019年，Google宣布实现了“量子优越性”（Quantum Supremacy），即其量子计算机在特定任务上超越了经典计算机。2024年12月10日，Google宣布推出量子芯片Willow（共105个量子比特）在多个指标上都具有先进的性能，并破解了近30年来一直在研究的量子纠错挑战。[5]
图表：技术历史沿革
资料来源：36氪，IBM官网，Google官网，中金公司研究部
光子计算的原理及其发展历史
在量子力学中，光子是电磁场的量子，表现出波粒二象性，既能与物质相互作用，如光电效应中光子将能量传递给电子，也表现出波动特性，如干涉和衍射，通过电子跃迁、原子核衰变、粒子对湮灭等过程都能产生光子。
与电子相比，光子具有较高的信息容量和效率、响应能力、互联能力与并行能力。作为信息载体，可见光的频率为5*10^14Hz，而处于微波波段的电波频率仅为10^10Hz量级，因此光子可承载信息的容量比电子高出3~4个量级；同时，由于光子是玻色子，没有电荷，因此光子脉冲的脉宽能做到皮秒甚至飞秒量级，而电子脉冲脉宽最窄限度在纳秒量级，此外，光子与光子间不会产生库仑力，具有良好的空间相容性，因此对比电子其优势显著。
图表：电子芯片与光子芯片的对比
资料来源：《国内硅光子技术发展回顾及困难解析》（王伟，2019），中金公司研究部
图表：光子与电子的主要差别
资料来源：中科创星《光子产业发展白皮书》（2023），中金公司研究部
光子计算的历史可以追溯到19世纪初，并于2015年后逐步出现光子计算机原型。1801 年托马斯・杨通过双缝实验证实了光的波动性，20 世纪初，量子力学揭示光子量子特性，为光信息处理奠定理论基础。1960 年梅曼发明红宝石激光器，首次实现稳定可控的光载波，催生 1980 年代光学信息处理技术。2001年，Knill-Laflamme-Milburn团队提出线性光学量子计算方案，让光量子计算从 “不可能” 转向工程化探索，奠定了玻色采样的底层逻辑。2015年，中国科学院潘建伟团队实现 18 个光子纠缠，首次超越经典计算机的二进制运算维度，标志光量子计算从单比特操控迈向多体协同的关键跨越。同年，国际首次实验验证玻色采样的量子加速效应，单光子数达4个。2016年MIT研究团队打造了首个光子计算系统，于2017年刊登于Nature Photonics杂志，2019年Lightelligence发布首款光子芯片原型板卡，2021年发布全球首款光电混合封装光子计算芯片。2023年，中国科学技术大学潘建伟团队与多方合作，成功构建了255个光子的量子计算原型机“九章三号”，再度刷新了光量子信息的技术水平和量子计算优越性的世界纪录。
图表：光子计算历史沿革
资料来源：CSDN，九章量子官网，中金公司研究部
多技术路径百舸争流，下一代计算范式深度探讨
量子计算及光子正处于技术攻坚和应用探索的关键时期，下一代计算范式的各技术路线均处于快速进展阶段，处于百舸争流的阶段，其中较为主要技术路线包括：超导、离子阱、中性原子、光量子、半导体、金刚石色心、拓扑等，其核心差异分别在于：物理载体（电路/离子/光子）、操控能标（微波/光频/静电）、环境需求（低温/真空/磁场）及扩展瓶颈（退相干/串扰/光子损耗）等方面。
图表：量子技术路线对比
资料来源：光子盒研究院《2025全球量子计算产业发展展望》，中金公司研究部
超导量子计算
原理：利用约瑟夫森结的超导电路量子态（如Transmon的电荷-相位自由度）编码量子比特，通过微波脉冲（GHz频段）操控量子态，依赖电容或谐振腔光子耦合实现多比特纠缠。超导 量子计算需要运行于稀释制冷机环境（~10 mK）以维持量子相干。其优势为超导量子比特的相干时间较长，适合复杂计算，同时超导电路易于集成和扩展，目前IBM、Google等公司在该领域均推出了相关产品，如Google Willow 芯片、IBM的Heron、国内的祖冲之三号、本源悟空等皆使用了超导量子技术，目前为各技术路径中较为领先的分支。
目前超导量子计算的硬件进展主要在于提升量子比特性能，包括增加比特数、提高保真度、延长相干时间、加快运算速度等多个关键维度。同时在量子纠错领域，Google在Willow芯片上突破表面码纠错阈值，成功实现码距7 的纠错码与码距5的实时解码，并完成码距29的重复码验证。
光子计算
