如同电力当年开启产业革命，算力也正成为智能时代变革的重要变量，优质算力带来的技术跃迁，比人们想象的更加猛烈。算力技术路线仍在发散，量子计算即为其中备受瞩目之一端，而“图灵量子”更是其中的龙头企业。因此，广州日报新花城采访了图灵量子创始人兼CEO金贤敏，探究量子计算进步所带来的创新与普惠。
广州日报新花城：如何认识量子计算对我国算力提升的作用？这项技术将为我国在“算力”争夺战中增加怎样的优势与砝码？
金贤敏：量子计算不是传统算力的简单延伸，而是范式级跃迁。当前，传统电子芯片已逼近物理极限，摩尔定律逐渐失效，而AI大模型等应用对算力的需求呈指数级增长，形成了巨大的“算力鸿沟”。
量子计算的核心价值在于其指数级并行计算能力。经典计算机用0和1处理信息，而量子比特可以同时处于0和1的叠加态。这意味着，N个量子比特能同时处理2的N次方种可能性。一个直观的对比是：一个50个光子的量子计算系统，其算力相当于一台“天河二号”超级计算机；每增加一个光子，算力就翻一倍。这种能力是经典架构无法企及的。
所以，在大数质因数分解问题中，经典计算机需耗费数年甚至数百年才能完成的计算，量子计算机可在几分钟甚至更短时间内解决。例如在密码破译与信息安全领域，量子计算机的超强算力可快速破解传统加密算法，如RSA加密。目前量子计算机可实现20位左右密码破译，未来若实现通用化，将对现有信息安全体系构成重大挑战，所以信息安全领域今天已经在推进抗量子密码（PQC）技术的发展，建立了量子安全体系建设、密码体制升级规划以及面向未来的迁移改造。又例如在生物医药研发方面，量子计算可以模拟蛋白质折叠、药物与靶点的相互作用，加速药物分子设计和筛选过程，缩短药物研发周期，降低研发成本。
在这些应用场景里，量子计算的秘诀是把一部分过去“算不了、只能靠大量试错”的问题，逐步推进到“可计算、可验证、可工程化”的轨道上。“十五五”期间后，量子计算正走向云化与规模化部署。它的价值不在于替代超算中心，而是与经典算力协同优化成我国算力体系里的一个新计算引擎。更重要的是，量子算力一旦成熟，将在药物分子模拟、金融风险建模、物流优化、密码安全等高维复杂问题上实现指数级加速。这种“非对称优势”，正是中国在全球算力竞争中打破“卡脖子”困局、构建新质生产力的关键砝码。
广州日报新花城：要从实验室走向真正的应用场景，量子计算还有多长的路要走？
金贤敏：我认为，量子计算的产业化时代已经到来。在技术路径选择上，光量子计算为我国提供了最清晰的工程化突破口和自主可控优势。与需要极低温环境的超导路线不同，光量子计算作为唯一没有明显短板的量子计算技术体系，可在室温下运行，天然兼容现有的半导体工艺以及易于与现有数据中心基础设施、AI计算平台实现无缝集成，是最有可能率先突破量子计算产业化瓶颈的路径。其先进核心技术工艺也是光互连、光子计算等领域的共性关键技术工艺，光量子计算技术的超高性能将向下兼容，对相关领域的发展带来巨大推动作用。
图灵量子自成立之初就锚定“全栈自主可控”的光量子计算技术路线。2021年，图灵量子参与建设国内首条光子芯片中试线，2024年9月建成投用，2025年6月产线拉通。依托中试线，图灵量子构建了从芯片设计、流片制造、封装测试到系统集成的全链条自主可控能力，我们团队将芯片的研发迭代周期从传统的半年以上，压缩至两到三周。
此外，图灵量子在2年内完成光量子计算机整机和系统的迭代升级，使量子计算路线图更加清晰且有望提前实现通用量子计算。未来将并行创新、工程化与制造能力深度结合，部署落地分布式量子计算集群，未来五年有望在金融、医药、人工智能等领域催生“杀手级应用”，加速通用量子计算的商业化进程，推动我国量子产业生态。
广州日报新花城：图灵量子一直采取“沿途下蛋”的商业模式，那么，在您看来，“下一个蛋”的产业机遇与应用场景具体在哪？
金贤敏：硬科技市场一直存在空间大、护城河高、技术成熟度高的“不可能三角”。“沿途下蛋”是我们应对这个“不可能三角”的务实策略，我们希望借此模式将光量子计算技术下沉应用于可快速商业化的场景。
