2月12日，谷歌CEO Sundar Pichai在迪拜举行的世界政府峰会上表示，量子计算机“真正有用”还需要5到10年的时间。同时，Pichai还表示，当前的“量子时刻”让其想起了2010年代人工智能的发展。量子领域的一系列进展令人兴奋。
此前，在1月7日的CES贸易展英伟达分析师日上，英伟达首席执行官黄仁勋表示，“非常有用”的量子计算机可能还需要二十年左右的时间。扎克伯格随后也发声附和，量子计算离实用化尚远。
似乎，量子计算的技术路线发展、商业进程落地时间表、工程实施优化等等的一系列问题充斥着争论与辩驳，而上一轮科技浪潮的代表人工智能（AI）技术从寒冬迈向关键突破的艰辛来路、亦从技术概念的“烫手山芋”到信息工业革命引领者与现今量子计算的困境迷思又是何其相似。
事实上，我国量子领域的不少权威专家与学者均认同黄仁勋对量子计算的看法。
AI逆袭剧本是否能在量子领域再次上演
量子计算的起始应源于对“世界真相”的探求。
1981年，Richard Feynman指出，为了克服电子计算机模拟量子系统时存在的复杂度指数增长困难，应当造一台用量子力学直接进行计算的计算机，这个洞见被视为量子计算的起点。
1985年，David Deutsch提出了量子图灵机（Quantum Turing Machine）的概念，为量子计算奠定了理论基础。1994年，Peter Shor提出了著名的Shor算法，展示了量子计算机在因数分解问题上的指数级加速能力。
这一突破使量子计算从理论走向了实际应用的可能性。随后，Lov Grover提出了Grover算法，展示了量子计算机在搜索问题上的优势。
量子计算发展至今，潜力、未来标志等词语不绝于耳的迸发。但热潮退去后的理智告诉我们，现在我们犹如在2010年的AI一样，须找准定位，步步为营。
AI的蓬勃发展并非一蹴而就。例如，商汤科技，其自创立之初便在人工智能基础研究领域投入大量精力，致力于深度学习、计算视觉和图像识别等核心技术的研发，历经多年积累才在多个领域实现技术落地与商业应用。旷视科技同样聚焦于计算机视觉，从算法优化到场景拓展，逐步构建起自身在AI领域的竞争优势。依图科技和云从科技也都在漫长岁月中，凭借对市场需求的精准把握，不断打磨技术，拓展应用场景，才推动AI产业逐步走向成熟。
世界级科创公司的创始人纷纷对量子计算的时间表发表自我看法，随后摇摇欲坠或火箭攀升的量子计算股票价格，不禁令人发问，量子计算的热度真的不需要一次“冰桶”挑战吗？
2024年9月7日，2023年度国家最高科学技术奖获得者，中国科学院院士、南方科技大学校长薛其坤在2024浦江创新论坛上表示：估计至少还需要10到20年才能研制出「通用的执行任何量子算法」的量子计算机。
2025年2月4日，中国科学技术大学潘建伟教授在参加2025国际量子科学与技术年（IYQ）开幕式时表示，通用量子计算机仍需较长一段时间的发展。
量子计算领域现今仍未有任何一家企业推动量子计算机从“专有”走向“通用”，就像2010年的AI“四小龙”一样站在了产业进阶的关键节点，何去何从应谨慎抉择。
AI四小龙在AI 2010时期的“那一次”转身
（一）AI四小龙的诞生与早期发展（2011-2017）
AI四小龙——商汤科技、旷视科技、依图科技和云从科技，均成立于2011年至2015年间，正值中国人工智能领域的萌芽期。这一时期，计算机视觉技术成为AI发展的核心赛道，四小龙凭借在图像识别、人脸识别等领域的突破迅速崭露头角。
商汤科技（2014年成立）：以深度学习技术为核心，迅速在安防、金融等领域落地应用，成为全球估值最高的AI初创公司之一。
旷视科技（2011年成立）：以人脸识别技术起家，早期在安防和金融领域占据重要市场份额，成为行业标杆。
依图科技（2012年成立）：专注于医疗影像分析和智慧城市，凭借高精度算法在医疗领域取得突破。
云从科技（2015年成立）：以金融和安防为主要场景，迅速成为“AI国家队”代表。
这一时期，四小龙通过技术积累和资本支持，奠定了行业地位。然而，高研发投入和商业化落地缓慢的问题也逐渐显现。
（二）资本热潮与商业化探索（2018-2021）
2018年至2021年，AI四小龙进入快速发展期，资本市场的追捧使其估值飙升，但商业化难题始终未解。
四小龙在这一时期完成了多轮融资。例如，商汤科技在2018年完成C轮融资，估值超45亿美元；旷视科技也在2019年完成D轮融资，估值达40亿美元。
尽管四小龙在安防、金融、医疗等领域取得了一定成绩，但市场需求有限，尤其是政府端（ToG）业务周期长、回款慢，导致盈利能力不足。
四小龙持续加大研发投入。以商汤为例，2022年研发费用高达40.14亿元，研发费用率超过100%。
（三）AI 2.0时代的挑战与转型（2022-2024）