原理：以光子偏振/路径自由度编码量子比特，通过线性光学元件（分束器、波片）和 Hong-Ou-Mandel干涉实现量子逻辑门，依赖纠缠光子源（SPDC）与单光子探测器完成测量。光量子计算优势在于：光子能够保持较长相干性；不易于其他粒子发生相互作用；可以在室温下进行，无需极低温环境；适合进行长距离量子通信，中国科学技术大学推出的“九章三号”则为光量子计算原型机，可以实现对255个光子的操控。
图表：“九章三号”实验装置示意图
资料来源：新华网，中金公司研究部
光子在具备稳定性优势的同时，却也带来了操控上的弊端，低能条件下，光子间几乎无法产生有效相互作用，这一特性导致光子量子比特难以直接执行双量子比特门操作，成为目前光子计算的研发难点。
目前全球光子计算机的研发主要集中在以下几个方向：1）光子AI加速器：如 Lightmatter，其开发了基于光子的AI加速芯片，利用光子进行矩阵运算，适合深度学习任务可用于高性能计算和人工智能；2）光子量子计算机：如 PsiQuantum 和 Xanadu，利用光子实现量子计算；3）光子神经网络：如中国的上海交通大学和清华大学，其开发了基于光子的AI计算芯片，已实现实验性光子计算系统，并在特定任务中展示了优越性能。[6]同时，全球多个研究机构和企业正在合作开发基于光子的量子互联网和量子计算网络，利用光子进行量子通信和计算。
此外，仍有许多机构积极探索其他方式来实现通用光量子计算，如基于融合的量子计算（FBQC）、时间仓（time-bin）编码等，FBQC由PsiQuantum提出，利用资源态生成器（RSG）生成少量光子的纠缠态，并通过融合设备将这些资源态融合成更大的簇态。
离子阱
原理：通过电磁场囚禁离子链（如Yb+/Ca+），以电子基态与亚稳态编码量子比特，利用激光诱导振荡实现单比特门，通过共享声子模式相互作用完成多比特纠缠。离子阱量子计算需超高真空环境，依赖偶极-偶极相互作用构建纠缠，其优势为：长相干时间、高保真度和可扩展性，同时也需要精确的激光控制和复杂的实验装置，对硬件设备要求较高。目前IonQ专注于离子阱量子计算路径，其推出的Harmony、Aria、Forte皆为离子阱量子计算。
图表：IonQ离子阱芯片示意图
资料来源：IonQ官网，中金公司研究部
图表：离子阱技术示意图
资料来源：IonQ官网，中金公司研究部
离子阱技术的研究重点依然集中在量子比特扩容、纠缠能力 强化与保真度优化这三个方向。目前离子阱计算存在三种主流方案，分别是量子电荷耦合器（QCCD）、量子中继、基于交叉声光偏转器（AOD）的二维平面任意寻址方案，其代表企业分别 为Quantinuum、IonQ与华翊量子。其中，采用量子中继方案的IonQ实现了商业级离子-光子纠缠、远程离子-离子纠缠，标志着IonQ在增加量子比特数道路上取得了两个关键进展。随着物理量子比特数量与保真度逐步提升，各机构在离子阱量子纠错领域的研究也逐步推进，Quantinuum与Google等借助错误检测码，利用52个物理量子比特创建出具有50纠缠逻辑量子比特的GHZ态，码距为2，保真度为98.09%到99.06%之间。
中性原子量子计算
利用中性原子作为量子比特进行信息处理的量子计算方法，中性原子的操控分为俘获技术和冷却技术，俘获技术使用光镊或光学晶格俘获和排列中性原子，后通过激光冷却和蒸发冷却将原子冷却到极低温度，减少热运动的影响。2024年中科酷原推出的汉原一号则为中性原子量子计算机，其采用激光冷却和囚禁的单原子作为量子比特，可用量子比特数目达到100个以上[7];利用微波实现的单比特量子门，保真度大于0.999，无需低温系统，易于本地化部署，具有适应性高、稳定性高的特点。
半导体量子计算
原理：利用半导体量子点中的电子/空穴自旋态（如Si/SiGe或GaAs异质结）编码量子比特，通过电控势阱局域载流子，借助自旋共振或交换相互作用实现门操作。半导体量子计算可以利用现有的半导体制造工艺，具有良好的可扩展性。部分半导体量子计算方案可以在较高温度下运行，降低冷却成本。半导体技术路线以硅/锗 硅异质结构为核心架构，当前面临的主要瓶颈集中在高纯度材料制备难度大以及电子/空穴量子态初始化精度不足这两方面，制约了逻辑门保真度的提升， 进而阻碍了半导体量子计算的快速发展。目前Intel作为半导体路线的代表企业，在2023年发布12量子比特硅基处理器Tunnel Falls，同时推出了一种300mm低温探测工艺，能够获得跨整个晶圆的自旋量子比特器件的大量数据，实现了99.9%的门操作保真度，是全CMOS工业制造的量子比特中所达到的最高保真度水平。未来，半导体量子计算的关键研发方向为架构设计的创新、协议搭建的完善、保真度的提升以及运行温度的提高等。
