从拨号到量子：为什么AI面对自己的宽带时刻

我们站在一个技术十字路口，与2000年代初期非常相似，当时互联网的爆炸性增长超过了现有的基础设施能力。正如拨号连接无法支持新兴的数字经济一样，当今的古典计算系统正在达到基本限制，这将限制持续的演变。该解决方案在于量子计算 - 接下来的五到六年将决定我们是否成功地导航了这一关键过渡。

AI进步的计算天花板阻塞

当前的AI系统面临着无法纠正的数学障碍，这些障碍反映了早期互联网基础设施的带宽瓶颈。培训大型语言模型（例如GPT-3）消耗了1,300兆瓦小时的电力，而经典优化问题则需要指数增加计算资源。Google最近的示威活动明显说明了这一鸿沟：他们的柳量量子处理器完成了五分钟内完成的计算，这将使经典的超级计算机10亿年级，而消耗的能量减少了30,000倍。

与2000年代初的电信相似之处令人震惊。然后，流视频，云计算和电子商务要求现有基础架构无法提供的更快的数据速度。如今，诸如实时分子模拟，财务风险优化和大规模模式识别之类的AI应用正在推动经典计算体系结构的物理限制。就像互联网需要光纤电缆和宽带基础架构一样，下一阶段需要量子计算功能。

突破性动量加速了主流采用

量子计算景观在2024 - 2025年发生了变革性的变化，该变化信号是主流生存力。Google的Willow芯片实现了阈值误差校正 - 这是一个关键的里程碑，随着量子系统扩展，量子系统变得更加准确。到2029年，IBM的路线图针对200个逻辑量子台，而Microsoft的拓扑量表突破有望固有的误差阻力。这些方面的改进；它们代表了使实用的量子ai系统可行的基本进步。

行业投资反映了从研究到商业现实的过渡。Quantum初创公司在2024年筹集了20亿美元，比上一年增加了138％。大型公司以实质性的承诺支持了这一信心：IBM的300亿美元量子研发投资，Microsoft的2025年量子准备计划以及Google的500万美元量子应用奖。市场共识项目量子计算收入在2025年将超过10亿美元，到2035年将达到28-7.2亿美元。

五年转型窗口上的专家共识

领先的量子计算专家在多个组织的时间表上保持一致。IBM的首席执行官预测到2026年的量子优势演示，而Google的目标是有用的量子计算机。到2029年。Quantinuum的路线图有望在2030年到2030年通用的通用易受故障的量子计算。IONQ项目在2027年到2027年的机器学习中的商业量子优势，到2027年，这一收敛表明2025-2030个时期的互联网是量子计算的，以便于1995年度计算。

技术指标支持这些预测。当前的量子系统达到99.9％的门忠诚度 - 越过实际应用的阈值。多家公司在特定领域表现出了量子优势：摩根大通和亚马逊将投资组合优化问题减少了80％，而量子增强的交通优化将北京的拥塞降低了20％。这些概念验证的成功反映了早期互联网在广泛采用之前的变革性应用程序。

跨行业出现的现实世界量子ai应用

最令人信服的证据来自实际部署，显示了可衡量的改进。克利夫兰诊所和IBM推出了一台专门的医疗量子计算机，用于癌症研究中的蛋白质相互作用建模。辉瑞公司与IBM合作进行药物发现中的量子分子建模。DHL使用量子算法优化了国际运输路线，将交货时间降低了20％。

这些应用显示了量子计算的独特能力，可以通过经典方法呈指数级规模的问题。量子系统通过叠加同时处理多种可能性，从而在优化，模拟和机器学习中实现了突破性的能力，而经典计算机无法有效地复制。能源效率的优势同样具有巨大的优势 - 量子系统达到3-4个数量级，以便在特定的计算任务中获得更好的能量消耗。

安全命令量量子的采用

除了绩效优势之外，量子计算还解决了将迫使快速采用的关键安全挑战。当前保护AI系统的当前加密方法将在这十年内容易受到量子攻击的影响。美国政府已强制将联邦机构过渡到量子安全加密，而NIST于2024年发布了新的Quantum加密标准。组织现在将面临收获，后来解密后来的威胁，在这些威胁中，对手今天收集了加密的数据，以获取未来的量子。

这种安全命令为采用量子带来了不可避免的压力。基于卫星的量子通信网络已经运行，中国的量子网络跨越12,000公里，并且在全球范围内启动了类似的项目。量子安全性和AI保护的交汇处将在未来几年推动广泛的基础设施升级。

为量子时代的变换做准备

证据绝大多数表明，我们接近了一个技术拐点，即量子计算从实验好奇心到基本基础设施的过渡。正如未能适应互联网连接的企业在2000年代初期落后一样，忽略量子计算风险在AI驱动经济中失去竞争优势的组织。

量子革命不在这里。接下来的五到六年将确定哪些组织成功地导航了这一过渡，哪些组织变成了技术变革的伤亡。AI系统必须重新设计自己以利用量子功能，需要新的算法，体系结构和将量子和经典计算融合的方法。

这不仅代表了增量的改进。这是一个基本的范式转变，它将重塑我们如何处理计算，安全性和人工智能。问题不是量子计算是否会改变AI，这是否可以为转换做好准备。

（克里希纳·库马尔（Krishna Kumar）是位于美国德克萨斯州奥斯汀的技术探索者和战略家。RakshithaReddy是位于美国亚特兰大的AI开发人员）