BCG报告：量子计算将创造高达8500亿美元的价值

光子盒研究院出品

在过去的12个月里，人们对量子计算机将解决传统计算机无法解决的重大问题(被称为量子优势的里程碑)的信心飙升。量子计算的股权投资在2020年增长了近两倍，这是有史以来的最高记录，并将在2021年进一步增长。(参见图表1。)2021年，IonQ成为第一家公开上市的纯量子计算公司，初始估值为20亿美元。(注：IonQ还未正式上市。)

图表1 超过2/3的量子计算股权投资发生在2018年以后

注：三分之二的股权投资发生在2018年以后；2021年截至目前股权投资达到破纪录的8亿美元；2018年以来接近四分之三的投资投向硬件方面。

不仅仅是财务投资者。政府和研究中心也在加大投资。克利夫兰诊所、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和英国科学技术设施委员会(STFC)哈特里中心都与IBM建立了以量子计算为基础的“发现加速”合作伙伴关系，吸引了10亿美元的投资。2500亿美元的《美国创新与竞争法案》在美国国会两院获得了两党的广泛支持，将量子信息科学和技术指定为美国国家科学基金会的十大重点领域之一。

潜在的企业用户也在加紧准备。根据市场研究公司Gartner的数据，虽然2018年只有1%的公司积极为量子计算做预算，但预计到2023年将有20%这样做。

三个因素正在推动各方兴趣的上升。一是技术成果。迄今为止，已经完成了四次“量子霸权”的实验证明——谷歌“悬铃木”、中科大“九章”、“祖冲之”、“九章2.0”。二是时间表越来越清晰。在过去两年中，几乎所有主要的量子计算技术提供商都发布了路线图，列出了未来十年量子优势道路上的关键里程碑。三是用例开发。企业定义了量子计算机成熟后要处理的实际用例。这些发展共同说明了，量子计算对于潜在用户而言正在快速变成现实，所有类型的投资者都认识到这一事实。

多年来，波士顿咨询公司(BCG)一直在跟踪量子计算技术和商业的发展。本报告着眼于当前不断发展的市场，尤其是量子优势的时间表以及量子计算将创造最大价值的具体用例。

BCG更新了2019年的预测，并研究了20多个可能用例的经济效益。根据技术提供商自己对其路线图的评价，在技术开发时间表中添加了详细信息，并更新了对领先硬件技术的横向比较。此外，还为对量子计算感兴趣的金融投资者、企业和政府、最终用户以及技术提供商提供行动指南。在计划何时何地下注前，他们都需要了解复杂且快速发展的格局。

量子计算机不会取代我们现在都使用的传统计算机。相反，他们将携手合作解决传统计算机自身无法快速处理的计算复杂问题。混合机器将能够加速解决四个主要的计算问题，基本上建立在一个真正“量子优势”的数学函数上。但这四个问题涉及了数百个商业用例，这些用例有望在未来几十年为最终用户释放巨大的价值。

BCG估计，在未来15到30年内，量子计算可能创造4500亿到8500亿美元的价值。如果这项技术像主要供应商承诺的那样快速扩展，那么在未来三到五年内，用户和供应商的价值可能会增加50亿至100亿美元。

对于量子计算机将能够解决的所有问题，目前还没有达成共识，但研究主要集中在以下类型的计算问题上：

·模拟：模拟自然界中发生的过程，很难或不可能用当今的经典计算机来描述和理解。这在药物发现、电池设计、流体动力学以及衍生品和期权定价方面具有巨大潜力。

·优化：使用量子算法来确定一组可行选项中的最优解。这可能适用于干线物流和投资组合风险管理。

·机器学习(ML)：识别数据中的模式以训练ML算法。这可以加速人工智能的发展（例如用于自动驾驶汽车）以及防止欺诈和洗钱。

·密码学：打破传统加密和支持更强的加密标准。

这些计算问题可以解锁多个行业的用例，从金融到制药，从汽车到航空航天。(参见图表2。)考虑药物研发的潜力。开发一种新药的平均成本约为24亿美元。临床前研究仅选择约0.1%的小分子进行临床试验，只有约10%的临床试验产生了成功的产品。提高研发效率的一大障碍是，分子会经历经典计算机无法模拟的量子现象。

