在人工智能（AI）浪潮席卷全球之际，量子计算正悄然崛起，成为下一代计算范式的先锋。2025年9月，莫瑞证券（大摩）发布深度报告《量子计算：AI的终极加速器》，预测量子计算与AI的协同将颠覆世界格局。

报告指出，2024年量子计算产业估值仅5亿美元，但根据第三方和产业参与者预测，2030年前市场规模将达10-20亿美元，2030-2040年爆炸式增长至150-300亿美元。这一万亿级潜力源于量子计算的独特优势：指数级并行处理能力，能解决AI训练中的复杂优化问题，如药物发现和气候模拟。

英伟达（NVDA）作为AI芯片霸主，正疯狂押注量子领域，通过投资多家初创公司，构建量子+AI生态，抢占未来计算高地。

量子计算发展三阶段：从NISQ到通用革命

大摩报告将量子计算发展划分为三阶段，清晰勾勒其演进路径。第一阶段（NISQ，含噪声中等规模量子计算），当前正处于2024年左右。这一阶段的量子计算机比特数达数百，噪声干扰高，但已足以进行初步实验，如量子机器学习和优化算法。IBM的Eagle处理器（127量子比特）是典型代表，2024年已用于AI药物筛选，加速新药开发30%。

第二阶段（FTQC，容错量子计算）预计2029年开启。通过纠错码和逻辑量子比特，系统噪声降至可忽略水平，比特数达数千，支持复杂量子算法如Shor分解和Grover搜索。报告预测，这一阶段将解锁金融风险建模和材料科学模拟，市场规模跃升10倍。谷歌的Sycamore处理器2023年实现“量子优势”，预示FTQC的曙光。

第三阶段（大规模通用量子计算）或在2040年实现，比特数超百万，噪声近零，支持通用量子计算。届时，量子机将模拟分子行为，解决经典超级计算机需千年计算的问题，如蛋白质折叠。大摩强调，这一阶段将与AI深度融合，量子加速器放大AI模型规模，训练GPT-6级模型时间从月级缩短至小时。

量子计算的指数增长源于硬件突破：超导、离子阱、光量子等路线各领风骚。2024年，全球量子比特总数超1万，投资额达50亿美元，同比增长40%。但挑战犹存：噪声、纠错和规模化需巨资，预计2030年累计投资超1000亿美元。

量子+AI：协同而非竞争的“超级引擎”

报告特别强调量子计算与AI的“强大协同增效关系”，视其为“合作”而非“竞争”。量子芯片设计为高效“量子加速器”，与经典AI系统无缝集成，解锁指数级计算能力。传统AI依赖GPU并行处理，但量子机擅长优化问题，如神经网络训练中的梯度下降，可加速1000倍。

英伟达CEO詹森·黄表示：“量子是AI的终极伙伴，将经典计算推向极限。”

具体应用包括：量子机器学习（QML）提升AI准确率20%；量子优化解决物流和供应链难题，节省企业成本15%；量子模拟加速药物发现，辉瑞2024年使用量子AI缩短新药周期2年。

大摩预测，2030年量子+AI市场占总计算市场的30%，颠覆制药、金融和能源行业。PsiQuantum首席科学官Peter Shadbolt称：“规模足够大的量子计算机将解决经典无法触及的商业问题。”

英伟达的疯狂押注：战略卡位量子生态

作为AI芯片领导者，英伟达正深度布局量子领域，2025年投资超10亿美元，覆盖三大热门路线：离子阱、中性原子和光量子。报告梳理行业关键玩家：IBM作为先驱，推动实用量子计算机和全球生态；IonQ专注离子阱技术，加速商业化；Quantinuum（霍尼韦尔量子与剑桥量子合并）整合硬件软件；英伟达则提供GPU平台和cuQuantum软件，支持量子模拟和算法开发。

英伟达近期投资Quantinuum（5亿美元）、QuEra（中性原子，3亿美元）和PsiQuantum（光量子，2亿美元），构建全栈量子生态。cuQuantum SDK已集成到IBM Qiskit和Google Cirq，2024年下载量超10万。

黄仁勋表示：“我们不是量子制造商，而是生态赋能者，帮助开发者从NISQ过渡到FTQC。”这一押注战略意味深长：量子模拟需经典GPU支持，英伟达GPU占量子工作负载80%，预计2030年量子收入达100亿美元。

大摩预测，2030年量子初创并购潮将涌现，英伟达或成最大赢家。

量子投资热潮背后是商业化前景明朗。私营资金2024年达30亿美元，政府支持超50亿美元。贝佐斯和盖茨的投资加速硬件迭代，PsiQuantum目标2026年百万量子比特机。Shadbolt强调：“量子将解决地球上无人能解的商业难题。”应用场景包括：金融（量子蒙特卡洛模拟，风险评估精度提升50%）；制药（量子化学模拟，新药成功率升30%）；物流（量子优化，亚马逊节省成本20%）。

2029年，英伟达量子收入或占总营收10%。量子+AI的颠覆，将从实验室走向现实。