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人们该如何看待量子计算（QC）市场？
当前市面上活跃着大量资金，量子比特规模的技术竞争如火如荼，呈现百舸争流之势，前景不可限量。可以说，量子计算市场正在缓缓打开，发生转变，但是还没有真正连接成一段奔流的大河。
Hyperion Research（前 IDC 高性能计算分析师团队）首席量子计算分析师Bob Sorensen，上周在HPC论坛上对量子计算市场进行了详细描述：尽管现在的QC市场很小（2020年约3.2亿美元），但根据Hyperion的预测，2024年将增长到8.3亿美元（27%的年复合增长率）。
Sorensen没有对技术进行深度挖掘，而是广泛关注市场动态。他先前对最具市场竞争力的量子比特技术（半导体、离子阱、光量子、拓扑等）的评论就定下了基调：“如果我们能把时间往前推15年，那个时候大家选择的量子技术路线可能还不在这个名单上。”
确实，量子信息技术研发及其商业化正在迅速扩大，以至于很难确定最终的量子计算系统或应用前景会是什么样子。但可以确定的是，一定存在量子技术的应用场景。如下图所示，Sorensen统计了QC参与者（政府、企业、地区）和主要QC技术，突出强调了当前市场最受欢迎的量子领域。
“我希望大家知道，量子计算不是一项独立的技术，它不是‘孤立成岛的经典计算’。量子计算是高级计算工具箱中的一个工具，可以将其视为一个增强版的‘GPU’，因为量子计算在一些关键但狭窄的应用方向上，提供了明显的性能优势，因此它最终将完善整个高级计算架构，而不是取代它。”
让我们从该市场的全球性和主导者开始分析。
量子计算市场预测
Sorensen总结了不同国家发表的论文数量，他说：“大约两个月前，我根据与量子技术有关的发表论文做了一个非常简单的查询，结果显示在过去五年，有大约17000篇高质量的研发论文。世界上有许多国家还举办了一些研究活动，这是一种国际热潮。”
Sorensen说：“你会看到像印度、加拿大和英国这样的国家，虽然不完全是IT强国，但也在相当积极地参与到量子计算领域的早期活动中。”
他提醒说：“中国科学院的论文发表数之所以名列前茅，因为它是中国的国家重点科研机构。如果你想了解中国未来的发展，你可以重点关注这类机构。而在美国，研发论文发表的数量与中国大致相同，但它的基础更广泛，来自于各类大学和政府、私企的研究机构。”
量子计划与量子计算研究出版物统计情况
Sorensen列举了世界各地正在进行的非竞争性合作。其中一个例子是由美国政府资助的量子经济发展联盟。Sorensen说：“它是一个非常自由、开放的组织，主要促进量子计算的非竞争性发展。我们在欧洲也看到了类似的量子产业联盟，其中由QC供应商和工业巨头企业参与。”在日本，电信巨头NTT也已发起了一个由11家领先的日本工业企业组成的合作组织。
Sorensen说：“过去几个月，我们在德国也看到了类似的组织，其中有10家包括汽车制造商、先进制造商和投资机构在内的工业企业，正在思考如何通过联合供应商来推动量子计算的发展。”
实际上，这些努力都旨在为商业量子计算提供国家和区域级别的基础设施。他们的议程包括量子技术标准、供应链框架、融资、场景应用和上市战略。近期这类组织联盟的成立反映了全球对量子计算及其相关量子技术商业化的日益增长的期望，尽管似乎没有人能确定何时会实现。
“在这一点上，时间表不可预测。虽然该行业取得了突飞猛进的进步，但也可能会停滞不前。”Sorensen说。
终端用户参与情况
Sorensen说，Hyperion的研究表明，潜在的量子计算用户愿意在4至5年的时间内转向量子技术，这并非能由一般的HPC（高性能计算机群）提供技术支撑，而比目前的方法效率显著提高约50倍。“根据我在经典物理世界中看到的情况，他们所需要的只是比竞争对手有4至5年的提升，而这50倍的性能提升是经典HPC要进步5年才会实现的结果。这是向量子领域供应商提出的一个重点要求，即用户希望获得竞争优势和经济回报，而不是寻求过于激进、影响深远的潜力（如量子霸权）。”
量子计算用户期望
那么，量子计算界要如何实现以上目标呢？
尽管有许多 “试点/原型 ”应用和案例正在探索中，但大多数行业人士认为量子技术现在还没有准备好进入黄金时期。近来开发量子软件和量子启发算法的企业较多，Zapata计算就是应用前者的一个例子，它使用量子计算系统生成输入信息（主要是随机数），供经典计算系统使用。还有一些量子启发的优化算法正在经典系统上运行，这些都是适用于经典数字系统的量子计算算法。当然，像Rigetti、IBM和D-Wave这些专攻量子计算的科技公司，尽管处于不同发展阶段，也都在进行活跃的商业活动。
虽然其中大多数项目仍处于POC阶段，但人们认为有如此多的政府、公司、学院和专业人士在疯狂地入局量子计算，该行业必定会加速进展，我们可以拭目以待。
Sorensen列举了一些常见应用。他指出，在探索阶段的大部分应用都集中在物理模拟（化学、材料科学）方面，利用量子计算叠加和纠缠态的固有优势应该会带来红利。其中组合优化是正在解决的另一大类问题，它更接近现实世界的实际应用。
Sorensen说：“在量子加速机器学习能力方面，正在探索一些有趣的工作，以期能真正赋能我们的机器学习、深度学习和其他人工智能相关问题。”他说：“现在量子最受欢迎的应用场景是组合优化问题，可以利用现有算法或目标函数找出更好的方法，得出最优化结果，例如，当一架空客飞机在登机口掉头时，找出将一大车行李和其他材料装入货舱的最佳方法。”
合作公司
Sorensen认为：“总而言之，QC行业在多向平行发展，当前已经有了不同量子比特的硬件设备，人们正在考虑互连的问题。如果我们建立了1000个量子比特的处理器，该怎么给它配置一个百万级的处理器系统？这里就会涉及量子局域网的布局问题。我们该考虑建立起QC的整体架构，使其开始在工业环境中提供实用的计算性能。”
当下的量子计算领域仍有许多挑战，不仅是技术本身，还有人力和商业模式等问题。请大家继续关注我们。
文：约翰·罗素
编译：慕一
制图：水水
编辑：王珩
注：本文编译自“HPC wire”，文章中的信息或所表述的观点意见，均不代表量子前哨同意或支持。
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