图表：Intel Tunnel falls示意图
资料来源：Intel官网，中金公司研究部
图表：半导体量子计算原理示意图
资料来源：Intel官网，中金公司研究部
拓扑量子计算
利用任意子的拓扑简并态存储量子信息，通过操控拓扑量子态的编织操作实现量子态的制备和操控，利用拓扑量子态的非局域特性实现多个量子比特之间的纠缠，其优点为错误率较低，无需复杂的纠错码，具有良好的可扩展性，适合构建大规模量子计算系统。2025年2月，微软推出的Majorana1则为全球首款拓扑量子芯片，不仅验证了拓扑量子比特的可行性，也为未来规模化应用奠定了基础。
图表：微软Majorana芯片
资料来源：微软官网，中金公司研究部
图表：拓扑量子计算
资料来源：中国科学技术大学官网，中金公司研究部
量子计算的产业链拆解
随着量子计算的快速发展，量子计算产业的上游供应链企业迎来了发展机遇期，量子计算上游企业根据商业模式呈现两种发展路径：
► 专业化分工：如低温设备（Bluefors、Oxford Instruments等供应商），测控系统（Keysight、Zurich Instruments、中微达信等供应商）等头部企业专注上游设备的开发，同时与整机企业开展紧密合作，通过模块化设计与定制化服务适配整机厂需求。
► 垂直整合：以IBM、Google为代表的头部整机厂商以量子芯片的自主开发流片为主，同时兼具稀释制冷机、测控设备系统等联合研发的方式，保障其供应链安全同时降低技术耦合风险，产业链一体化整合其相关业务。
图表：量子计算机构成（以超导量子为例）
资料来源：Rigetti Computing，中金公司研究部
稀释制冷机
在量子计算领域，稀释制冷机能够为超导、半导体、拓扑量子计算机提供10mK（毫开尔文） 左右的极低温极低噪环境，因此占据重要的地位，其工作原理为利用氦-3（³He）和氦-4（⁴He）混合物的相变特性进行制冷，在极低温下，³He和⁴He混合物会发生相分离，形成富含³He的相和富含⁴He的相，³He原子从富含³He的相扩散到富含⁴He的相，吸收热量，从而实现制冷。目前，稀释制冷机主要由Bluefors、Oxford Instruments等公司生产，2023年国盾量子推出的EZ-Q Fridge稀释制冷机产品打破了国外对量子计算机用稀释制冷机的垄断，实现2台交付，达到国际主流水平，中国电科16所自主研发的大功率稀释制冷机（XS1000型）最 低温度达到10mK以下，制冷量实现1100uW@100mK，可应用于数百比特超导量子计算系统，多项指标达到国际主流水平，并实现了1000uW稀释制冷机及搭载国产6-1-1矢量磁体 和100mm大口径光学光窗等特殊稀释制冷机的批量研制交付。
测控系统
量子测控系统作为实现容错量子计算的核心支撑，其核心作用是通过高保真度量子门操作、高效纠错编码与高速反馈控制，确保含噪量子计算机的可靠运行，是实现量子比特操控、读取和纠错的核心设备，其中包括：
► 固态量子体系测控设备：主要针对以超导、半导体量子比特的测控；
► 非固态量子体系测控设备：包括离子阱量子比特和中性原子量子比特的测控；
测控系统是实现量子比特操控、读取和纠错的核心设备，通常包括：1）信号发生器：用于产生精确的微波或射频脉冲，操控量子比特；2）放大器：放大微弱信号，提高测量精度；3）滤波器：滤除噪声，确保信号的纯净；4）数据采集系统：采集和处理测量数据，提供实时反馈。供应商包括专注于测控系统整机研发的厂商，例如Keysight、瑞士Zurich Instruments，同时整机厂商也在积极推进量子测控设备和系统软件的开发；在离子阱、中性原子采用的非固态测控系统中，通常还需用到激光器操控离子阱、中性原子的量子比特，同时需要声光偏转器、电光调制器、空间光调制器等设备对激光进行调制。
量子芯片
量子芯片是量子计算机的核心组件，集成了量子比特（qubits）及其操控和读取电路，与传统硅基芯片类似，量子芯片也需要在其衬底上进行电路设计、光刻/沉积等微纳加工工艺，互联及封装等多个流程，以发展较为领先的超导量子芯片为例：