图表2 四种量子优势问题类型在技术成熟时将解锁数百个用例

另一方面，量子计算机可以有效地模拟一组可能的分子相互作用。这不仅有利于候选药物的选择，也有利于通过建模(而不是等待临床试验)识别潜在的不良反应，甚至从长远来看，还可以创建个性化的肿瘤药物。对于研发预算100亿美元左右的顶级制药公司来说，量子计算可能意味着效率提升高达30%。假设该公司获得了该价值的80%（其余部分归其量子技术合作伙伴所有），这意味着节省25亿美元，营业利润增加高达5%。

或者想想金融机构的前景。根据国际清算银行的数据，每年全球交易的期权和衍生品，价值超过10万亿美元。许多是使用蒙特卡罗技术定价的——根据概率分布用随机样本计算复杂函数。这种方法不仅效率低下，而且缺乏准确性，尤其是在面对高尾部风险时。一旦期权和衍生品成为银行资产，高效模拟的需求，只会随着投资组合需要不断重新评估以跟踪机构的流动性头寸和新风险而增长。今天，这是一项耗时的任务，通常需要12个小时及以上才能完成。根据BlackRock的一位前量化交易员的说法，“针对金融过热和金融危机的蒙特卡罗模拟可能需要整整一个月的时间才能运行。”量子计算机非常适合更有效地模拟结果。这促使高盛与QC Ware和IBM合作，目标是到2030年用量子算法取代当前的蒙特卡罗功能。

图表3显示了量子计算在四种主要问题类型中的每一种的预计价值以及技术成熟后20多个优先用例的价值范围的估计。其中，密码学400-800亿美元，优化1100-2100亿美元，机器学习950-2500亿美元，模拟1750-3300亿美元。

图表3 量子计算的价值创造潜力，按技术成熟度的问题类型划分

应该指出的是，量子计算机确实有局限性，其中一些是该技术所特有的。例如，它们在许多基本计算类型(如算术)上相对于经典计算机处于劣势。因此，它们可能最好在混合配置中与经典计算机结合使用，而不是单独使用，并且它们将用于执行计算(如优化)而不是执行命令(如播放电影)。此外，从经典数据创建量子态目前需要大量操作，这可能会限制大数据用例(除非可以开发混合编码解决方案或某种形式的量子RAM)。

其他限制可能会被及时克服。其中最重要的是制造为计算机提供动力的量子比特。这在一定程度上是困难的，因为量子比特非常嘈杂，对环境非常敏感。例如，超导量子比特需要接近绝对零的温度。量子比特也非常不可靠。用于计算的每个量子比特可能需要数千个纠错量子比特。Xanadu、IonQ和IBM等许多公司的目标是最早在2025年实现百万量子比特的机器，以解锁100个可用于计算的量子比特，他们使用常见的10000:1 “开销”比率作为经验法则。

与此同时，对计算能源消耗及其对气候变化影响的日益担忧也引发了对量子计算机未来影响的质疑。截至目前，它相对于经典计算机来说非常小，因为量子计算机需要最大限度地减少量子比特与环境的相互作用。计算机外部的控制设备(例如超导计算机的极端冷却)通常需要比机器本身更多的功率。与通常需要MWh级电力的超级计算机相比，谷歌证明量子霸权的53量子比特计算机Sycamore在短时间内(200秒)消耗了几KWh(1MWh=1000KWh)的电力。

量子计算在过去十年里取得了长足的进步，但仍处于发展的早期阶段，广泛的商业应用还有几年的时间。(参见图表4。)我们目前正处于被称为NISQ(含噪中型量子)时代的阶段。量子比特系统尚未“纠错”，这意味着它们在暴露在噪声中时仍会迅速丢失信息。这个阶段预计将持续3到10年。即使在这个早期阶段，研究人员也希望一些用例能够开始成熟。其中包括新化学品设计、投资组合优化和药物发现的效率提升。

图表4 过去十年，量子计算和相关技术在商业化方面取得了重大进展

一旦纠错问题基本得到解决，预计NISQ时代之后是5到20年的广泛量子优势时期。随着许多主要参与者最近发布量子计算路线图，通往广泛量子优势的道路变得更加清晰。(参见图5。)除了纠错之外，未来十年需要关注的里程碑包括更高质量的量子比特、模型开发者抽象层的开发、大规模和模块化系统以及机器的扩展。但即使实现了前述这些目标，想实现量子优势，也还需要进一步的进展。(例如，有些人认为，量子比特的保真度必须提高几个数量级，甚至比目前行业领先的霍尼韦尔H1系统还要高。)在未来五年内，任何一家公司都不太可能实现以上所有目标。尽管如此，一旦开发人员达到五个关键里程碑，它们将共同构成广泛量子优势的基本要素，那么在接下来的几十年中，将对最先进的架构进行模块化和扩展，以实现全面的容错。

