量子運算突破臨界點 華爾街預期或落後產業進程
Quantum's big leap puts data centers in the spotlight
作者: Tessa McCann,April Roach | 時間: Thu, 19 Feb 2026 06:02:01 GMT | 來源: CNBC
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數十年來量子運算主要局限於研究實驗室，但距離其突破時刻可能比華爾街許多人士預期的更近。
這項運用量子力學原理解決當今最強大傳統超級電腦無法處理問題的技術，長期以來被視為未來式科技。但近年快速進展正加劇產業投資熱潮，也激發關於這些強大電腦將如何與蓬勃發展的資料中心等產業整合的討論。
「到本十年末，我們有信心將有具商業價值的機器進入資料中心，」微軟量子企業副總裁Zulfi Alam向 CNBC 表示。
「去年我還無法如此明確地斷言，但今年可以確定，到2029年將出現具商業價值的機器，意指它們能執行傳統電腦無法處理的計算，」帶領公司可擴展量子機器開發的Alam說。
傳統電腦透過開關或位元，在任意時刻傳導或阻斷電流來進行運算。位元數量越多，運算能力越強。量子電腦則利用特定材料在極低溫下同時處於「開」與「關」狀態的特性，使量子位元（qubits）能以極大速度完成相同計算。
微軟去年推出名為Majorana的新型量子運算晶片，與谷歌、亞馬遜等提供隨需求擴展運算能力的超大規模運算商一樣，正大舉投資此項技術。
Moor Insights & Strategy 首席執行長兼首席分析師Patrick Moorhead指出，超大規模運算商與平台供應商正透過雲端存取、定價控制及開發者平台加速投資，國防產業則提前布局量子運算與網路技術。
智庫歐洲國際政治經濟中心（ECIPE）数据显示，中國以近180億美元公共投資領先全球，歐盟緊隨其後，各國政府亦加大投資力度。
標普全球市場智庫量子運算與雲端經濟分析師Ellie Brown表示，多數產業路線圖已將系統實際建置時間定於2028至2032年間。
瑞銀分析師Madeleine Jenkins指出，儘管企業路線圖提前布局，該機構仍預估量子運算優勢將在2030年代初顯現。「許多企業告訴我，2027年將是量子發展的關鍵年份，無論是路線圖進度或技術成果，」她說。
這些時間表共同顯示產業正穩步邁向實際應用，同時凸顯現有資料基礎設施亟需演進以因應新需求。
瑞銀詹金斯帶領的分析師團隊1月發布的103頁報告指出，產業已接近完成建造成本數千萬美元的量子電腦，該機器能在200秒內解決傳統超級電腦需耗時一萬年運算的問題。
專家向CNBC表示，量子技術潛在影響包括降低高耗能資料中心的能源需求，同時減少人工智慧訓練所需的工作負載。
「關鍵在於時間：當問題解決耗時從數千小時縮短至數秒或數分鐘，能源需求自然大幅降低，」詹金斯強調。
微軟的Alam也指出量子電腦的低功耗特性，說明Majorana 1晶片「在掌心大小裝置展現超越全球總運算量的威力，且不產生高熱，運行溫度極低。」
雖然量子技術快速發展，但短期內不太可能取代資料中心現有的傳統運算架構。
「理想狀況下問題解決的工作負載效率將全面下降，但不會完全取代傳統運算，」標普的Brown表示。
Alam強調量子系統不會獨立運作：「量子機器並非單一實體，而是混合工具，需要緊鄰高效能電腦的量子加速器。」
Moorhead也指出，若量子技術規模化，可能在資料中心內新增「特殊基礎設施」類別，推動設施設計轉向自帶電力與散熱需求的「量子模組」。
「短期內不會取代主導能源需求的人工智慧資料中心擴張，但將增添專用負載與運作複雜性，」他透過電郵評論表示。
最終這可能改變需求形態而非規模，人工智慧熱潮仍將是資料中心需求的主要驅動力。
在實際資料中心環境內建構此類系統並非易事，可能需要全新專用設施。
Brown與標普分析師Kelly Morgan指出，目前僅少數專用量子電腦部署於資料中心，業界正協商產業標準以加速普及。
Brown表示：「將量子系統整合至資料中心仍需大量客製化工程，且缺乏足夠量子人才有效安裝運用。」
但她預期長期將出現「量子技術與人工智慧等資料中心領域的良性互動」，兩者協同解決問題。
國際金融協會會長Tim Adams強調，這些挑戰凸顯未來十年持續投資資料中心基礎設施的必要性。
「資料中心對推動技術轉型至關重要，應視為實現未來十年重大突破的關鍵投資之一，」Adams向CNBC表示。
Brown指出，此階段已展開，近期湧現大量併購活動以建構量子商業化所需能力。
「過去三個月併購規模驚人，」Brown提到離子量子公司IonQ的多項收購案，「業者不僅為提升量子人才與技術，更為掌握供應鏈。」
除機遇外，資料安全被視為最大風險。
瑞銀指出，足夠強大的量子電腦可能破解現行加密方法，使安全系統失效。該報告警告企業必須採用新型抗量子加密技術，相關投資須於未來幾年啟動。
即便投資熱潮湧現，微軟Alam提醒前路並不容易。「這需要大量血淚與汗水，」他預期量子機器上線將面臨性能指標達標到技術難題等諸多挑戰，所有要素必須「適時匯聚」才能見證真正突破。