图灵量子的“金字塔”产品战略中：塔尖是通用量子计算机，这是长期目标。塔身是专用量子处理器，已在生物医药、金融优化、AI训练等领域实现千倍级效率提升。塔基则是“沿途下蛋”的产品体系，这也是当前增长的主要动力和“下一个蛋”的具体所在。具体而言，“下一个蛋”的产业机遇聚焦于三大方向：第一个事量子安全产品，依托自主研发的量子真随机数生成及量子密钥分发技术，融合抗量子密码与国密算法的双密码体系，构建量子加密终端、平台及应用解决方案三位一体的产品矩阵，打造覆盖全场景的量子安全底座。相关芯片、板卡和网关产品已适配国家电网、水利、5G基站等关键基础设施。
第二个方向是光连接产品：这是面向下一代数据中心的核心。我们基于薄膜铌酸锂光子芯片技术，研发高速光调制器和CPO（光电共封装）光互连芯片，目标是解决“算力-存力-运力”中的运力瓶颈，替代当前主流的硅光方案，支撑未来1.6T乃至更高速率的光通信。
另外，还有智算中心与“量超融合”，图灵量子自研的TuringQ Gen2大规模混合集成光量子计算机突破工程化瓶颈，实现全功能模块化集成。同时推动地方政府和生态伙伴合作，以“量子-经典”混合架构，打造了QPU+GPU为核心的异构算力平台，形成量子智算中心的全国部署。通过“通算、超算、智算、量算”四算融合的新范式，将量子算力作为加速模块嵌入现有计算流程，这预计将占到我们未来收入的主要部分。
广州日报新花城：相比电子计算，量子算力的普惠前景如何？量子算力的成本能真正降到让一般大众和普通企业都能用得起的程度吗？
金贤敏：我始终相信，真正的算力革命，必须像空气和水一样普惠和灵活调用算力。光量子路线的最大优势，就是其工程化路径清晰、可复用现有半导体和可室温运行优势，能与现有人工智能体系天然适配。
目前，我们的光量子计算机成本已在百万量级。普惠化的路径是清晰的：一是芯片化、集成化和规模化生产，硬件成本有望大幅下降，摊薄单芯片成本；二是量子算法与行业痛点深度耦合，提升“有效算力”密度。
我坚信，未来5到10年，量子计算将进入爆发期。量子计算将像十年前的GPU一样，先在金融、医药、物流等垂直领域爆发。随着生产规模扩大和技术迭代，量子算力的成本有望逐步接近现在的经典服务器水平，最终让算力像水电一样，成为普通企业和大众都能负担得起的基础资源。这是一个渐进的过程，但趋势非常明确。
广州日报新花城：您曾将“光量子”形容为“没有明显的短板，且拥有最清晰的工程化路径”，那么量子算力的进一步普及和应用，还需要跨过哪些“关口”？
金贤敏：量子算力要真正普及，仍需跨过几个关键“关口”：
第一是从“能用”到“好用”。实验室演示与工业级产品有本质区别。过去用成百上千个光学镜片搭系统，稳定性差、难以扩展。我们必须通过芯片化集成，解决系统的长期稳定运行问题，实现可编程、可扩展的规模化制造。
第二是从“昂贵”到“普惠”。目前，一台量子计算机动辄上千万元，成本高。如果只能供少数机构使用，就谈不上“普惠”。要降低成本，必须推动标准化和规模化、可拓展、可复制。就如图灵量子通过晶圆级制造工艺，将原本“手工定制”的光量子芯片变成“中试生产”，未来有望将成本降低几个数量级，单台整机价格打下来。
第三是从“炫技”到“有用”。任何一项技术要形成产业，必须建立标准和完善的场景和生态。我们需要的是“量子+”的融合创新：在金融领域、医药研发、智能制造里，能不能调度算力？
这些都需要我们需要推动量子计算硬件、软件、编程框架的标准化，并构建包含算法开发者、行业应用伙伴、算力服务商在内的完整生态链。此外，技术必须与行业痛点结合。我们通过PoC（概念验证）模式，在金融风控、新药研发、交通物流优化等领域与客户深度合作，不断打磨解决方案。只有真正解决了客户的难题，为产业降本增效，技术才有持续的生命力。
广州日报新花城：跨过这些难关的核心挑战在哪？
金贤敏：更深层的挑战是人才、政策与耐心。
量子产业是典型的“长周期、高投入”领域。它需要既懂量子物理又懂工程的复合型人才，也需要政策在早期给予包容性支持——比如开放政务、能源、交通等场景，打造基础性设施。更重要的是，社会要有耐心：量子计算不是明天就取代手机，但它可凭借颠覆性算力新范式重塑新一代算力基础设施，赋能千行百业。所以，量子计算要坚持工程化牵引、场景化驱动、生态化协同，量子算力就一定会像“水电煤”一样灵活调用、普惠。
文/广州日报新花城记者：钟达文
广州日报新花城编辑：龙嘉丽