图表5 未来十年通往广泛量子优势的道路（根据各大供应商路线图）

虽然随着技术的成熟，新的用例有望出现，但它们不太可能以稳定或线性的方式出现。然而随着在规模上实现突破，例如PsiQuantum计划在2025年发布的百万量子比特机器，将预示着能力的阶跃变化。事实上，早期的技术里程碑将对整个时间表产生不成比例的影响，因为它们可以防止潜在的“量子寒冬”即投资枯竭，就像20世纪80年代末的人工智能一样。由于它的成功与正在进行的基础科学研究密切相关，因此，量子计算是任何时候都可能让时间表加速的完美候选者。

围绕量子计算的一大问题是哪种硬件技术将赢得这场竞赛。目前，五个获得资金充足、经过充分研究的候选方案正在角逐：超导体、离子阱、光子学、量子点和冷原子。所有这些都是在20世纪90年代开创性的物理实验和实现中发展起来的。

在过去的十年中，超导体和离子阱受到了最多的关注。IBM、谷歌以及最近的AWS等技术领先者正在开发超导系统，该系统基于同时在超导体周围以相反方向流动的电流叠加。这些系统的优点是制造相对容易(它们是固态)，但它们的相干时间很短，并且需要极低的温度。

霍尼韦尔和IonQ在离子阱方面处于领先地位，该系统中的量子比特位于离子阵列中，这些离子被捕获在电场中，量子态由激光控制。离子陷阱相比超导体具有更长的量子比特寿命和更高的门保真度，但加速门操作时间和规模扩展是有待克服的关键挑战。

光子学近来声名鹊起，部分原因是它们与硅芯片制造能力(半导体行业在过去50年中投入了1万亿美元用于研发)和广泛使用的电信光纤兼容。光子学公司Xanadu和PsiQuantum(目前资金最充足的私人量子计算公司，融资总额6.65亿美元)正在开发的系统，其中量子比特被编码在光子的量子态中，光子沿着硅芯片中的电路移动并通过光纤联网。光子量子比特具有抗干扰性，因此更容易纠错。克服散射造成的光子损失仍然是一个关键挑战。

引领量子点研究的公司如英特尔和SQC，正在开发一种系统，其中量子比特由固定在固体基底上的电子或原子核的自旋制成。优点包括更长的量子比特寿命和可以利用硅片制造，而主要缺点是容易受到干扰，导致目前门保真度较低。

冷原子利用一种类似于离子阱的技术，不同之处在于量子比特是由中性原子阵列制成的，而不是被光捕获并由激光控制的离子。尽管冷原子在门保真度和操作时间方面存在劣势，但是ColdQuanta和Pasqal等领先公司认为，其冷原子技术在使用纤维光学(红外光)进行水平扩展方面可能具有优势，从长远来看，甚至可以为量子计算机提供一种称为QRAM的存储方案。

每一项主要技术和追求它们的公司都具有显著优势，包括雄厚的资金实力和不断扩大的合作伙伴、供应商和客户生态系统。但是，对于哪种技术将赢得竞赛，目前仍然没有定论，因为每项技术都在量子比特质量、连接性和规模方面继续面临的不同挑战。(参见图表6。)

图表6 主要硬件技术的发展状况

一些合作伙伴和客户通过同时参与多个技术生态系统来对冲他们的量子投资，例如高盛。

高盛通过将其量子研究团队专注于一系列高价值的用例，并与初创公司、全栈技术提供商和学术界广泛合作，保持早期采用者的领先地位。该团队由William Zeng领导，在算法设计、资源估算和硬件集成方面进行研究。他们通过从数学上具体定义的问题“逆向推理”并估计计算它们所需的硬件资源来寻找量子优势。

下一步是确定将在真实硬件上实施的问题，以及何时实施，这是至关重要的。Zeng的团队正在内部开发一些算法，但几乎所有的研究都是以完全非排他性的方式合作进行的。“我们的主要目标是找到合适的专家来补充我们内部拥有的技能，无论是在特定的初创公司、硬件公司还是学术界，”Zeng说。“但我们也考虑分享我们的发现。这个领域还很年轻，我们都可以在推进它的过程中发挥作用。”

