將量子運算和AI結合在一起的時機愈來愈近了
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如今幾乎每一家公司都已經開始或準備開始制定了AI計劃，這一時刻也是時候開始考慮量
子運算在該計劃中的適用範圍了。能夠設想如何將量子運算和AI結合使用，並投資於兩者
的公司將於未來處於有利地位，並可以透過這一綜合優勢同時滿足能源需求來獲得競爭優
勢。
科羅拉多州量子新創公司Quantinuum表示：生成式AI是量子運算領域發生的最好的事情之
一。量子運算也是推動生成式AI發展的最好的事情之一。他們是兩個完美的搭檔。其甚至
進一步預測，第四次工業革命將由以量子運算為基礎之生成式AI所引領而來。
簡單來說，現今的生成式AI即使是以消費性導向的應用使其影響更加廣泛和直接，可是以
量子運算為基礎的生成式AI，則創造了工業級的力量組合。
AI擅長自動化任務和簡化流程，透過發現模式、趨勢和見解來幫助企業做出數據驅動的決
策。同時，量子運算在解決供應鏈管理、製造效率、員工調度和減排等複雜最佳化問題方
面表現出色。這兩種技術是互補的。
量子運算正在展示如何透過實現更準確、更有效率的模型訓練以及利用AI的預測能力來提
供更優化的業務流程來增強AI。很快地，量子運算就可以在成本和能源方面以可持續的方
式增強AI在某些使用案例中的應用。
隨著AI的不斷發展，訓練和部署模型所需的運算資源呈指數級增長。量子運算可以緩解AI
模型日益複雜和規模不斷增加帶來的一些挑戰。如果能夠使用量子運算來建立更準確、更
完整的模型，幫助企業從AI中獲得更多收益，而不受傳統運算的限制。
例如，在藥物發現領域，量子驅動的AI模型可以透過分析分子結構來識別潛在的新候選藥
物。它還可以透過在分子層面上模擬和分析新材料的特性來加速新材料的開發，進而推動
電子、再生能源技術和更永續產品的潛在突破。
根據國際能源總署的估計表明，到2026年，AI、數據中心和加密貨幣的全球電力消耗可能
會增加一倍。事實證明，在開發先進的AI模型方面，量子運算技術比傳統運算更節能。這
意味著量子運算可以幫助推動深度學習、自然語言處理和電腦視覺等領域的AI進步，而無
需消耗大量能源。
此外，中國對於這兩者的結合，似乎也看到了趨勢。如今中國在量子投資估計約250億美
元，讓世界其他國家相形見絀。中國如今也開發了九章量子電腦，該電腦可以執行某些類
型的AI相關計算，速度比世界頂級超級電腦快約1.8億倍。
總之，未來幾年只要量子電腦能夠確立其地位，那麼那時候就是結合AI和量子運算的時機
到了，這對於未來AI的發展將帶來更無可限量的進步。