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人們該如何看待量子計算（QC）市場？
當前市面上活躍著大量資金，量子位元規模的技術競爭如火如荼，呈現百舸爭流之勢，前景不可限量，可以說，量子計算市場正在緩緩打開，發生轉變，但是還沒有真正連接成一段奔流的大河，
Hyperion Research（前 IDC 高性能計算分析師團隊）首席量子計算分析師Bob Sorensen，上周在HPC論壇上對量子計算市場進行了詳細描述：盡管現在的QC市場很小（2020年約3.2億美元），但根據Hyperion的預測，2024年將增長到8.3億美元（27%的年復合增長率），
Sorensen沒有對技術進行深度挖掘，而是廣泛關注市場動態，他先前對最具市場競爭力的量子位元技術（半導體、離子阱、光量子、拓撲等）的評論就定下了基調：“如果我們能把時間往前推15年，那個時候大家選擇的量子技術路線可能還不在這個名單上，”
確實，量子資訊技術研發及其商業化正在迅速擴大，以至于很難確定最終的量子計算系統或應用前景會是什么樣子，但可以確定的是，一定存在量子技術的應用場景，如下圖所示，Sorensen統計了QC參與者（政府、企業、地區）和主要QC技術，突出強調了當前市場最受歡迎的量子領域，
“我希望大家知道，量子計算不是一項獨立的技術，它不是‘孤立成島的經典計算’，量子計算是高級計算工具箱中的一個工具，可以將其視為一個增強版的‘GPU’，因為量子計算在一些關鍵但狹窄的應用方向上，提供了明顯的性能優勢，因此它最終將完善整個高級計算架構，而不是取代它，”
讓我們從該市場的全球性和主導者開始分析，
量子計算市場預測
Sorensen總結了不同國家發表的論文數量，他說：“大約兩個月前，我根據與量子技術有關的發表論文做了一個非常簡單的查詢，結果顯示在過去五年，有大約17000篇高質量的研發論文，世界上有許多國家還舉辦了一些研究活動，這是一種國際熱潮，”
Sorensen說：“你會看到像印度、加拿大和英國這樣的國家，雖然不完全是IT強國，但也在相當積極地參與到量子計算領域的早期活動中，”
他提醒說：“中國科學院的論文發表數之所以名列前茅，因為它是中國的國家重點科研機構，如果你想了解中國未來的發展，你可以重點關注這類機構，而在美國，研發論文發表的數量與中國大致相同，但它的基礎更廣泛，來自于各類大學和政府、私企的研究機構，”
量子計劃與量子計算研究出版物統計情況
Sorensen列舉了世界各地正在進行的非競爭性合作，其中一個例子是由美國政府資助的量子經濟發展聯盟，Sorensen說：“它是一個非常自由、開放的組織，主要促進量子計算的非競爭性發展，我們在歐洲也看到了類似的量子產業聯盟，其中由QC供應商和工業巨頭企業參與，”在日本，電信巨頭NTT也已發起了一個由11家領先的日本工業企業組成的合作組織，
Sorensen說：“過去幾個月，我們在德國也看到了類似的組織，其中有10家包括汽車制造商、先進制造商和投資機構在內的工業企業，正在思考如何通過聯合供應商來推動量子計算的發展，”
實際上，這些努力都旨在為商業量子計算提供國家和區域級別的基礎設施，他們的議程包括量子技術標準、供應鏈框架、融資、場景應用和上市戰略，近期這類組織聯盟的成立反映了全球對量子計算及其相關量子技術商業化的日益增長的期望，盡管似乎沒有人能確定何時會實作，
“在這一點上，時間表不可預測，雖然該行業取得了突飛猛進的進步，但也可能會停滯不前，”Sorensen說，
終端用戶參與情況
Sorensen說，Hyperion的研究表明，潛在的量子計算用戶愿意在4至5年的時間內轉向量子技術，這并非能由一般的HPC（高性能計算機群）提供技術支撐，而比目前的方法效率顯著提高約50倍，“根據我在經典物理世界中看到的情況，他們所需要的只是比競爭對手有4至5年的提升，而這50倍的性能提升是經典HPC要進步5年才會實作的結果，這是向量子領域供應商提出的一個重點要求，即用戶希望獲得競爭優勢和經濟回報，而不是尋求過于激進、影響深遠的潛力（如量子霸權），”
量子計算用戶期望
那么，量子計算界要如何實作以上目標呢？
盡管有許多 “試點/原型 ”應用和案例正在探索中，但大多數行業人士認為量子技術現在還沒有準備好進入黃金時期，近來開發量子軟體和量子啟發演算法的企業較多，Zapata計算就是應用前者的一個例子，它使用量子計算系統生成輸入資訊（主要是亂數），供經典計算系統使用，還有一些量子啟發的優化演算法正在經典系統上運行，這些都是適用于經典數字系統的量子計算演算法，當然，像Rigetti、IBM和D-Wave這些專攻量子計算的科技公司，盡管處于不同發展階段，也都在進行活躍的商業活動，
雖然其中大多數專案仍處于POC階段，但人們認為有如此多的政府、公司、學院和專業人士在瘋狂地入局量子計算，該行業必定會加速進展，我們可以拭目以待，
Sorensen列舉了一些常見應用，他指出，在探索階段的大部分應用都集中在物理模擬（化學、材料科學）方面，利用量子計算疊加和糾纏態的固有優勢應該會帶來紅利，其中組合優化是正在解決的另一大類問題，它更接近現實世界的實際應用，
Sorensen說：“在量子加速機器學習能力方面，正在探索一些有趣的作業，以期能真正賦能我們的機器學習、深度學習和其他人工智能相關問題，”他說：“現在量子最受歡迎的應用場景是組合優化問題，可以利用現有演算法或目標函式找出更好的方法，得出最優化結果，例如，當一架空客飛機在登機口掉頭時，找出將一大車行李和其他材料裝入貨艙的最佳方法，”
合作公司
Sorensen認為：“總而言之，QC行業在多向平行發展，當前已經有了不同量子位元的硬體設備，人們正在考慮互連的問題，如果我們建立了1000個量子位元的處理器，該怎么給它配置一個百萬級的處理器系統？這里就會涉及量子局域網的布局問題，我們該考慮建立起QC的整體架構，使其開始在工業環境中提供實用的計算性能，”
當下的量子計算領域仍有許多挑戰，不僅是技術本身，還有人力和商業模式等問題，請大家繼續關注我們，
文：約翰·羅素
編譯：慕一
制圖：水水
編輯：王珩
注：本文編譯自“HPC wire”，文章中的資訊或所表述的觀點意見，均不代表量子前哨同意或支持，
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