高盛合作开发的大部分内容已经公开。2020年末，高盛和IBM发表了关于“一种新方法的研究，该方法可以显着降低使用量子计算机对金融衍生品定价的资源需求。”今年，该团队与QC Ware合作开发了一种降低量子优势蒙特卡罗模拟硬件需求的方法。Zeng的团队负责为高盛领导层提供有关量子优势时间表的定期更新以及保持该领域前沿所需的投资。

在预计通过全面容错的量子计算创造的4500亿至8500亿美元的价值中，大约80%(3600亿至6800亿美元)应归于最终用户，例如生物制药和金融服务公司，其余的(900亿至1700亿美元)流向了量子计算行业的参与者。(参见图表7。)

图表7 量子计算机创造的价值将在最终用户和技术提供商之间共享

在量子计算堆栈中，预计在技术成熟的早期阶段，硬件提供商将获得大约50%的市场份额，然后随着时间的推移，量子计算蛋糕将更平均地与软件、专业服务和网络公司共享。该行业的关键限制因素是足够强大的硬件的可用性。因此，预计当开发出良好的硬件时，将会供不应求。这是从经典计算机发展中总结出的经验。

1975年，也就是微软成立的那一年，硬件占据了80%以上的ICT市场，而今天这一比例为25%，当时硬件主要被认为是一种商品。

投资者押注量子计算也遵循类似的路线：目前大约70%的股权投资都投向了在短期内需要克服商业化的主要技术和工程障碍的硬件。关键的工程挑战包括可扩展性(互连量子比特和系统)、稳定性(纠错和控制系统)和操作(与经典计算接口的混合架构)。

2020年量子计算商业研究的收入超过3亿美元，随着人们对该技术信心的增强，今天这一数字正在快速增长。一旦达到量子优势，整个市场预计将出现爆炸式增长。一些人认为最快可能在2023年到2025年到来。一旦量子优势建立，实际应用进入市场，给行业和客户带来的价值将迅速扩大，在NISQ时代超过10亿美元，在全面容错阶段超过900亿美元。(参见图表8。)

图表8 量子计算的三个发展阶段

也许以前没有哪项技术能产生如此多的热情，但对于最终如何制造它却几乎没有把握。但是这种热情并没有被误导。技术提供商、最终用户和潜在投资者需要确定他们想如何参与以及他们可以做些什么来做好准备。答案因参与者类型而异。(参见图表9。)

图表9 量子计算参与者如何为量子优势做准备

技术提供商。科技公司，尤其是硬件制造商，应根据竞争对手的情况制定明确的里程碑意义的量子成熟度路线图。他们可以确定能够让他们随着时间的推移获得最大价值的商业模式——他们应该在量子计算堆栈中发挥什么作用并解决堆栈的互补层。例如，硬件公司可能会发展交付机制，而软件提供商则可能会发展供应策略。所有人都希望制定一个参与生态系统的战略，并在每个部门中，对行业、用例和潜在合作伙伴进行优先排序，使他们看到最大的价值机会。这些机会将根据其他参与者的行动而发生改变，因此先行者将拥有最开放的竞争环境。

最终用户。可能从量子计算中受益的多个行业的公司现在应该从量子评估的影响开始。它将潜在的量子优势解决方案映射到其业务中的问题或流程（例如，金融中的投资组合优化，或工业工程中的模拟设计）。他们还应该评估与构建其量子能力相关的价值和成本。根据价值路径和时间表，最终用户可能会从与技术提供商合作所获得的知识产权、技能开发以及实施准备中受益。受影响行业的公司还应将量子计算纳入其数字化转型路线图。

投资者。投资者需要在三个方面进行自我教育：技术、价值流和风险。第一个包括投入时间了解量子计算可以最好地解决的行业问题类型，了解正在开发的五项关键技术，并及时了解每种技术的前景。通过投资多个技术阵营进行对冲可能是有意义的。分析应该包括供应商和用户之间以及堆栈层之间的价值划分。风险也意味着成功的可能性，重要的是创造增量价值的时间表，尤其是在硬件不确定的情况下。这项技术的复杂性将需要对所有投资假设和目标进行彻底调查。

对于量子计算领域的所有潜在参与者来说，当竞争对手在知识产权、人才和生态系统关系等方面抢先时，没有人能再袖手旁观了。即使离终点线还有很长的路要走，该领域也正在朝着一些重要的里程碑飞速前进。先行者有望建立持久的领先优势。

英文报告：

https://www.bcg.com/publications/2021/building-quantum-advantage

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