【芯观点】量子和光能超越摩尔吗？ PsiQuantumQ1芯片（来源：PsiQuan

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PsiQuantumQ1芯片（来源：PsiQuantum）
后摩尔时代，全世界的科学家们都在寻找新的计算体系和架构来突破算力瓶颈。量子和光被寄予了厚望，并且在经历了数十年的实验室研究和学术探讨之后，终于开始接近成为一个商业命题。
上个月底，美国光量子计算创企PsiQuantum宣布，已完成4.5亿美元的D轮融资。由美国投资管理公司贝莱德（BlackRock）领投，微软M12风险投资基金等跟投。而在5月， PsiQuantum刚和晶圆厂Global Foundries宣布合作推出Q1量子系统，且双方正在生产量子计算机部件和芯片。PsiQuantum称，本轮融资将主要用于建造世界上第一台具有商业可行性的量子计算机。
中国资本也同样开始关注这一领域。今年2月刚成立的图灵量子团队，三个月后即宣布完成近亿元人民币天使轮融资，由联想之星领投，中科神光、前海基金、源来资本、小苗朗程跟投。脱胎于上海交通大学集成量子信息技术研究中心，图灵量子的研究团队同时在光量子信息和光子芯片领域研究十余年。图灵光子创始人、上海交通大学集成量子信息技术研究中心主任金贤敏教授介绍，融资将主要用于光量子计算芯片以及光量子计算机的研发。
基于光与量子的超越摩尔的漫长产业化征程也由此撕开了一道口子，而挑战才刚刚开始。
算力真正爆发的前夜：光与量子能带来什么？
【【芯观点】量子和光能超越摩尔吗？】人工智能（AI）正在深入改变诸如智能驾驶、语音翻译、新零售、医疗诊断等诸多领域，但计算速度、算力以及功耗问题正在成为AI进一步发展的主要瓶颈。
OpenAI发布的分析数据显示，自2012年以来， AI训练对算力的需求每3.43个月翻一番。这一增速明显快于摩尔定律——作为过去几十年来统治计算的一个基准法则，摩尔定律指出，微处理器芯片上的晶体管数每18-24个月翻一番。这意味着，基于冯·诺依曼架构的电子计算机已无法满足大数据时代对算力与功耗的要求。此外，随着晶体管尺寸逼近物理尺寸极限，摩尔定律还将面临散热等无法克服的挑战。
近几年，关于用量子和光学芯片加速AI的研究逐渐兴起。“也许我们正处在计算能力真正爆发的前夜。”金贤敏对集微网指出，而提高算力的根本性对策在于提高运算速度和降低运算功耗。
这一点上，光学将能让计算机芯片设计克服电子学的根本局限，因为光子是当前速度最快的粒子，相较电子，具有更速度、更低功耗以及低延时等特点，且不易受到温度、电磁场和噪声变化的影响，光子芯片因而也被包括金贤敏在内的海内外科学家视作最有可能替代电子芯片的未来基础性核心技术，也是超越摩尔定律的重要技术基础之一。
与此同时，量子计算是后摩尔时代突破算力瓶颈另一项被寄予厚望的技术。相比之下，量子计算经过数十年的发展，已经形成了比较成熟的理论体系。利用量子力学的反直觉特性，可以大幅加速某些类型的计算。这让量子计算机在原理上具有超快的并行计算能力，可望通过特定算法在一些具有重大社会和经济价值的问题方面（如机器学习，密码破译、大数据优化、材料设计、药物分析等）相比经典计算机实现指数级别的加速。
不过尽管优势众多，但是过去很长一段时间，光学技术主要应用于通信传输领域，借助光的更快速度、更高容量等特点实现数据的远距离传输，在计算领域则进展缓慢。由于光计算的应用场景不清晰，软硬件体系也不够完善，因而关于如何用光子代替电子芯片执行计算的想法长期停留在研究阶段。