量子運算結合AI具互補性質，正成為谷歌和其他廠商追求的下一潮流

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科技產業資訊室(iKnow) - 友子發表於 2025年4月29日

圖、量子運算結合AI具互補性質，正成為谷歌和其他廠商追求的下一潮流

隨著大型語言模型(LLM)繼續快速發展並主導生成式AI領域，一場更安靜的演進正在兩個新興領域的邊緣展開：量子運算和人工智慧。Alphabet的科學家們正在進行該公司迄今為止最雄心勃勃的賭注之一。谷歌正試圖開發世界上最先進的量子電腦，因為其表示未來量子和AI是具相互補充性質。

在AI的背景下，研究人員探索了量子特性如何改善自然語言處理、機器學習優化和模型訓練效率等任務。然而，大多數此類努力仍處於早期階段。例如：IBM和麻省理工學院研究了混合量子傳統模型如何減少特定深度學習任務的訓練時間，而像Zapata AI這樣的新創公司正在試驗用於情緒分析和預測的量子增強模型。

許多人認為谷歌在生成式AI熱潮中起步較晚，因為OpenAI在2022年底憑藉ChatGPT率先進入主流。

2024年年底，谷歌明確表示不會再陷入困境。該公司推出了一款名為Willow的突破性量子運算晶片，據稱該晶片可以比傳統電腦更快地解決基準問題，並證明在晶片中添加更多量子位元可以成倍地減少錯誤。

Willow 現在可能會給谷歌一個在下一個科技時代佔據領先地位的機會。這也可能是一種將研究轉化為商業機會的方式，特別是當AI遇到數據壁時。領先的AI模式在從網路上抓取了大量資料之後，正在逐漸缺乏用於訓練的高品質數據。

另外總部位於列支敦士登的Dynex公司最近推出了量子擴散大語言模型 (qdLLM)。該公司聲稱，其qdLLM可以比依賴當前技術基礎設施的傳統基於變壓器的系統更快、更有效率地產生生成式AI輸出。

基本上來說，GPT-4或DeepSeek等傳統模型是按順序、逐字逐句地工作的，可是qdLLM是並行運作的，所以其思維方式更像人腦，可以同時處理所有力量模式。這就是量子的力量。

Dynex透過整合量子退火（一種量子最佳化形式）來進一步實現差異化，以改進文字生成過程中的標記選擇。Dynex聲稱，與傳統的LLM相比，這提高了連貫性並降低了計算開銷。

Dynex模型的一個獨特之處是它依賴模擬量子行為的分散式GPU網路，而不需要存取實際的量子硬體。這種設計使得系統能夠擴展到 Dynex 所描述的多達一百萬個演算法量子位元。

Dynex認為量子運算將在未來5年內主導AI。儘管這項預測並非沒有先例，但仍只是推測。麥肯錫、波士頓顧問集團和 Gartner 的分析師都指出，量子運算可以顯著改善最佳化和模擬任務，但對於大多數範例來說，可能要到2030年以後才能實現。更謹慎的觀點認為，量子人工智慧混合體將首先出現在利基應用中，例如藥物發現、金融風險建模或網路安全。(1052字；圖1)

參考資料：
How quantum could supercharge Google' s AI ambitions. CNBC. 2025/04/15.
Can Quantum-Inspired AI Compete With Today' s Large Language Models? Forbes. 2025/04/19.

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