1）材料选择：由于超导量子芯片对温度控制要求高，常用高电阻率硅、蓝宝石（Al₂O₃）或铌酸锂（LiNbO₃）作为芯片基板，采用铌、铝作为制备量子比特电路和微波谐振腔的超导材料。
2）微纳加工：包括光刻、干法刻蚀、原子层沉积等工艺，与传统CMOS电路相似，但超导量子芯片采用约瑟夫森结替代传统电路中的晶体管，其中需使用电子束光刻或深紫外光刻制备。
3）互联及封装：沉积金或铝作为互连导线连接量子比特与读取电路，将量子芯片与微波PCB板或低温封装基板对准键合，使用超导金属屏蔽罩或磁性屏蔽材料，降低环境电磁噪声干扰。
量子云平台实现硬件与终端互联，推动市场规模快速增长。由于量子计算机具有较为复杂的操作及运营流程，同时兼具较高采购及维护成本，对终端用户使用量子计算产生了较大的限制，部分硬件企业通过自主开发的设备接入量子计算云平台，也有部分云厂商集成了量子系统，通过云访问的技术收取终端客户使用费，下游应用领域涵盖航空航天、汽车、化学/制药、金融等各领域。根据光子盒研究院2025年发布的《2025全球量子计算产业发展展望》统计，2024年全球量子产业规模达50.37亿美元，2027年随着专用量子计算机逐步实现性能突破，其认为有望带动整体产业规模达到111.75亿美元，受益于专用量子计算机在特定领域的广泛应用和通用量子计算机的技术进步，光子盒研究院在报告中预测2030年量子计算总产业规模有望达到2199.8亿美元。
海外企业研发进展：互联网大厂与初创公司齐头并进
Google：专注超导量子计算研究，Willow芯片具备105个量子比特
2015年，谷歌正式组建量子硬件实验室，专注于超导量子芯片的研发，2018年推出Bristlecone处理器，采用72个超导量子比特（Qubit），该处理器在设计原则上保留了之前谷歌9位量子比特的线阵技术的基本物理特性，其将读出、单量子比特门及两量子比特门的误码率分别控制在了1%、0.1%和0.6%。
2019年10月，谷歌推出其搭载了53个量子比特的Sycamore（悬铃木）量子处理器芯片，同时在《Nature》上宣布其实现了量子优势（Quantum Supremacy），即指量子计算机具备超越经典计算机的计算能力，并称其能在200秒内完成目标计算，而传统超算则需1万年才能完成，与所有已知经典算法相比，这种计算速度呈指数级提升，由于其处理器使用了53个量子比特，对应的计算空间维度为2的53次方。
2023年，谷歌在《Nature》中发表研究，其分别使用17和49个物理量子比特来构建码距为3和5的逻辑量子比特，演示了逻辑错误率随着纠错规模的增加而降低，将可扩展量子纠错研究成果往前推进，同时其推出二代Sycamore，包含72个量子比特，并将错误率降低至0.1%以下。2024年12月，谷歌推出其最新量子处理芯片Willow，共含有105个量子比特，其在量子纠错和随机电路采样（RCS）方面达到了同类较优性能，同时称在不到5分钟内将完成目前超级计算机10^25年才能完成的计算目标。
图表：Willow在量子纠错和RCS中的参数
资料来源：Google官网，中金公司研究部
图表：Willow原理示意图
资料来源：Google官网，中金公司研究部
此外谷歌对于其量子计算研究设立了六个里程碑式的研发目标，希望能够通过提升复杂运算、量子纠错等计算能力释放量子计算的全部潜力，未来计划将物理量子比特数量由目前的10^2量级发展至10^6量级，将逻辑量子比特错误率由目前的10^-2量级降至10^-13量级。
图表：Google 量子计算路线规划图
资料来源：Google官网，中金公司研究部
微软：专注于将拓扑量子计算由理论带入现实
微软于2005年成立量子计算研究团队Station Q，专注于拓扑量子计算，2014年开发早期量子编程工具LIQUi|>（Language-Integrated Quantum Operations），支持量子算法模拟，2017年在Ignite大会上，微软宣布推出量子开发套件（Quantum Development Kit），包含编程语言Q#（Q-Sharp）、量子模拟器及教程，[8]并在Azure云平台上推出量子计算服务，允许用户访问包括离子阱、超导量子比特在内的多种硬件。2025年2月，微软正式推出其首款拓扑量子比特的QPU Majorana1，其结合了砷化铟和铝构建栅极以实现拓扑超导纳米管，实现了拓扑量子由理论到实践的突破[9]。
