英伟达首席执行官黄仁勋所发表的“实现有用的“量子计算机还要等数十年之久的话语令美股的量子计算概念股集体暴跌。但是，近日量子计算领军者们似乎全面打响“反击黄仁勋”的这场量子计算战役。

在D-Wave Quantum首席执行官艾伦·巴拉茨直呼黄仁勋对于量子计算的看法大错特错后，另一量子计算领域领军者IonQ的首席执行官在周五美股开盘前的一份声明中表示，2024年该公司的量子计算订单量“处于高位”，预计到2030年包括量子计算关联业务在内的总营收将达到10亿美元。作为对比，IonQ近几个季度的总营收规模徘徊在1000万美元附近。

IonQ董事长兼首席执行官彼得·查普曼(Peter Chapman)于周五发布了上述的最新业绩预期消息，并表示他预计这家量子计算公司2024年的实际量子计算商业订单规模将达到此前业绩预测的“高端区间”，并预测到2030年营收规模可能接近10亿美元。

“我们预计2024年的业绩将达到我们预订和总营收指导的高端区间，并对2025年业绩前景感到非常兴奋。”查普曼在一份声明中表示。“我们相信，到2030年，IonQ将实现大幅盈利，整体营收将接近10亿美元。”

另外，其量子计算同行D-Wave在周五表示，2024年的整体订单规模将比2023年大幅增长约120%。D-Wave Quantum)首席执行官艾伦·巴拉茨昨日表示，英伟达首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)对量子计算领域的看法“大错特错”。此前，黄仁勋告诉分析师们，将“非常有用的量子计算机”推向市场可能需要15到30年的时间。

巴拉茨表示：“他(黄仁勋)是错误的，因为D-Wave现在是商业化的。”巴拉茨表示，包括万事达卡和日本NTT Docomo等公司目前正在生产中使D-Wave的量子计算机以使其业务运营受益。巴拉茨说：“不是30年以后，不是20年以后，也不是15年以后。而是现在，今天。”

在美东时间周二，AI芯片霸主英伟达掌舵者的黄仁勋在分析师日的问答环节中直言，“非常有用”的量子计算机可能还需数十年才能到来。他在问答环节表示：“如果说十五年后会出现非常有用的量子计算机，那可能还为时过早。如果说三十年，或许又有些过于悲观;如果说二十年这一时间范围，我想我们很多人都会相信。”黄仁勋的上述最新发言在全球资本市场引发了剧烈反应，引发全球范围内与量子计算概念相关的公司股价暴跌。

除了公布最新的业绩展望，IonQ CEO查普曼还介绍了量子计算本身的最新发展情况。“面临最严重潜在颠覆的领域之一是现在显得很强大的经典人工智能，我们认为，在强大的人工智能领域，基于原生量子计算加速的人工智能系统将远远超越经典人工智能体系。”查普曼解释道。“谨慎的领导者们会投资那些有望在短期内获得回报的项目。”

查普曼补充表示，截至2023年底，对量子计算相关技术的投资规模已达到500亿美元，他引用了咨询公司麦肯锡提供的统计数据。

他还指出，英伟达、亚马逊、谷歌、IBM以及微软等科技巨无霸们已经在量子计算领域进行投资和招聘。

量子计算商业化规模仍然非常小，聚焦于“启发式量子计算应用”

虽然D-Wave以及其量子计算同行IonQ 管理层对于未来基于量子计算的商业订单展望非常乐观，但是需要注意的是，包括谷歌在内，目前还没有任何公司实现任何意义上可精准控制量子态且能够实现大规模商业化的实用“量子计算”，并且距离这一量子加速的“最终形态”的差距非常远。

这也是为什么谷歌CEO“劈柴哥”(Sundar Pichai)在一份帖子强调Willow量子芯片为“迈向打造实用量子计算机的重要步伐”，这也意味着谷歌在距离实现精准可控且商业化的“量子计算”也有着非常遥远的距离。

量子计算的商业化进程需要解决量子错误修正、量子比特的稳定性等一系列技术挑战，以及需要纠缠深度与规模可控，且精准实现对于商业化而言最核心的特殊量子态——量子纠缠。目前科研界普遍预测实现可控级别的量子纠缠需要10年左右，这也意味着最前沿科研领域的量子计算商业化在10年左右难以扩展至整个企业端与个人消费者，实现“精准可控且大规模商业化”的量子计算机器或者其他形式的量子加速应用，也许真的像黄仁勋所说的那样需要15-30年。

D-Wave与IonQ对于黄仁勋的反击点在于他们已经实现了具有“实际用途的量子计算应用”，事实证明确实如此，但商业化范围极度狭窄。目前D-Wave等量子计算公司提供的量子计算平台主要集中在入门级的启发式量子计算应用上，商业化应用范围仍然非常狭窄。它们大多数只能够解决特定行业与前沿研发密切相关联的加速问题，并且扮演的是辅助角色，比如医药生物研发工程以及物理实验室的大型研发项目。目前人类技术无法以通用的计算体系实现对于量子态的精准与稳定控制，尤其是在实现精准且可控的“量子纠缠”方面存在很大的技术瓶颈。

不过即使是入门级的“启发式量子计算应用”——比如离子阱、量子退火以及量子模拟等等，对于一些研发项目来说，已经具备非常重大的加速计算层面的意义。但是量子态仍然无法精准控制，在实际操作中，量子比特的状态容易受到外界环境的干扰，导致量子退相干和量子错误，并且需要量子计算公司反复试错且仅限于特定的加速计算，成本方面也难以精准把控。