昨天，英伟达开源个量子AI，拉爆美股量子计算概念
「Ising 改变了一切。」
昨夜，美股量子计算概念公司集体飙升。
本周二，英伟达宣布推出全球首个开源量子 AI 模型系列 NVIDIA Ising，把量子计算从实验室技术推到了接近工程落地的程度。它通过 AI 的方式，提供了比传统方法快达 2.5 倍、准确度高 3 倍的量子纠错解码能力。
长期以来，量子计算面临着两个致命的工程瓶颈：脆弱性（噪声）和难以扩展。量子比特（Qubit）对环境极其敏感，哪怕是微小的温度变化或电磁干扰都会导致计算出错。Ising 正是瞄准了这些痛点。
英伟达认为，人工智能是把当今的量子处理器转变为大规模、可靠的计算机的关键。而开放模型使开发者能够在完全掌控自身数据和基础设施的同时，构建高性能的人工智能。
NVIDIA Ising 是一套强大的 AI 模型工具，目前主要包含两种模型：
Ising Calibration（校准模型）：一种视觉语言模型（VLM），能够快速「看懂」并响应来自量子处理器的测量数据。这使得 AI 智能体能够自动进行连续校准，将所需时间从数天缩短至数小时。
Ising Decoding（解码模型）：两种三维卷积神经网络模型（CNN），分别针对速度或精度进行了优化，专门用于量子纠错的实时解码。Ising Decoding 模型的速度比当前开源行业标准 pyMatching 快 2.5 倍，精度高 3 倍。
以前每次启动和微调量子处理器，都需要大量具有深厚量子物理背景的专家进行人工干预，或者依赖速度缓慢的传统算法，整个过程可能耗费数天。Ising Calibration 可以将这个过程自动化，并大幅缩短时间。
另一方面，量子计算必须边算边纠错（Fault Tolerance）。而随着量子比特数量增加，纠错所需的计算量呈指数级增长，这是传统算法难以承担的任务。英伟达提供的解决方案有望突破这一瓶颈。
英伟达创始人、首席执行官黄仁勋表示：「AI 对于实现量子计算的实用化至关重要。借助 Ising 模型，AI 将成为控制平面 —— 量子机器的『操作系统』—— 可以将脆弱的量子比特转化为可扩展且可靠的量子 GPU 系统。」
业界认为，量子处理器单元 (QPU) 很可能会成为数据中心的下一个重要的协处理器，与 CPU 和 GPU 共同工作。利用量子叠加和量子纠缠的物理特性，QPU 专门用来加速解决那些对 CPU 和 GPU 来说即使算上几万年也算不出的极度复杂问题（如新药分子模拟、电池材料发现、极度复杂的物流优化等）。
Ising 的出现，相当于给难以运作的 QPU 套上了一个「AI 驱动程序」。通过 AI 大模型的实时监控、自动校准和快速纠错，Ising 屏蔽了底层量子物理的复杂性和不稳定性。这就意味着，企业数据中心终于可以把 QPU 当成一块「加速卡」来使用了，不需要懂量子力学，懂 AI 和软件调用就行。
据分析公司 Resonance 预测，量子计算市场规模预计到 2030 年将超过 110 亿美元。这一增长轨迹高度依赖于在解决关键工程挑战方面取得的持续进展，例如量子纠错和可扩展性。
英伟达表示，已有部分企业、学术机构和研究实验室正在采用 Ising 进行量子计算的开发。
Ising 校准已被 Atom Computing、中央研究院、EeroQ、Conductor Quantum、费米国家加速器实验室、哈佛大学约翰・保尔森工程与应用科学学院、Infleqtion、IonQ、IQM 量子计算机、劳伦斯伯克利国家实验室先进量子测试平台、Q-CTRL 和英国国家物理实验室 (NPL) 等机构采用。
此外，英伟达还提供了一套量子计算工作流程和训练数据的操作指南，以及 NVIDIA NIM 微服务，使开发人员能够以最少的设置针对特定的硬件架构和用例微调模型。这些模型还可以在研究人员的系统上本地运行，从而保护专有数据。
NVIDIA Ising 可与 NVIDIA CUDA-Q软件平台配合使用，实现混合量子 - 经典计算，并与 NVIDIA NVQLink QPU-GPU 硬件互连集成，实现实时控制和量子纠错，为研究人员和开发人员提供将当今的量子比特转化为未来加速量子超级计算机所需的一整套工具。
参考内容：
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-ising-the-worlds-first-open-ai-models-to-accelerate-the-path-to-useful-quantum-computers
https://www.businessinsider.com/quantum-computing-stocks-nvidia-ising-ai-xndu-inoq-rgti-qbts-2026-4
本文来自微信公众号“机器之心”，编辑：泽南，36氪经授权发布。