IBM：实现千量子比特芯片，未来向十万量子比特研发
IBM对于量子计算的研究开始较早，在理论时期便致力于其研究，2016年IBM发布了5量子比特的QPU，并推出IBM Q，为首个量子计算云平台。2019年，IBM陆续推出27量子比特的Falcon处理器和65量子比特的Hummingbird处理器，2022年IBM发布433量子比特的Osprey处理器，并于2023年发布Condor处理器，包含1121量子比特，进一步扩大其量子比特规模，同时规划于2033年实现十万级量子比特级计算机，同时其也发布了Heron芯片，其具备133个固定频率的量子比特和可调耦合器，同时也开发了量子门技术，为后续IBM主要研发的技术路径。
图表：IBM量子芯片研发路径规划
资料来源：IBM官网，中金公司研究部
IonQ（IONQ.N）：专注于离子阱量子计算研发
IonQ成立于2015年，其成立之初的愿景为将离子阱技术从实验室成功商业化，2019年其推出了其首台商用量子计算机IonQ Harmony，拥有9个算法量子比特（AQ），其优势为高保真度和低错误率。2020年IonQ将其量子计算机接入亚马逊AWS Braket和微软Azure Quantum等云平台，使更多用户能够通过云端访问其量子计算机，并于2021年上市，其营业收入由2021年的160万美元增长至2024年的4,310万美元，2021~2024年复合增长率达200%。2022年公司推出IonQ Aria，具有25个算法量子比特，在性能和量子比特规模上得到了较大提升。公司随后又推出了IonQ Forte，具备36个算法量子比特。公司预计于2025年实现IonQ Tempo的发布，并实现64个算法量子比特。
Rigetti（RGTI.O）：超导量子计算研究领先企业
Rigetti于2013年成立，与Google与IBM类似，其专注于超导量子计算的研发。2017年公司推出其第一代量子计算云平台Forest，帮助客户通过云端访问量子计算机。2017~2024年公司先后推出了AGAVE、ACORN、ASPEN、ANKAA等多款量子芯片架构，其分别搭载从8、19、32、84Qbit的量子处理器，皆专注于超导量子计算的路径研发。2025年公司预计在4Q25推出搭载108个量子比特的处理器[10]。2023年12月，公司推出其首款商用量子处理器Novera QPU，其中包含一个具有可调耦合器的9量子比特芯片，用于快速双量子比特操作，以及一个用于测试单量子比特操作的5量子比特芯片，目前公司合作伙伴和客户包括亚马逊 AWS、渣打银行和穆迪等商业企业，以及美国国防高级研究计划局（DARPA）、能源部（DOE）和空军研究实验室（AFRL）等美国政府机构。[11]
图表：Rigetti 历史发展路径及沿革
资料来源：Rigetti官网，中金公司研究部
D-Wave（QBTS.N）：专注于量子退火的研发
D-Wave成立于1999年，与IBM、Google、微软等技术路径不同，公司专注于量子退火技术的研究，2007年公司发布全球首台量子退火计算机，拥有16个量子比特，2010年公司推出了128个量子比特的处理器，并开始提供商业化服务，2018年公司推出了Leap云平台，帮助客户通过云端访问其量子计算机，2020年公司推出了Advantage QPU，含有5000+量子比特。2024年公司订单金额约2,390万美元，较2023年同比增长128%，收入约320万美元。2025年3月12日，D-Wave在Science中发表论文，证明量子计算在使用的现实问题上的优越性，表明其量子退火计算机可以在几分钟内完成磁性材料模拟，而使用基于GPU集群架构的传统超级计算机则需近一百万年时间[12]。
国内产业动态：从芯片到系统的均衡研发方案
祖冲之号：集成105个量子比特，数量比肩Willow
祖冲之号为中国科大中科院量子信息与量子科技创新研究院研发的62量子比特可编程超导量子计算原型机，并实现了可编程的二维量子行走，在此基础上，研究团队采用全新的倒装焊3D封装工艺，解决了大规模比特集成问题，研制成功了“祖冲之二号”，实现了66个数据比特、110个耦合比特。2024年12月17日，祖冲之三号量子计算机与arXiv线上发表，其量子比特数量提升至105个，单量子比特门保真率达到99.9%[13]，双量子比特门保真率达到了99.62%，由两个使用倒装芯片技术集成的蓝宝石芯片组成，其中一块芯片集成了105个量子比特和182个耦合器，另一块芯片上集成了控制单元和谐振器。
