GPU真會被量子計算淘汰？技術(shù)大佬的分歧與現(xiàn)實落差
2025年11月下旬，英特爾前任CEO帕特·基辛格一席“2030年前GPU或?qū)⒈蝗〈钡难哉?，再次把量子計算推上了輿論風(fēng)口?；粮翊竽戭A(yù)測，量子技術(shù)的普及速度可能快到讓整個行業(yè)措手不及，甚至有望在兩年時間內(nèi)實現(xiàn)主流落地。這一說法不光挑戰(zhàn)了行業(yè)共識，也與英偉達的黃仁勛等技術(shù)巨頭形成了鮮明對立——后者公開表示，量子計算距離實際可用尚需至少20年。
技術(shù)分歧與產(chǎn)業(yè)利益交織
為什么業(yè)界大佬們對于量子計算的普及時間表會出現(xiàn)如此巨大的分歧？除了他們對技術(shù)本身判斷的不同，背后還隱含著各自的產(chǎn)業(yè)立場和策略考量。例如，在卸任英特爾后，基辛格投身風(fēng)險投資領(lǐng)域，其所在機構(gòu)正積極布局量子賽道。而英特爾本身也有量子處理器研發(fā)項目，曾推出12比特的Tunnel Falls量子處理器，并計劃在2030年代開發(fā)規(guī)模更大的量子計算系統(tǒng)。這些動作無疑影響著他對未來趨勢的表態(tài)。
量子計算與GPU的“博弈”
量子計算為何令業(yè)界翹首以盼？其關(guān)鍵在于量子比特的“疊加態(tài)”和并行能力，使其在面對某些極度龐雜的計算任務(wù)時，有望實現(xiàn)指數(shù)級的性能飛躍。理論上，某些AI訓(xùn)練或科學(xué)計算任務(wù)，依賴于大規(guī)模矩陣運算，使用傳統(tǒng)GPU集群需要數(shù)月，而擁有足夠糾錯能力的量子計算機或許能在幾小時甚至幾分鐘內(nèi)完成。
支持者如基辛格認為，一旦量子算法真正從 O(n2) 降到 O(log n)（如HHL算法優(yōu)化矩陣求逆），GPU現(xiàn)有的算力優(yōu)勢將瞬間崩塌。然而，實際情況遠比設(shè)想復(fù)雜。如今的量子比特極易受環(huán)境干擾，高精度量子糾錯技術(shù)仍處于實驗階段，工程化還有很長的路要走。即便是2024年IBM和谷歌展示的新處理器，也多聚焦于“量子優(yōu)越性”示范，而距離廣泛商業(yè)落地還有距離。
現(xiàn)實中的“異構(gòu)計算”路線
更多業(yè)內(nèi)理性聲音認為，技術(shù)變革往往不是“一刀切”的徹底替代。就像過去CPU、GPU各自“分工”后并未出現(xiàn)某一技術(shù)全面淘汰另一技術(shù)，而是在特定算力需求下協(xié)同進化，未來十年計算領(lǐng)域很可能長期維持“量子-經(jīng)典-AI”三足鼎立的異構(gòu)計算格局。比如，材料模擬、藥物研發(fā)、組合優(yōu)化等極端特殊場景下，量子計算或許會顯著領(lǐng)先，但大部分日常任務(wù)仍由經(jīng)典算力架構(gòu)承擔(dān)。
不止如此，英偉達等公司已在推進“量子-經(jīng)典混合平臺”，嘗試把量子計算變成GPU、CPU等系統(tǒng)架構(gòu)的補充“加速器”，這一趨勢更加印證了未來算力將走向融合而非單極。
泡沫與冷靜：產(chǎn)業(yè)周期不可回避
關(guān)于AI算力泡沫的問題，基辛格的觀點也頗具爭議。他認為當(dāng)下的AI資本熱潮存在一定“虛高”，實際場景應(yīng)用尚未跑贏資本預(yù)期，這的確反映了產(chǎn)業(yè)泡沫的典型特征。不過他同時也預(yù)測，AI泡沫會一直持續(xù)到量子計算出現(xiàn)顛覆性突破。更多業(yè)界人士則強調(diào)，哪怕量子計算快速進展，計算行業(yè)泡沫的調(diào)整也更可能是漸進而非驟變。
歷史的回聲與新一輪競賽
值得玩味的是，基辛格一貫看高顛覆性技術(shù)。早在2007年，他就曾宣稱兩三年后顯卡將消失，并力推x86多核統(tǒng)一通用計算與圖形渲染，最終敗給了英偉達的GPU專用架構(gòu)。如今他再次力挺量子對GPU的沖擊，某種程度上也是對技術(shù)范式切換周期的信仰與堅持。
技術(shù)的未來確實難以被準確預(yù)判，人們往往高估了技術(shù)短期的突破速度，卻低估了它長期的革命性轉(zhuǎn)變。無論業(yè)界領(lǐng)袖觀點如何分歧，一種趨勢已然明朗：量子、AI和經(jīng)典計算、GPU芯片，都將在未來數(shù)十年里共同編織出計算能力的新篇章。
