12月19日至20日，在北京举办的首届MUSA开发者大会（MDC 2025）上，图灵量子与国产GPU领军企业摩尔线程达成战略合作协议。
双方将聚焦量子-经典混合计算领域，围绕GPU加速量子计算模拟、经典-量子混合计算软硬件架构及生态构建、量子智算中心建设以及行业解决方案联合推广等方向深度合作，携手构建QPU（量子处理单元）+GPU国产算力发展创新底座。
当前，算力已成为数字经济时代的核心发展要素。在工艺制程突破遇阻、能源能耗约束趋紧等现实条件限制下，量子计算这一新兴计算范式，正成为突破方向。今年10月，英伟达发布NVQLink通用互联方案，推动计算架构向“量子-经典协同”方向演进，加速量子计算迈入容错时代，目前该方案已被全球十余个超级计算中心采用。
此次图灵量子与摩尔线程的合作，便是希望可以合力加速推动量子经典混合核心技术自主化，产业应用本土化，构建一个开放协同、自主可控的计算新生态。
图灵量子已构建了自主可控的光子芯片和量子算法双底层核心技术驱动能力，牵头建设了国内首条光子芯片中试线，具备从芯片设计、制备、封装到量子算法与系统集成的全栈能力。
在量子算法侧，双方将深入探索基于 GPU 的量子计算模拟加速路径；同时，通过GPU加速量子机器学习算法的训练与推理过程，进一步优化模型性能与计算效率，率先以量子算法及云端服务形式，为科学计算、生物医药、金融科技、航空航天、材料化学、密码分析、通信网络等前沿领域，提供高性能、高可靠的计算支持。
在架构侧，双方将联合研发 GPU 与量子处理器（QPU）协同的混合计算架构，深度融合量子计算的并行特性与 GPU 的高性能经典算力，实现两类算力的高效互补与协同发力。
在系统侧，双方将攻坚GPU与QPU间的硬件互联核心技术，实现两者实时高效的数据交互；依托GPU强大的并行计算能力，为量子纠错提供低延迟、高可靠的实时计算支撑，助力构建大规模容错光量子计算机。
【对话】
图灵量子人工智能负责人赵翔：
“十五五”期间，量子计算将走向云化与规模化部署
南方+记者：“十五五”规划建议将量子科技列为未来产业和新的经济，它将如何成为新的增长极？
赵翔：过去一两年时间里，随着AI的热度上升，量子投资热情稍微有所下降，但随着“十五五”规划的到来，同时国际上也在推动超算与量子技术的结合，量子科技融资又火热了起来。
量子计算的应用场景与超级计算机有很多交集，比如组合优化、化学分子模拟、天气预报等。以天气预报为例：数据并不缺，方法体系也很成熟，但难点在于要在“整个地球”的尺度上不断更新大量变量，计算量巨大。GPU能把这类计算跑得更快，是目前提升预报效率的主力。量子计算更适合作为补充：它不一定替代现有的数值预报，而是在其中少数最耗时的环节提供额外的加速可能，从而让我们有机会做更大的集合预报、跑更高分辨率的模型，进一步提升预测的稳定性和精度。
南方+记者：哪些已经成为量子计算的应用场景？
赵翔：如果把“应用场景”分成已在工程里落地和明确会被量子计算改写、但仍在爬坡两类，会更准确。
第一是信息安全。大家熟悉的 HTTPS，“S”代表 Secure，它的安全性依赖公钥密码。量子计算真正“威胁”的主要是RSA：一旦未来出现足够规模、纠错能力足够强的通用量子计算机，利用Shor算法理论上可以高效破解 RSA这类公钥体系。所以信息安全领域今天已经在推进抗量子密码（PQC）迁移与“先收集、后解密”的风险评估。
需要强调的是，现阶段的量子计算机离破解真实互联网规模的密钥还有数量级差距，更现实的“已落地”方向，是量子安全体系建设、密码体制升级规划以及面向未来的迁移改造。
第二类是量子模拟，尤其是量子化学与材料科学。化学反应、催化、电池材料、超导与新型功能材料的关键性质，本质上来自电子结构的量子多体效应；这类问题在经典计算上会遇到指数级复杂度瓶颈，因此长期以来依赖近似方法与大量实验筛选。量子计算的价值不在“替代实验”，而在于把一部分关键环节从“盲筛”变成“可计算的定量预测”。
例如，更准确地估计反应能垒、基态能量、激发态与电荷转移特性，从而缩小实验搜索空间、减少试错成本。这条路线已经在制药、化工、能源材料企业里形成了明确的研发管线，只是产业化节奏取决于硬件规模与纠错能力的成熟。
飞机等航天器使用的材料，新能源汽车的电池材料，还有一些超导材料，这些都已经做到很完美了吗？汽车充一次电跑个几天一周，这就是极限了吗？肯定不是的，这背后也受限于当下的计算能力。
第三类是组合优化与机器学习相关的混合应用。很多工业问题（排产、路径规划、资源调度、组合投资、风控图计算等）都可以抽象成优化模型。量子计算正在作为一种新型算子/加速器嵌入到传统 HPC 与 AI 工作流中，探索在特定结构问题上带来收益的可能性；在可见的近中期，主流形态仍会是量子与经典协同，而不是“量子单独解决一切”。
南方+记者：对普通人来说，基本不涉及密码破译这种事情，量子技术如何改变我们的工作生活？
赵翔：就量子计算而言，有点像AI技术，随着技术的成熟，人们会基于它做各种各样的应用，进而不断打开场景，目前来讲，我观察到的有限的应用场景中，和普通人相距不是很远，只是比较间接，就像药企开发药物，老百姓能享受到新药，而未必能直接感受到量子计算的计算力。
目前很多重磅场景都是间接的，甚至是ToB的，C端的直接应用还没有看到，但我相信随着技术的成熟肯定会出现，就像50年前，计算机的出现，是用于解决科研人员密码破解，研究一些科学问题，当时老百姓还不可能有计算机，但后来，计算机逐步普及，应用也大大丰富起来。
南方+记者：“十五五”期间，量子计算会呈现怎样的发展？
赵翔：在一些特定的问题或者环境下，一台量子计算机相当于一个超算中心算力。现在国内正在工作的量子计算机尚不足100台，但5年后可能就是上万台。我国也就只有几十个超算中心，如果有上万台量子计算机，那相当于凭空多了上万个超算中心，算力的增长是非常巨大的。
“十五五”期间，量子计算会从少量示范走向更多可用的云化与规模化部署。它的价值不在于替代超算中心，而是在特定任务上带来数量级的加速，比如量子模拟、采样类问题，以及与经典算力协同的优化流程。随着可用性提升，我们会看到它逐步变成我国算力体系里的一个新计算引擎。
南方+：产业链还需要做哪些培育工作？
赵翔：目前产业链仍有一些关键卡点。以超导路线为例，芯片通常需要稀释制冷机将温度降到毫开尔文（mK）量级，接近绝对零度（-273.15度），这类高端低温装备与配套测控仍是供应链的核心挑战之一。
光量子路线的优势在于集成光子芯片本身可以在室温环境工作，但在高性能系统中，单光子探测等关键器件在工程上仍常依赖低温与高端测控，因此同样需要完善的器件、封装与测试生态。
我们会选择“沿途下蛋”策略，我们在冲击百万比特光量子计算的目标中，可以把关键技术向下兼容，赋能产业链。在光连接，光计算，人工智能等领域辐射，这些杀手级的应用一旦打开，就是百亿级别的蓝海。
南方+记者 郜小平
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