量子计算和生成式 AI 之间的协同作用

快速阅读: 《福布斯》消息，量子计算与生成式AI结合，为企业提供新机遇。企业需开发量子原生AI模型、拥抱混合AI方法、利用自动化量子代码生成。此举可提升效率、降低成本，增强竞争力，助力企业在未来AI驱动的世界中取得成功。

量子计算即将通过解决传统计算无法触及的问题来彻底改变行业。同时，生成式人工智能正在迅速重塑企业如何实现流程自动化、生成洞察并推动创新。这两项突破性技术的交汇点蕴含着巨大的潜力，为组织提供了一种方式来增强人工智能的能力，使其更快、更高效，并能够应对当前经典计算无法解决的挑战。

**挑战：人工智能日益增长的计算需求**

大型人工智能模型，如大型语言模型（LLMs），在自动化、自然语言理解以及创造性问题解决方面取得了显著进展。然而，这些模型在训练和部署时需要大量的计算能力。基于经典计算的传统硬件架构难以跟上这些需求。这导致了创新周期变慢、成本增加以及可扩展性有限。例如，物流、金融和供应链中的优化问题即使对于最先进的AI解决方案来说仍然昂贵且耗时。此外，数据安全问题、能源效率低下以及处理瓶颈仍然是当前AI基础设施无法完全解决的主要障碍。这就是量子计算发挥作用的地方。

为了充分释放量子计算对生成式人工智能的潜力，企业必须调整其AI策略。简单地将现有的AI模型转移到量子计算机上是不够的。以下是实现这一转变所需的必要变化：

**开发量子原生AI模型**

当前基于经典计算原理构建的AI模型严重依赖于经典机器学习和深度学习算法。然而，量子计算基于截然不同的原理——如叠加、纠缠和量子干涉现象——这些可以启用更强大的AI模型。企业需要重新思考AI模型架构，集成量子原理和算法，以解锁在决策、模式识别和优化方面的全新能力。

《福布斯》为何企业架构成为关注焦点

对于高管而言，这是一个战略机遇：那些率先开发量子原生AI的人将获得竞争优势。这些模型可以解决目前经典系统无法解决的问题——例如实时动态优化供应链或复杂多变量场景——具有更高的准确性和速度。

**拥抱混合AI方法**

虽然量子原生AI模型将在未来逐步发展，但短期内可能会出现结合经典AI和量子能力的混合系统。这种混合模型将使组织能够解决特定任务，如优化或数据处理，其中量子计算表现出色。例如，复杂的路由或预测可以通过量子驱动的算法得到增强，而业务的其他部分继续在经典AI上运行。通过采用混合方法，高管可以弥合当前AI格局与未来量子可能性之间的差距，确保企业在不进行全面技术改造的情况下保持竞争力。

混合解决方案将允许企业利用两个世界的优点，同时逐渐向量子增强的AI过渡。领先的混合量子-经典系统示例包括谷歌量子AI和微软量子，它们正在探索优化和机器学习的实际应用。

**自动化量子代码生成**

量子计算的一个主要挑战是需要专门知识来创建量子算法。然而，借助生成式AI，企业可以实现量子代码的自动化生成。业务领导者和分析师无需成为量子专家，只需用自然语言描述他们的问题，AI工具就会生成所需的量子算法。这种自动化将民主化访问量子能力，使组织能够在没有陡峭的学习曲线或高度专业的量子专业知识的情况下部署先进的解决方案。

将人工智能与量子计算相结合来实现代码自动化生成是一个令人兴奋的研究领域，由IBM的开源量子计算平台Qiskit Code Assistant探索。这可以降低企业的进入门槛，并推动量子AI的更快速创新。

**商业影响：为什么现在很重要**

对于高管来说，量子计算对生成式人工智能的影响意义重大且具有战略性。尽管量子计算在短期内不会取代现有的AI基础设施，但它将在下一代AI模型中发挥越来越重要的作用。竞争环境正在演变，那些积极了解和投资量子增强型AI的公司将在未来处于更有利的地位。

《福布斯》商业AI如何帮助新产品上市

为什么高管现在应该行动？

**领先竞争对手：**

领先的科技公司正在大力投资量子AI研究。随着这些技术成熟，未能开始量子集成准备的公司可能会落后。（来源：《福布斯》）

**解锁新能力：**

量子计算有潜力改变物流、制药、金融和网络安全等行业。从优化供应链到加速药物发现或增强金融风险模型，量子增强型AI能提供新工具，更有效地解决现有问题。（来源：麦肯锡）

**实现长期效率和成本降低：**

通过采用量子增强型AI，企业可以解决能源效率低下的问题，加快产品上市时间，并降低成本。这直接带来可持续竞争优势。（来源：世界经济论坛）

**投资人才和技能：**