然而，这项复杂而神秘的技术前景诱人，以至于全球最大的科技公司、财力最雄厚的国家和最强大的国家都在押注于此。
若量子计算技术成功投入规模化应用，将为用户带来军事与经济双重优势。正如人工智能领域的竞争，中美两国正投入数十亿美元研发该技术，争相抢占先机。
PsiQuantum公司指出，当前量子计算主要面临的是规模化问题（图片来源：PsiQuantum）
量子计算机之所以前景广阔，是因为它们能同时处理多重可能性，而传统计算机只能逐一评估选项。其原理是利用“量子比特”，例如超导电路、囚禁离子、光子或中性原子等可操控的量子系统。
与传统计算机的基本计算单位比特类似，量子比特同样能以0或1的形式存储信息。但量子比特还能处于量子叠加态——这种状态是0和1的混合状态。这种叠加特性，使得量子比特能同时探索近乎无数种0和1的组合可能性。
量子计算这种探索指数数量级可能性的能力，使得量子硬件有望通过Shor算法循环处理数学问题，从而破解现代加密技术。
兰德公司物理科学家爱德华·帕克指出，我们并不希望量子技术的重点应用在密码的破解与反破解上，但遗憾的是，无法完全排除这种可能性。
为应对量子计算机的威胁，美国国家标准与技术研究院（NIST）已制定适用于政府机构的抗量子加密标准，并于2025年开始推广实施。
NIST后量子密码项目负责人、数学家达斯汀·穆迪表示，政府计划到2035年推动多个部门采用新标准，预计多数部门将实现这一目标。
穆迪指出，根据历史经验，让整个加密算法行业或组织大多数机构完成加密算法转换通常需要10—20年时间。值得庆幸的是，在现有安全防护水平下，当前的量子计算机尚未对加密系统构成迫在眉睫的威胁。
尽管如此，怀着终有一天能够通过量子计算破译加密信息的希望，包括美国和俄罗斯在内的全球顶尖电子监听机构，正以“先收集后解密”的策略，大规模收集海量通信数据。
驱动量子计算机发展的不仅是其解密的前景。企业期待其能解决传统超级计算机处理速度过慢或结果不够精确的各类任务，例如原子级化学配方的快速迭代、不同构型飞机设计的流体力学建模优化、超高效物流路线规划等。
谷歌、微软和IBM等一些大公司宣称取得了重大突破，但这些成就的重要性与有效性仍存在争议。
谷歌2025年10月宣布其量子算法与芯片已实现“可验证的量子优势”，在解决特定问题时比顶尖超级计算机更快更高效。但部分研究者对此成果的实际价值存疑，尤其在2019年后谷歌宣称达成“量子霸权”却未展示实际应用后，质疑声更甚。
尽管如此，众多企业仍在大肆宣传技术突破，宣称即将实现重大突破。2025年2月，微软宣布成功开发出一种新型物质状态，可作为量子计算机中的超导体使用。同年9月，初创公司PsiQuantum宣布完成10亿美元E轮融资，并致力于研发具备容错能力的百万量子比特计算机。
IBM于2025年6月宣布，其量子星灵（Quantum Starling）计算机项目进展顺利，预计2029年将建成。这款容错性强大的大型计算机内存容量相当于全球最强大超级计算机总和的1500万亿倍（10^48）倍。
IBM量子系统副总裁、研究员奥利弗·戴尔确信2026年业界将推出实现量子优势里程碑的硬件。
这些只是量子计算机开发领域不断扩张的公司中的部分进展，这些公司都选择了不同的技术路线。通过依赖和操纵不同的量子系统，其硬件的架构略有不同。行业观察人士表示，目前尚不清楚中性原子、离子阱、光子、超导电路或其他类型的量子系统哪种最有效。
兰德公司的帕克指出，除了量子解密技术外，目前还没有哪款“杀手级应用”能让其确信地说量子计算必将彻底改变整个行业或人类活动的整个领域。这些截然不同的技术路线、不确定的前景以及存在的争议，使得外界观察者的意见存在分歧。
