昨天，英偉達開源個量子AI，拉爆美股量子計算概念

編輯 | 澤南

「Ising 改變了一切。」

昨夜，美股量子計算概念公司集體飆升。

本周二，英偉達宣布推出全球首個開源量子 AI 模型系列 NVIDIA Ising，把量子計算從實驗室技術推到了接近工程落地的程度。它通過 AI 的方式，提供了比傳統方法快達 2.5 倍、準確度高 3 倍的量子糾錯解碼能力。

長期以來，量子計算面臨著兩個致命的工程瓶頸：脆弱性（噪聲）和難以擴展。量子比特（Qubit）對環境極其敏感，哪怕是微小的溫度變化或電磁干擾都會導致計算出錯。Ising 正是瞄準了這些痛點。

英偉達認為，人工智能是把當今的量子處理器轉變為大規模、可靠的計算機的關鍵。而開放模型使開發者能夠在完全掌控自身數據和基礎設施的同時，構建高性能的人工智能。

NVIDIA Ising 是一套強大的 AI 模型工具，目前主要包含兩種模型：

• Ising Calibration（校準模型）：一種視覺語言模型（VLM），能夠快速「看懂」并響應來自量子處理器的測量數據。這使得 AI 智能體能夠自動進行連續校準，將所需時間從數天縮短至數小時。
• Ising Decoding（解碼模型）：兩種三維卷積神經網絡模型（CNN），分別針對速度或精度進行了優化，專門用于量子糾錯的實時解碼。Ising Decoding 模型的速度比當前開源行業標準 pyMatching 快 2.5 倍，精度高 3 倍。

以前每次啟動和微調量子處理器，都需要大量具有深厚量子物理背景的專家進行人工干預，或者依賴速度緩慢的傳統算法，整個過程可能耗費數天。Ising Calibration 可以將這個過程自動化，并大幅縮短時間。

另一方面，量子計算必須邊算邊糾錯（Fault Tolerance）。而隨著量子比特數量增加，糾錯所需的計算量呈指數級增長，這是傳統算法難以承擔的任務。英偉達提供的解決方案有望突破這一瓶頸。

英偉達創始人、首席執行官黃仁勛表示：「AI 對于實現量子計算的實用化至關重要。借助 Ising 模型，AI 將成為控制平面 —— 量子機器的『操作系統』—— 可以將脆弱的量子比特轉化為可擴展且可靠的量子 GPU 系統。」

業界認為，量子處理器單元 (QPU) 很可能會成為數據中心的下一個重要的協處理器，與 CPU 和 GPU 共同工作。利用量子疊加和量子糾纏的物理特性，QPU 專門用來加速解決那些對 CPU 和 GPU 來說即使算上幾萬年也算不出的極度復雜問題（如新藥分子模擬、電池材料發現、極度復雜的物流優化等）。

Ising 的出現，相當于給難以運作的 QPU 套上了一個「AI 驅動程序」。通過 AI 大模型的實時監控、自動校準和快速糾錯，Ising 屏蔽了底層量子物理的復雜性和不穩定性。這就意味著，企業數據中心終于可以把 QPU 當成一塊「加速卡」來使用了，不需要懂量子力學，懂 AI 和軟件調用就行。

據分析公司 Resonance 預測，量子計算市場規模預計到 2030 年將超過 110 億美元。這一增長軌跡高度依賴于在解決關鍵工程挑戰方面取得的持續進展，例如量子糾錯和可擴展性。

英偉達表示，已有部分企業、學術機構和研究實驗室正在采用 Ising 進行量子計算的開發。

Ising 校準已被 Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、費米國家加速器實驗室、哈佛大學約翰?保爾森工程與應用科學學院、 Infleqtion、IonQ、IQM 量子計算機、勞倫斯伯克利國家實驗室先進量子測試平臺、Q-CTRL 和英國國家物理實驗室 (NPL) 等機構采用。

此外，英偉達還提供了一套量子計算工作流程和訓練數據的操作指南，以及 NVIDIA NIM 微服務，使開發人員能夠以最少的設置針對特定的硬件架構和用例微調模型。這些模型還可以在研究人員的系統上本地運行，從而保護專有數據。

NVIDIA Ising 可與 NVIDIA CUDA-Q 軟件平臺配合使用，實現混合量子 - 經典計算，并與 NVIDIA NVQLink QPU-GPU 硬件互連集成，實現實時控制和量子糾錯，為研究人員和開發人員提供將當今的量子比特轉化為未來加速量子超級計算機所需的一整套工具。

參考內容：

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-ising-the-worlds-first-open-ai-models-to-accelerate-the-path-to-useful-quantum-computers

https://www.businessinsider.com/quantum-computing-stocks-nvidia-ising-ai-xndu-inoq-rgti-qbts-2026-4