量子AI：希望、现实与多维优势

量子人工智能的诱人前景及其所预示的变革性“量子优势”，持续在全球企业董事会中引发关注和好奇。虽然其全部潜力对许多人来说仍未被完全理解，但成为这一新兴领域先驱的动力已推动了大量投资。数据和AI领导者SAS的最新调查显示，惊人的五分之三的商业领袖正在积极探索或投资量子AI项目。

这种日益增长的兴趣在对速度、规模和精度要求极高的关键领域尤为突出。从金融领域的高级风险模拟到医疗保健领域的高度精确诊断，再到政府的实时灾难响应规划，潜在的应用正开始浮出水面。SAS的量子产品战略负责人Amy Stout和首席量子系统架构师Bill Wisotsky分享了对这项革命性技术当前讨论的见解。

量子AI的核心是人工智能与量子计算的强大融合，这是一种全新的计算范式。与当今依赖二进制位（只能是零或一）的传统计算机和超级计算机不同，量子计算机使用“量子比特”（qubits）进行操作。这些量子比特具备卓越的能力，可以同时是零、一，或者更重要的是，两者的组合。这种内在差异使量子AI能够以前所未有的速度和精度处理特定类别的问题。其最显著的影响预计将在优化、机器学习和分子建模等领域，对金融服务、制造业和生命科学等行业产生深远影响。

“量子优势”的概念经常占据新闻头条，通常强调量子计算机在短短几小时内解决经典机器需要数十万年才能解决的问题。然而，Bill Wisotsky警告不要持这种一维观点。虽然这些演示对研究至关重要，但它们通常涉及旨在展示量子力学的高度特定问题，与客户实际的现实应用几乎没有相似之处。Wisotsky强调，量子优势本质上是多维的。例如，在量子机器学习中，这种优势可能表现为将数据编码成更高维表示的能力（这是传统机器学习无法实现的壮举），或者以显著更少的数据训练模型的能力。另一个关键但常被忽视的优势可能是计算所需的功耗大幅降低。最终，在评估量子计算用于应用问题时，“优势”必须通过综合标准来判断，这些标准应直接有利于利用该技术的企业，远远超出单纯的速度，涵盖效率、数据处理和能源节约。

量子界内部流传的笑话是，量子技术的广泛普及总是“还有三到五年”。Amy Stout承认这种说法，强调鉴于当前市场状况，设定实际预期的重要性。该技术尚未实现广泛成熟，多种硬件类型和供应商仍在努力达到量子计算机为生产规模问题提供切实利益所需的规模、速度和精度。尽管如此，当前的投资和兴趣是完全合理的。行业领导者正在向量子项目注入资金，他们清楚短期内可能不会立即产生直接的经济效益。他们的动机在于获得关键的先发优势，培养内部专业知识，并开发随着技术成熟而变得无价的知识产权。Stout是一位乐观主义者，她指出过去几年硬件供应商研发路线图的快速进展以及即将出现的有前景的发展。她相信量子计算机很有可能很快就能在被她称为“低垂的果实”问题上展现量子优势，从而为日益复杂和有影响力的应用铺平道路。

最终，量子计算有潜力深刻重塑我们的世界。Bill Wisotsky将人工智能和医学确定为有望实现最大转变的两个领域。随着量子计算机变得越来越强大，我们对其能力的理解也越来越深入，人工智能将能够利用量子计算所基于的独特物理学。在医学领域，量子计算可以通过使研究人员能够以目前不可能的方式建模和表示复杂的分子和生物过程，从而彻底改变药物发现和生物制剂。这可以极大地加速更好药物的开发和上市，压缩原本可能需要十年时间的过程。然而，Wisotsky预计，对于普通用户来说，量子计算未来将在很大程度上隐形运行，就像今天的CPU、GPU或NPU一样。用户将只需与应用程序交互，而不会意识到量子处理正在悄然驱动他们所需的结果。