九章系列：中国领先的光量子计算芯片
九章系列是中国科学技术大学潘建伟院士领衔的陆朝阳教授课题组与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作自主研发的光量子计算原型机，其科研团队通过量子光源、量子干涉、单光子探测器等领域的自主创新，成功构建了76个光子100个模式的高斯玻色取样量子计算原型机，使我国实现了量子计算优越性。2021年10月，该团队发展了量子光源受激放大的理论和实验方法，构建了113个光子144模式的量子计算原型机“九章二号”，并实现了相位可编程功能，完成了对用于演示“量子计算优越性”的高斯玻色取样任务的快速求解。2023年10月，该团队成功构建了255个光子的量子计算原型机“九章三号”，再度刷新了光量子信息的技术水平和量子计算优越性的世界纪录，巩固了我国在光量子计算领域的国际领先地位[14]。
本源量子：超导量子计算国内领先企业，由整机到设备均有布局
本源量子成立于2017年9月11日，是国内首家将量子计算正式推向商用领域的量子计算企业，由中国科学院院士郭光灿和中国科学技术大学郭国平教授带领中科大博士团队创立，2020年本源量子上线首台国产超导量子计算机“本源悟源1号”，搭载超导6比特量子处理器夸父KFC6-130和本源量子测控一体机，2022年公司发布首个国产量子芯片设计工业软件 ⸺本源坤元，2024年1月“本源悟空”上线，是中国第三代自主超导量子计算机，搭载72位自主超导量子芯片“悟空芯”，根据公司官网介绍，“本源悟空”搭载的硬件、芯片、操作系统、应用软件等四个方面均实现独立研发，其国产化率已超过80%，其余部件已自研备用，标志我国超导量子计算机自主产业链基本“成链”。[15]
中科酷原：国内领先的原子量子计算企业
中科酷原是国内首个同时具备原子量子计算和量子精密测量研发和产业化能力的企业，聚焦量子技术的原始创新和技术研发，其核心团队源自中国科学院精密测量科学与技术创新研究院。2024年中科酷原推出汉原1号量子计算机，为中科酷原研发的首台原子量子计算机，采用激光冷却和囚禁的单原子作为量子比特，可用量子比特数目达到100个以上，利用微波实现的单比特量子门，保真度大于0.999，同时其具备多量子比特的纠缠能力和任意量子比特间的连接，能适用于全局操控的量子模拟和线路式的量子计算。其采用机柜式设计，由物理机柜和两个电路机柜组成，能在室温环境下运行，无需低温环境，易于本地化部署，具有适应性强、稳定性高、保密性好和集成度高等优势。
风险提示
技术落地转化不及预期的风险：尽管量子技术取得了较大进步，且近年来在全球的研发下技术进步迅速，但在实际应用中其使用成本、稳定性、错误率等仍存在一系列需要进一步探究的复杂问题，未来仍存在技术到商业化落地转化不及预期的风险。
下游应用领域开发不及预期的风险：量子计算下游应用领域丰富，涵盖航空航天、汽车、化学/制药、金融等各领域，但目前仍未有实际商业化成熟应用的下游细分领域，未来其商用能否顺利落地仍存在一定风险，仍需要量子计算整机企业与下游应用企业加强合作开发，推进具体应用落地。
市场需求不及预期：根据光子盒研究院统计2024年全球量子产业规模达50.37亿美元，并预测2035年量子计算总产业规模有望达到8077.50亿美元，其中产业的迅速增长不仅来源于技术的迅速演进、成本的降低、应用的成熟度等，但最终其市场需求仍依赖于市场对于量子计算的接受度以及其具体使用场景，存在一定市场需求不及预期的风险。
[1]https://blogs.nvidia.cn/blog/nvidia-to-build-accelerated-quantum-computing-research-center/
[2]https://blog.google/technology/ai/computing-takes-quantum-leap-forward/
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1666-5，Frank Arute, Kunal Arya etc.Quantum supremacy using a programmable superconducting processor 2019-10-23
