量子算力引爆AI革命，技術奇點正在加速趕來的路上
《AI智能體的崛起》，[英] 佩塔爾·拉丹利耶夫 著，董世敏、許盛輝 譯，中信出版集團出版
2026年的國際消費電子展（CES）上，首次出現一個全新的“CES Foundry”專區。在這裏，人工智能與量子計算的融合，開始展示其重塑世界的潛在計算力。
當大模型（LLM）的競爭進入白熱化，業界開始意識到：單純的參數堆疊已遭遇瓶頸，真正的下一代AI是能夠自主決策、解決極端複雜問題的AI智能體（AI Agents）。而這需要更強大的引擎。
中信出版集團新書《AI智能體的崛起》揭示了這一核心命題：量子計算將如何成爲AI智能體的“核動力”，推動AI從被動的Chat（對話生成）向主動的Act（自主行動）實現關鍵躍遷。
量子計算視角的降維打擊
AI智能體要在動態、複雜的現實世界中運行，其所需的計算複雜度遠超今日的想象。理解進化的關鍵，在於理解量子計算與我們習以爲常的經典計算有何本質不同。
1.量子疊加
經典計算機的運作單元是比特（Bit），它非0即1。這就像我們在走迷宮，經典計算機必須嘗試一條路徑，遇到死衚衕返回，再嘗試另一條，如此往復，直到找到出口。
量子計算的核心是量子比特（Qubit）。量子疊加是指量子系統在被觀測時，能夠同時處於多種可能狀態。
基於量子疊加原理，一個量子比特可以同時處於0和1的狀態，或者這兩個狀態的任何組合。這意味着量子計算機不需要像經典計算機那樣按順序處理數據。
對於AI智能體而言，這是一種質變。量子計算機憑藉其處於疊加態的量子比特，可以同時探索多條路徑，大幅縮短了找到出口所需的時間。
在量子計算的加持下，未來的AI智能體在進行供應鏈決策或金融風控時，不需要逐一模擬無數種可能性，而是能夠利用量子疊加態，同時計算出所有可能的情景。這種能力開啓了同時處理海量數據的大門，徹底顛覆了經典計算按順序處理數據的模式。
2.量子糾纏
當兩個或多個量子比特發生糾纏後，一個量子比特的狀態會瞬間影響另一個，無論它們相距多遠。
這種特性引出了量子並行性。如果說經典計算是一次讀一個詞，那麼量子計算就像是一次性閱讀一本書的好幾頁內容。這種並行處理能力，是未來AI智能體解決極端複雜問題（如模擬完整的生態系統、實時優化特大城市交通網）的基礎。
3.量子霸權
“量子霸權”（Quantum Supremacy）指量子計算機在處理特定任務時，性能超越了當今最強大的經典超級計算機。
谷歌的Sycamore量子處理器在2019年實現了量子霸權，它僅用200秒就完成了一項特定計算，而當時最先進的超級計算機完成同樣的任務大約需要1萬年之久。
對於AI智能體來說，量子霸權的實現意味着它們將不再受限於算力瓶頸，可以承擔那些目前來看遙不可及的任務，屹立於解決科學、金融乃至更廣闊領域尖端難題的最前線。
圖源：視覺中國
量子算法定義的未來
AI智能體要從空談走向實幹，必須掌握高效算法的工具。目前主要有兩大奠基性的量子算法，它們分別在安全性和數據處理兩個維度上，爲AI智能體的崛起鋪平了道路，同時也帶來了挑戰。
1.Shor算法：懸在加密體系頭頂的達摩克利斯之劍
在AI智能體互聯的未來，安全是信任的基石。然而，著名的Shor算法證明了量子計算機執行整數分解的速度，指數級快於已知的最佳經典算法。
當前的互聯網安全協議（如RSA加密）依賴於大數分解的困難性。Shor算法的出現，意味着能夠高效運行該算法的量子計算機，將使現有的加密系統變得不堪一擊。
這迫使AI智能體必須進化——不僅要利用量子計算的能力，還要構建抗量子密碼學（Post-Quantum Cryptography）防禦體系。
AI智能體必須與時俱進，整合並採用抗量子計算的加密方法。在未來量子計算無處不在的環境中，這對於確保AI智能體能夠安全運行至關重要。
2.Grover算法：在數據海洋中精準“撈針”
如果說Shor算法是矛，Grover算法就是AI智能體的“眼”。
在無結構數據庫（如海量的非結構化文本、圖像數據）中查找特定信息，經典算法平均需要N/2次操作，而Grover算法利用量子力學原理，大約僅需√N次操作即可完成。
Grover算法對於大數據時代的AI智能體至關重要。它不僅能極大地提升數據庫檢索效率，還可以用於處理各種模式識別和優化挑戰。這意味着AI智能體在面對混亂、龐雜的現實世界數據時，能夠以驚人的速度精準定位關鍵信息，從而做出明智決策。
量子計算引爆AI智能體
量子計算與人工智能的結合，不是簡單的疊加，而是指數級的爆發。這種融合將賦予AI智能體前所未有的“行動力”。
1.從“大數據”到“量子數據”的質變
傳統機器學習依賴於海量數據訓練，隨着模型參數和數據規模的增加，經典計算機面臨嚴重的算力瓶頸。量子計算憑藉其高效處理大規模複雜數據集的能力，可以突破這一限制。量子增強的機器學習算法（Quantum-Enhanced Machine Learning）將更抗噪、更快速、更準確。
量子算法處理海量數據集的能力，可以顯著增強機器學習模型的能力。這種協同作用會徹底改變氣候建模等領域。
2.垂直領域的顛覆性應用
AI智能體的“行動”能力，將在量子計算的加持下，在具體產業中落地生根。
藥物發現與生命科學：這是量子AI最令人興奮的戰場。經典計算機無法精確模擬複雜的分子結構，而量子模擬能夠以極高的精度模擬分子和化學反應。
使用IBM的量子計算機模擬一種小分子蛋白質的分子結構，這項任務用傳統的計算方法是無法做到的。未來的AI智能體將能夠自主設計新藥，大幅縮短研發週期，降低成本。
金融與風險管理：在金融領域，AI智能體利用Grover算法等工具，可以極大地提升風險評估水平，實時優化複雜的投資組合。
物流與供應鏈：面對全球化複雜的供應鏈網絡，量子AI智能體能夠解決經典算力無法處理的大規模優化問題，規劃出真正的全局最優路徑。
AI智能體的終極形態
AI發展的終極目標不僅僅是生成文本（Chat），而是具備在複雜環境中進行記憶、感知、推理和自主行動（Act）的能力。量子計算正是實現這一跨越的關鍵拼圖。
雖然量子計算前景廣闊，但量子AI並不會完全取代經典計算，而是增強它。
未來的計算架構將是“混合模式”：經典計算機繼續負責通用任務、日常數據處理和邏輯控制。而量子計算機作爲“特種部隊”，專門處理高度複雜的優化任務、分子模擬或破解密碼。AI智能體作爲“指揮官”，在經典與量子資源之間進行調度，整合兩者的優勢來解決問題。
AI與量子融合是雙向的。
不僅量子計算在加速AI，AI也在反過來幫助量子計算落地。最新的研究表明，人工智能技術可以輔助開發和優化量子算法，通過自動化編程，大幅降低量子計算的開發門檻。例如，利用機器學習模型（如擴散模型）來生成靈活且精確的量子電路，能讓量子計算機更適應不同的硬件配置。
這種“AI設計量子，量子增強AI”的循環，可能會加速“技術奇點”的到來。