美国国防预研局（DARPA）量子基准测试计划（QBI）项目经理乔·阿尔特佩特表示，其所知的十位顶尖物理学家中，半数坚信量子计算机将成为21世纪最重要的技术，而另一半则认为，永远无法构建出强大的量子计算机，即便成功，其价值也不会超过笔记本电脑。
然而，他表示商业量子计算机开发商的豪言壮语以及该领域数十亿美元的投入，实在难以忽视。DARPA计划通过QBI项目来解析这一现象，该项目旨在验证是否能在2033年前建成一台“实用级”量子计算机，即高效计算带来的价值超过其成本。
私营企业对实用级量子计算机的建造时间预测不一，从PsiQuantum公司2027年的雄心勃勃目标，到更模糊的“2030年代初”说法。
为推进QBI项目，DARPA已聘请400人测试和评估各类量子计算机。参与评估的企业需要向该机构提交设计方案，并接受三个阶段的严格评估。目前已有十余家企业参与其中。
许多量子计算公司通过突出其硬件所含量子比特数量来宣传技术突破。但阿尔特佩特指出，单纯统计谁拥有最多量子比特或最优质的量子比特，根本无法预测谁最终能成功。对此，DARPA表示其正在评估50项不同的指标来量化量子计算机的实用性能。
阿尔特佩特表示，虽然没有太多经验可参考，但实用级量子计算需要的系统规模至少要比现有系统大1000倍。至于如何实现更大规模和更高品质计算，方法就见仁见智了。
即便是当今最先进的量子计算机也存在易出错的特性。这是由于量子比特极易受到电磁干扰、微小振动及温度波动等外界因素的干扰。为将这些干扰降至最低，量子处理器通常被安置在配备减震地板的无尘设施中，并通过氦-3和氦-4超低温制冷系统，冷却至仅比绝对零度高几千分之一度。
这引发了企业对于可超冷化学物质的“采购竞赛”。因此，Interlune等初创企业正在开发前往月球的系统，计划从月壤中提取氦-3。
一些企业表示，他们在构建更强容错能力的计算机方面取得了显著进展。IBM的戴尔指出，量子优势的关键在于对量子比特错误率的持续优化。
兰德公司的帕克指出，由于错误会在数百万次运算中迅速累积，量子计算机的精度要求必须远超99.9%，只有当精度达到99.999999999%时，才能真正具备竞争力。
叠加原理使得量子计算机能够随着每个新增量子比特的加入，探索指数级增长的可能性（图片来源：Pete Hansen/Shutterstock）
帕克表示,据估计，当量子比特数量达到10万到100万时，量子计算机才能真正发挥强大性能，而目前仅能达到约100个至几百个量子比特。
PsiQuantum公司量子应用副总裁萨姆·帕利斯特表示，其公司核心理念之一就是要构建一台超过一百万个物理量子比特的实用级量子计算机。
帕利斯特指出，尽管构建几个量子比特系统已相当困难，但一旦拥有这些系统，要构建大规模系统实际上就变成了基础设施问题，混凝土、钢材、电力、低温基础设施成为了最大难题，而非量子物理本身。
2025年11月，PsiQuantum与洛克希德-马丁公司签署谅解备忘录，双方将共同开发量子计算在航空航天与国防领域的应用，包括流体动力学建模、应力应变行为分析、推进系统研究、热传导模拟以及量子力学相互作用模拟等。
该公司表示，量子计算机可大幅加速航空结构工程设计流程，理论上可使得飞机设计耗时缩短至原来的10%；此外，量子计算可能超越当前由生成式人工智能（AI）驱动的工程流程。他们认为，生成式AI模型擅长缝合已知，但不擅长探索未知。
量子计算技术的应用前景广阔且多元：波音公司正研究将其应用于开发耐腐蚀材料和防腐涂层；罗罗公司希望该技术能加速“大型流体计算”；汉莎航空则在探索其在优化登机口分配中的应用潜力。
目前，这些应用还只是理想化的构想。就像早期的传统计算机一样，量子计算机最终将如何应用，目前尚难以预测，可能需要先制造出这些计算机，才能真正了解它们的用途。
（陈蕾，中国航空工业发展研究中心，编译自AW&ST 2026-01-02）