2022年后，生成式AI和大模型技术的崛起对四小龙的传统业务形成巨大冲击。
百度、阿里等科技巨头在大模型领域迅速布局，四小龙在技术和资源上处于劣势。
商汤科技2023年上半年亏损24.57亿元，云从科技2024年预计亏损6.88亿元至5.90亿元，财务状况持续恶化。
四小龙积极寻求突破。商汤科技推出“日日新”大模型体系，云从科技与华为合作开发AI大模型应用，依图科技通过多模态学习提升泛化能力。
祛除浮夸噱头 筑牢量子科技发展根基
诚然如谷歌CEO Sundar Pichai所言，量子计算机“真正有用”还需要5到10年的时间。我们需要客观理性地认识到，目前全球范围内没有一台量子计算机能达到可实用化水平，能够解决实用化问题，包括IBM、谷歌和我们国家的顶尖科研团队。
近年来，量子计算作为新一轮科技革命和产业变革的战略制高点，成为全球科技竞争的重要赛道。
我国科研工作者以 “十年磨一剑” 的定力，不断突破量子比特操控、纠错等核心技术，逐步缩小与发达国家的差距。
然而，在这一领域快速发展的同时，个别企业却以 “量子计算” 之名行 “技术包装” 之实，炮制概念炒作噱头，误导市场与公众，甚至试图套取政策与资本资源。“已实用化的量子计算机”的此类 “偷换概念”的误导性宣传，不仅模糊了技术边界，更可能让外界对我国量子计算的真实水平产生误判。
此类行为不仅违背科学精神，更可能透支行业信誉、扰乱创新生态，必须引起高度警惕。
历史镜鉴：科技浮夸风危害深远
回顾我国科技发展历程，类似的“伪创新”教训并不鲜见。21 世纪初，“汉芯” 事件以打磨芯片标识的造假手段骗取国家经费，导致国产芯片研发一度陷入信任危机；近年来，部分企业打着 “纳米科技”“人工智能” 旗号，以实验室阶段成果包装成 “颠覆性产品”，最终因技术空心化而暴雷。
这些案例的共性在于：以国家战略需求为幌子，用华丽辞藻掩盖技术短板，通过资本运作和舆论造势打造虚假繁荣。若放任此类行为蔓延，将挤占真正创新主体的资源空间，扭曲科技评价标准，甚至动摇全社会对科技创新的信心。
行业隐忧：虚假繁荣背后的三重风险
当前，量子计算尚处于 “技术攻关 — 场景验证” 的爬坡期，任何急功近利的炒作都可能埋下隐患。
其一，资源错配风险：通过夸大技术指标套取政府补贴、产业基金，可能导致有限的科研经费流向“伪量子”项目，挤占真正关键技术的攻关资源。
其二，市场反噬风险：过度包装的“伪量子产品”一旦无法兑现商业承诺，将引发资本市场对量子行业的整体质疑，拖累优质企业融资进程。
其三，国际竞争风险：我国量子科技正处于“并跑” 向 “领跑”跨越的关键期，若因个别企业的虚假宣传导致国际同行质疑中国科技界的严谨性，将损害国家科技形象。
正本清源：以科学精神守护创新生态
面对量子领域的技术乱象，需从三方面筑牢防线：
一是强化技术评价的权威性。建立量子计算技术路径的标准化定义与检测体系，由独立第三方机构对“量子优势”“实用化” 等宣传口径进行验证，防止企业自说自话。
二是完善政策支持的精准性。政府部门需建立“技术路线图 — 成果里程碑 — 动态评估”的全流程管理机制，对“挂羊头卖狗肉”的项目及时清退，确保资源向“真问题、真创新”倾斜。
三是压实企业的主体责任。科技企业应恪守“求真务实、量力而行”的原则，摒弃“造词融资”“PPT 创新”的浮躁心态，以扎实的科研成果而非空洞的营销话术赢得市场认可。
结语
量子计算是关乎国家未来的“硬科技”，其发展既需要 “仰望星空”的雄心，更离不开“脚踏实地”的定力。只有祛除浮夸噱头、挤掉投机泡沫，让真正深耕技术的创新者脱颖而出，才能在这场全球科技竞争中行稳致远。
历史的教训警示我们：科学不容包装，创新没有捷径。唯有以敬畏之心对待技术，以诚信之姿投身科研，方能在量子科技的星辰大海中开辟属于中国的新航路。
[1]https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/how-google-ceo-sundar-pichai-may-have-just-agreed-with-nvidia-ceo-jensen-huangs-sentence-that-wiped-billions-in-market-cap-of-quantum-computing-companies/articleshow/118189292.cms
[2]https://economictimes.indiatimes.com/industry/tech/google-ceo-sundar-pichai-sees-useful-quantum-computers-5-to-10-years-away/articleshow/118188180.cms?from=mdr