据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：科技公司在过去的几年中，向量子计算领域投入了数十亿美元，期望它能够在金融、药物研发和物流等众多领域引发革命性的变化。尤其是在物理和化学领域，这种期望更是异常强烈，因为量子力学的奇妙效应在这些领域中发挥着至关重要的作用。从理论上来看，这正是量子计算机相较传统计算机所具备的巨大优势所在。
然而，随着量子硬件面临日益复杂的技术挑战，人工智能（AI）这一新兴竞争者却在这些最具潜力的应用领域取得了显著进展。瑞士联邦理工学院的教授Giuseppe Carleo指出，AI在模拟量子系统方面的能力正在迅速增强。他最近与团队合作在Science期刊上发表论文，提出基于神经网络的方法已逐渐成为模拟强量子特性的材料的领先技术。更令人振奋的是，Meta公司推出的AI模型在材料发现的机器学习排行榜中名列前茅，显示出其强大的潜力。
随着技术的飞速发展，越来越多的研究人员开始思考：在大规模量子计算机尚未问世之前，AI是否已经能够解决化学和材料科学中那些最具挑战性的问题。
Carleo对这种趋势表达了担忧，他表示：“这些机器学习新技术的崛起无疑对量子计算机未来应用构成了严峻挑战。很快，这些公司将意识到他们的投资或许并不划算。”
量子计算机的潜力在于其可以比传统计算机更迅速地完成某些特定计算，但要实现这一潜力，则需要比现有技术更为强大的量子处理器。目前最先进的设备刚刚突破1000个量子比特，而要达到对经典计算机的压倒性优势，可能需要数万甚至数百万个量子比特。若这一硬件得以实现，某些量子算法将以指数级速度解决问题，而传统算法则无法企及。
但在许多具有商业应用前景的量子算法中，如数据库搜索、优化问题求解等，其速度优势似乎并不明显。微软量子计算负责人Matthias Troyer最近发布的一项研究指出，当考虑到当前量子硬件运行速度远低于现代计算机芯片时，这些理论上的速度优势可能会化为乌有。
综上所述，AI与量子计算之间的竞争愈发激烈，未来究竟谁能主宰计算领域仍然扑朔迷离。未来的发展值得持续关注！
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