生成式 AI 与量子计算的融合，正像一场科技界的 “化学反应”，在 2025 年迸发出令人瞩目的新进展。这两个领域的结合，不仅突破了传统计算的边界，更在药物研发、金融风控、材料科学等多个领域展现出巨大潜力。下面，我们就来看看这些前沿研究的最新成果。
? 量子 - 经典混合模型在药物发现中的突破
在癌症治疗领域，KRAS 蛋白一直是个 “硬骨头”。大约四分之一的人类肿瘤中都存在 KRAS 突变，可目前 FDA 批准的药物效果有限。英矽智能与多伦多大学的研究团队，用一种量子 - 经典混合模型带来了新希望。
他们把量子变分生成模型（QCBM）和长短期记忆网络（LSTM）结合起来，训练了一个包含 110 万种分子的数据集。量子模型负责学习复杂的概率分布，生成新的分子结构；经典模型则处理化学结构的序列数据。两者配合，一次性生成了 100 万种候选分子。经过筛选和实验，两种分子脱颖而出，对多种 KRAS 突变型都有抑制活性。
这种方法和传统药物发现相比，不用依赖大规模的物理化合物库，大部分筛选工作在云端就能完成，大大降低了成本和时间。虽然现在还不能说量子方法绝对优于经典方法，但随着量子硬件的升级，未来的潜力不可限量。研究团队已经计划把这种模型推广到更多 “不可成药” 的蛋白靶点上。
? 量子纠错技术的革新
量子计算机虽然强大，但容易受噪声干扰。谷歌 DeepMind 和量子 AI 团队推出的 AlphaQubit，就像给量子计算机装了个 “纠错卫士”。
AlphaQubit 是基于 Transformer 架构的神经网络解码器，能准确识别并纠正量子计算中的错误。在 Sycamore 量子处理器的实验中，它的错误率比传统方法低很多，尤其是在大规模实验中表现更优。比如，在距离 5（49 个物理量子比特）的实验中，它的错误率比张量网络方法低 6%，比相关匹配方法低 30%。
更厉害的是，AlphaQubit 在模拟的 241 个量子比特系统中也表现出色，显示出良好的泛化能力。虽然目前还不能实时纠正超导处理器中的错误，但这项技术为构建可靠的量子计算机迈出了重要一步。
? 量子计算在金融领域的落地实践
金融行业对算力的需求一直很大，量子计算在这里也找到了用武之地。玻色量子与邮储银行合作的 “基于量子计算算法的银行云柜台柜员调度方案”，就是一个典型例子。
银行云柜台的柜员调度是个复杂的优化问题，经典算法处理起来效率不高。而相干光量子计算机能在毫秒级时间内找到全局最优解，计算速度比市面上最优秀的经典优化器快 20 多倍。这不仅节省了计算资源，还为银行运维管理提供了新工具。
除了柜员调度，量子计算还在信用评分、投资组合优化等场景中得到应用。比如，平安银行在玻色量子的 “天工量子大脑” 上，用低于 1ms 的时间完成了信用数据集特征筛选计算，并且找到了更低能量的可行解。这些实践表明，量子计算正在金融领域发挥越来越重要的作用。
? 量子计算在材料科学中的应用
材料科学中的电子结构计算、新材料发现等任务，对计算能力要求极高。量子计算的出现，为这些难题提供了新的解决方案。
量子算法如量子相位估计和变分量子本征求解器（VQE），能有效模拟分子的电子波函数，计算电子的能级和分布。比如，用 Qiskit 库模拟水分子的电子能量，通过 VQE 算法可以得到较为精确的结果。这种方法在大规模复杂分子体系中，比传统方法更高效。
在新材料发现方面，量子计算可以模拟材料的电子、晶体结构等性质，预测材料在不同条件下的行为。例如，模拟金属和半导体的电子传输特性，发现具有优异电导性的材料。未来，量子计算有望加速新材料的研发，推动能源、环境等领域的技术革新。
?️ 量子机器学习的训练优化
量子机器学习（QML）是量子计算与经典机器学习的交叉领域，如何提高训练效率是关键。CUDA Quantum 的混合编程模型，为解决这个问题提供了思路。
CUDA Quantum 采用分层架构设计，支持在 GPU 上高效执行量子操作。通过量子内核编程模型，编译器自动生成 GPU 可执行的量子指令序列。在量子梯度计算中，结合 Tensor Core 的混合精度计算，可实现近 60 倍的加速。此外，批量量子态模拟、显存优化等技巧，也能提升训练效率。
还有研究提出的 Quantum-Train 框架，从模型压缩的角度重新思考量子 - 经典混合机器学习。它通过量子神经网络和经典映射模型的结合，显著减少了训练过程中的参数数量，在分类任务中表现出良好的效果。
? 未来展望
2025 年的这些研究进展，让我们看到了生成式 AI 与量子计算融合的巨大潜力。在药物研发中，量子 - 经典混合模型正在攻克 “不可成药” 靶点；在金融领域，量子计算优化着复杂的业务流程；在材料科学中，量子模拟加速着新材料的发现。
不过，量子计算技术仍处于早期阶段，存在噪声、量子比特数目有限等问题。但随着硬件的不断发展，这些挑战正在逐步被克服。可以预见，未来生成式 AI 与量子计算的结合，将在更多领域实现突破，为我们解决复杂问题提供更强大的工具。
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