来源：市场资讯
（来源：量子客）
在科技界，比起硬件的快速迭代，底层基础科学的突破往往需要更长期的沉淀。
近日，IBM与欧洲顶尖学府苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）共同宣布了一项长达十年的重磅合作计划。
这不仅仅是两家有着70年深厚渊源的机构的例行握手，更是对未来计算形态的一次长线押注：打破经典计算的算力“高墙”，在人工智能与量子计算的交叉地带寻找全新的算法基座。
01. 算力幻觉与被困住的科学家
过去几年，生成式AI的狂飙突进容易让人产生一种“算力无所不能”的错觉。但现实要骨感得多。当人类试图利用计算机解决真正复杂的物理世界问题时，当前的计算架构常常显得捉襟见肘。
IBM苏黎世研究院院长Alessandro Curioni对这种“算力幻觉”深有感触。作为一名前线科学家，他早年天天在电脑前模拟分子，但经典计算机的算力十分捉襟见肘，系统稍微扩大一点，或者想要一点点更精确的精度，计算量就会原地爆炸，让人无路可走。
他曾自嘲说，自己那时就像个大战风车的堂吉诃德，熬了无数个大夜，只能把这堵“算力高墙”往前推一厘米，苦苦等待奇迹发生。说白了，我们现在吹上天的所谓“数字孪生”，在挑剔的物理学家眼里，很多时候只是一份极其“劣质的复印件”。
图｜Curioni早年作为计算化学家，主要利用高性能计算机构建自然系统模型。如今，他正在研究发光分子与铝表面相互作用的模拟过程。（来源：IBM）
02. 寻找“AI*量子”的乘数效应
这堵依靠传统算力堆砌已经无法推倒的高墙，正是此次十年之约的核心标的。
IBM与ETH并没有将目光局限于今天热闹的大模型，而是指向了更底层的数学和逻辑基础：为“AI与量子时代”开发全新的算法架构。
在这场变革中，AI和量子计算不再是两条平行的轨道。
Curioni提出了一个极具启发性的“AI乘量子”（AI times quantum）愿景。这不是简单的技术叠加，而是一种乘数效应：量子计算将作为一种底层赋能技术，大幅降低模拟自然界的计算复杂度，让建立在它之上的AI变得无比强大。
反过来，目前的AI也正被用来自动发明和优化新的量子与经典算法。两者的结合，有望让过去粗糙的“数字孪生”真正达到分子与物理级别的精准度。
03. 为什么是十年？为什么是算法？
当下，各大科技巨头对量子计算硬件的宣发早已让人有些审美疲劳，但距离量子霸权的真正广泛落地依然道阻且长。
IBM此次将资源，包括资助ETH的教授职位和大量研究项目倾注于“算法”，实际上点破了当前科技界的一个隐秘痛点：没有合适的算法作为桥梁，再先进的量子硬件也只是一堆昂贵的实验室摆设。
正如Curioni所言，计算革命的真正驱动力始终是算法，未来的计算既不单靠硬件，也不单靠软件，而是取决于连接两者的算法。
此次合作聚焦的四大领域：优化与组合问题、微分方程与动力系统、线性代数与哈密顿模拟、以及复杂系统建模，听起来并不像“对话机器人”那样充满噱头，但它们才是撑起未来科学发现、工业制造甚至社会运行的隐秘骨架。
回顾历史，IBM苏黎世实验室正是在一位ETH教授的带领下起步的。这两家机构的深度绑定曾诞生过扫描隧道显微镜（STM），直接催生了后来的纳米技术热潮，并两次摘得诺贝尔奖的桂冠。
今天，面对AI与量子计算的历史性交汇，他们打算再花上一个十年，去重新写一套连接经典和量子的“算法语言”。十年的周期，既是对基础科学发展客观规律的尊重，也是一种剔除行业浮躁的长线投资。
在算力焦虑蔓延的今天，跳出对硬件的盲目堆砌，去重新发明连接经典与量子世界的“算法语言”，或许才是通往下一个黄金计算时代的真正钥匙。
引用：
[1]https://research.ibm.com/blog/ibm-eth-zurich-next-chapter
[2]https://newsroom.ibm.com/2026-03-31-IBM-and-ETH-Zurich-join-forces-to-shape-the-future-of-algorithms-for-the-AI-and-quantum-era
热门跟贴