[3]https://blogs.nvidia.cn/blog/cuda-q-ecosystem/
[4]https://blogs.nvidia.cn/blog/nvidia-to-build-accelerated-quantum-computing-research-center/
[5]https://quantumai.google/static/site-assets/downloads/willow-spec-sheet.pdf
[6]清华大学：https://www.au.tsinghua.edu.cn/info/1062/3631.htm，https://media.au.tsinghua.edu.cn/cn/info/1016/1366.htm
上海交通大学：https://www.physics.sjtu.edu.cn/kydt/1113.html
[7]https://www.cascoldatom.com/more.php?lm=12&id=160
[8]https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2019/05/06/new-plans-to-open-source-more-of-the-quantum-development-kit/
[9]https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2025/02/19/microsoft-unveils-majorana-1-the-worlds-first-quantum-processor-powered-by-topological-qubits/?msockid=365b7945c55f664219696b20c4716761
[10]https://investors.rigetti.com/static-files/fbac3801-223f-4f0f-a207-47d25084a1d7
[11]DARPA：https://www.rigetti.com/news/rigetti-computing-wins-8-6-million-darpa-grant-to-demonstrate-practical-quantum-computing
DOE：https://www.rigetti.com/news/rigetti-awarded-department-of-energy-contract-to-develop-quantum-simulation-for-fusion-energy
AFRL：https://investors.rigetti.com/news-releases/news-release-details/rigetti-computing-reports-fourth-quarter-and-full-year-2023
[12]D-wave Beyond-classical computation in quantum simulation 2025-3-12 https://www.science.org/doi/10.1126/science.ado6285
[13]https://quantumcas.ac.cn/2025/0312/c20533a676639/page.htm
[14]https://www.cas.cn/cm/202310/t20231012_4974306.shtml
[15]https://originqc.com.cn/product/zh/wukong
本文摘自：2025年3月22日已经发布的《AI进化论（7）：新计算范式——曙“光”初现、前途有“量”》
江磊 分析员 SAC 执证编号：S0080523070007 SFC CE Ref：BTT278
彭虎 分析员 SAC 执证编号：S0080521020001 SFC CE Ref：BRE806
贾顺鹤 分析员 SAC 执证编号：S0080522060002
张怡康 分析员 SAC 执证编号：S0080522110007 SFC CE Ref：BTO172
胡炯益 分析员 SAC 执证编号：S0080522080012
