陈根 人工智能 为何需要量子计算

现在有许多关于量子计算和人工智能的热烈讨论和技术研究。

一方面，随着ChatGPT的爆发，人工智能“奇点”临近，作为引领这一轮科技革命以及这一轮产业变革的战略性技术，人工智能被认为是推动经济社会发展的新引擎。

另一方面，量子计算也逐渐成为推动数字社会进步的另一把利器。与当前科学界的一些改良性技术相比，量子计算在算力提升方面具有颠覆性作用，它颠覆的，是目前占据主流地位的电子计算，即传统、主流的计算机，还是以电子作为基本的载体。可以说，量子计算本身，就是数字科技的核心内容之一，是推动数字经济时代的核心力量。

作为人工智能的三要素之一，算力构筑了人工智能的底层逻辑。算力支撑着算法和数据，算力水平决定着数据处理能力的强弱。在 AI 模型训练和推理运算过程中需要强大的算力支撑。并且，随着训练强度和高速率的运算带来的复杂程度的逐年增加，人工智能算法的算力以及精度的要求也在逐渐提高。

2022年，ChatGPT的爆发，也带动了新一轮算力需求的爆发，对现有算力带来了挑战。根据OpenAI披露的相关数据，在算力方面，ChatGPT的训练参数达到了1750亿、训练数据45TB，每天生成45亿字的内容，支撑其算力至少需要上万颗英伟达的GPUA100，单次模型训练成本超过1200万美元。

尽管GPT-4发布后，OpenAI并未公布GPT-4参数规模的具体数字，OpenAI CEO山姆·阿尔特曼还否认了100万亿这一数字，但业内人士猜测，GPT-4的参数规模将达到万亿级别，这意味着，GPT-4训练需要更高效、更强劲的算力来支撑。

尽管以ChatGPT为代表的AI大模型的爆对算力提出了越来越高的要求，但受到物理制程约束，算力的提升却是有限的。

作为未来算力跨越式发展的重要探索方向，量子计算具备在原理上远超经典计算的强大并行计算潜力。基于量子的叠加特性，量子计算就像是算力领域的“5G”，它带来“快”的同时带来的也绝非速度本身的变化。量子计算的发展离不开计算架构的革新，这一点在近年来得到了显著的体现。

（编辑：银川站长网）

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