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鸿海瞄准量子计算机制造,Quint融资910万欧元攻纠错

鸿海董事长刘扬伟在接受CNBC采访时表示,公司目标是成为全球最大的量子计算机制造商。商业化至少还要两年;Quint Computing宣布融资910万欧元,用于硬件纠错。

科技新闻王雅琴发布: 2026年11月3日3 分钟阅读资料来源 9
鸿海瞄准量子计算机制造,Quint融资910万欧元攻纠错

刘扬伟说,鸿海已经找到自己的位置:为量子硬件公司代工造机器,不会以自有品牌销售量子计算机。据Data Center Dynamics 11月3日的报道,他对CNBC说:“我们专注制造。我们希望成为全球最大的量子计算机制造商,但不拥有那项技术。”他也淡化了量子机器会取代现有芯片的说法,认为它们是CPU和GPU的补充,用来处理传统计算机跑得很慢的问题。

这个区分对任何采购量子算力的人都很重要。鸿海押的是组装和规模,不是量子比特设计。刘扬伟的两年时间表说的是整个行业,不只是自家公司。

同一天,问题的另一端也拿到了钱。德国初创公司Quint Computing表示,在Vsquared领投的首轮融资中筹得910万欧元。Quantonation、Nucleus Capital、Faber、Vanagon Ventures和ZOHO.VC参与投资,IQM与QMill创始人Mikko Möttönen教授也在其中。欧洲创新理事会另行授予220万欧元的Pathfinder资助,Tech.eu和HPCwire于11月3日报道。

物理学家Michael Hartmann、Christopher Eichler和经济学家Jona Stinner于2025年10月创立Quint。公司源自埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学的研究,属于慕尼黑量子谷生态的一部分。

这家公司押的是硬件层面的纠错。它的超导芯片架构力求在单个电路元件内部就拦下大部分错误,而不是事后靠软件和额外的量子比特去纠正。据HPCwire报道,方案完全落地后,预计可把复杂度、硬件开销和能耗降低100倍,同时保持高时钟速度。

“建造商业可行的量子计算机的竞赛正在加速,”Eichler在融资公告中说,“Quint有清晰的路线图来加快所需技术的开发。”他是公司首席执行官。

硬件里程碑也在同步到来。IBM Research发表论文,描述了四个长距离耦合器,即L-coupler。它们在米级距离上连接两颗120量子比特的Nighthawk R1超导处理器。这项工作朝着把处理器模块拼接成更大机器的方向迈出一步。SemiEngineering于11月2日提到这篇论文,编号arXiv 2610.29986。

公共资金也在动。加拿大在2025年12月宣布的Quantum Champions Program提供最高9200万加元(约6450万美元)的里程碑式资助。据EE Times 11月2日报道,该计划把钱分给Anyon Systems、Nord Quantique、Photonic和Xanadu。其中三家公司还参与了DARPA的Quantum Benchmarking Initiative。该计划评估的是路线图和成本,而不是量子比特数量,问的是到2033年一套系统能否带来超过其成本的收益。

总部位于舍布鲁克的Nord Quantique首席执行官Julien Camirand Lemyre对EE Times说,国防采购可以支持更早期的技术。他说,加拿大必须做好准备,“不仅要买量子计算机,还要会用这项技术”。

更大的厂商也在围绕同样的假设重新站位。英特尔10月26日表示,已同意收购以色列量子软件公司Classiq,打算围绕自家的硅自旋量子比特工作搭建全栈平台。软银和五家日本伙伴启动了一个由NEDO资助的材料开发项目,伙伴是AGC、Toppan Holdings、Aisin、Asahi Kasei和DIC。项目从2026财年运行到2028财年,Light Reading于10月28日报道。

网络供应商看到的是配套角色。Lumen 10月29日表示,将资助俄亥俄州立大学研究基于光纤的量子连接,并在基于Fortinet的安全访问服务边缘产品中准备抗量子安全能力。

更远一些,英国工程公司Craft Prospect正在建造一个量子密钥分发的空间网络模拟器,为2000万欧元的OPS-SAT VOLT任务研制载荷,SpaceNews于10月21日报道。这些项目今天都还没有交付容错机器。刘扬伟的两年期限和初创公司的路线图,从两侧描述着同一个缺口。

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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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