量子计算产业在2025年迎来了历史性的转折点。去年10月，位于纽约总部的IBM宣布启动1,121量子比特“Condor”处理器的商业服务，随后位于加州总部的谷歌在12月初宣布，通过新型量子芯片“Willow”在5分钟内完成了原本需要超级计算机10的25次方年才能完成的计算，再次证明了量子优势（Quantum Supremacy）的实现。伴随着这些技术突破，全球量子计算市场规模预计将从2024年的13亿美元增长到2030年的50亿美元，年均增长率为25%。各国政府和企业正在激烈竞争，以争夺下一代计算范式的主导权。
特别是根据韩国政府今年8月发布的“量子科学技术培育战略”，未来10年将投入1万亿韩元预算，目标是在2035年前开发出1,000量子比特级的量子计算机。这被解读为对抗美国国家量子计划（NQI）12亿美元和中国150亿美元量子投资计划的战略性回应。由韩国科学技术院（KAIST）和首尔大学共同运营的量子计算研究中心目前已成功开发出20量子比特级的超导量子处理器，并计划在2026年前实现100量子比特。
在产业界，三星电子表现得最为积极。位于京畿道水原总部的三星电子在去年9月与美国芝加哥大学签署了量子计算联合研究中心的成立协议，并正式宣布进军利用其7纳米和5纳米代工技术制造量子芯片的业务。三星电子的代工业务部门计划从2025年第三季度开始为IBM和谷歌代工生产量子芯片，并预计通过此举创造每年5亿美元的新收入。
量子计算技术的核心在于量子比特（Qubit）这一量子信息单位。与传统计算机的比特只能拥有0或1的值不同，量子比特可以通过量子力学的叠加原理同时表示0和1，从而使并行计算能力呈指数级增长。例如，300量子比特的量子计算机可以同时处理比宇宙中的原子数量还多的2的300次方种状态。然而，量子比特极其不稳定，仅能在绝对温度0.01K（-273.14℃）的极低温环境中运行，并且由于外部干扰导致的错误率高，一直是实用化的一大障碍。
为了克服这些技术限制，主要企业采取了不同的策略。IBM采用了超导方式的量子比特，重点放在稳定性上，并宣布通过量子错误校正技术成功实现了逻辑量子比特的实现。相反，谷歌除了超导之外，还投资于光子（基于光子）量子计算研究，探索在常温下运行量子计算机的可能性。微软则通过拓扑量子比特这一创新方法，尝试开发从根本上对错误具有强抗性的量子计算机。
各国的量子计算战略与竞争格局
美国在量子计算领域仍然保持技术优势。IBM在2023年发布了1,121量子比特的Condor处理器，并在2024年提出了5,000量子比特级的Flamingo路线图。谷歌也通过量子AI研究所引领机器学习与量子计算的融合研究，最近发布的Willow芯片在量子错误校正方面取得了突破性成果。亚马逊通过AWS Braket服务提供基于云的量子计算访问，截至2024年支持全球30多台量子计算机的访问。
中国通过国家主导的大规模投资，表现出快速追赶的势头。中国科学技术大学在2021年开发了66量子比特的光子量子计算机“九章”，并在2024年成功开发了127量子比特的超导量子处理器。中国政府宣布将在2025年至2035年间向量子信息领域投入150亿美元，特别是在量子通信和量子密码领域取得了实用化成果。北京至上海的2,000公里量子通信网络已经提供商业服务，在安全通信领域被认为领先于美国。
日本则由丰田、NTT、富士通等主要企业联合专注于量子计算的实用化。特别是NTT致力于开发基于光子的量子计算技术，并在2024年上半年发布了32量子比特的光子量子计算机原型。日本政府通过2023年发布的“量子登月计划”在10年内投入50亿美元支持实用量子计算机的开发，特别集中于材料科学和新药开发领域的应用。
欧盟通过2018年启动的量子旗舰计划进行10亿欧元规模的投资。德国的IQM推出了20量子比特的商用量子计算机，总部位于芬兰赫尔辛基的该公司是欧洲最受关注的量子计算初创企业之一。荷兰的QuTech开发了基于硅的自旋量子比特技术，并通过与三星电子的合作推动半导体基础的量子计算商用化。
商用化前景与产业生态变化
量子计算的实用化预计将从特定领域逐步实现。最先被期待商用化的领域是密码解密和安全通信。目前互联网安全的基础RSA加密，使用传统计算机解密4,096位密钥需要数十亿年，而4,000量子比特级的量子计算机则可以在数小时内解密。为此，美国国家标准技术研究院（NIST）在2024年8月发布了量子抗性加密标准，主要IT企业正在开发量子安全的解决方案。
在金融领域，量子计算的应用在投资组合优化和风险分析方面非常活跃。摩根大通与IBM合作开发了利用量子算法的期权定价模型，并宣布其计算速度比传统的蒙特卡洛模拟快1000倍。高盛计划从2025年开始试运营基于量子计算的衍生品定价服务。
在新药开发领域，分子模拟的准确性和速度预计将得到革命性改善。总部位于瑞士巴塞尔的罗氏与谷歌合作进行利用量子计算的新药候选物质发现项目，并宣布预计将传统10-15年的新药开发周期缩短至5-7年。韩国的Celltrion和三星生物制剂也被认为正在考虑引入基于量子计算的生物模拟。
在人工智能和机器学习领域，量子计算的应用也备受关注。量子机器学习（QML）算法可以显著缩短传统深度学习模型的训练时间，显示出同时提高AI模型复杂度和性能的潜力。英伟达在2024年下半年推出了量子-经典混合计算平台“CUDA-Q”，通过此平台提供整合量子计算与GPU加速计算的解决方案。
在物流和优化问题解决方面，量子计算的优势也得到了证明。德国大众自2019年以来在交通流量优化中应用量子计算，并在里斯本和北京进行的试点测试中取得了减少20%交通拥堵的成果。亚马逊将量子算法应用于仓库机器人路径优化，宣布提高了15%的物流效率。
然而，量子计算的完全商用化仍面临相当大的技术和经济障碍。目前，运行量子计算机所需的稀释制冷机成本高达数百万美元，电力消耗也比传统计算机高出1000倍以上。此外，为实现量子错误校正，数千个物理量子比特才可实现一个逻辑量子比特，专家普遍认为，为实现实用的量子计算机，需要数百万量子比特规模的系统。
尽管面临这些挑战，量子计算产业的增长势头预计将持续。麦肯锡咨询公司预测，到2035年，量子计算将为全球经济创造8,500亿美元的价值，特别是在化学、材料科学、金融和加密领域将发生最大的创新。如果韩国政府和企业的积极投资和研发持续下去，预计将在全球量子计算竞争中占据有意义的位置。特别是三星电子的代工技术实力和SK电信的量子加密通信基础设施建设经验，被认为是韩国在量子计算生态系统中获得独特竞争优势的基础。
此分析仅为信息提供目的而撰写，并不意图作为投资建议或建议。投资决策应在个人判断和责任下进行。
