過往幾年間，盤踞科技頭條的常是人工智慧，但對量子運算的關注與投資也在顯著攀升。這兩項看似晦澀難解的複雜技術，在相互助益下，能開創什麼樣的新時代、新機會？
鉅額投資計畫、建置研發中心，以及晶片技術突破，近期量子運算領域新聞頻繁，大規模應用的前景與時間軸卻仍無定論。在現今充滿不確定性的國際經濟局勢中，增添一抹混雜興奮及困惑的情緒。
而這並不是量子運算唯一與人工智慧熱潮相似之處。
在4月25日舉辦的「量子AI時代下的全球經貿新思維」講座中，物理學博士、中原大學量子資訊中心主任張慶瑞直指，人工智慧與量子運算都在研發領域醞釀多年，「原本沒沒無聞的兩個東西，突然變成當紅炸子雞，為什麼？是經濟產能出來了。」
張慶瑞深研量子計算及應用多年，為國際電機電子工程師學會會士（IEEE Fellow）、美國物理學會會士（APS Fellow）、俄羅斯國際工程院院士，以及台灣大學IBM量子電腦中心主任。亦曾任台大代理校長。
綜觀人類科技發展，張慶瑞表示，人類知識的進展推動一波波的應用革命，從電磁學理論到無線電革命，大約相隔一百年。「量子知識在一百年前出現，現在出現量子科技革命，按照歷史法則是正常的。」張慶瑞說，「我們認為量子科技就是現在。」
這似乎反駁黃仁勳先前對「非常有用」的量子電腦期程估算。但張慶瑞解釋，量子突破正在陸續出現；這指的是量子電腦能做到古典電腦做不到的特定任務。跨越100個邏輯量子位元的分水嶺，大幅擴大運算能力及實用性，預計3～5年內有機會達成。
不過，從技術突破到擴散應用，會花上更長的時間。張慶瑞認為，量子技術開始普遍化、讓民眾生活有感，25～30年是較受到普遍接受的時間軸。這與黃仁勳對量子電腦投入實際應用的時程估算是相近的。
量子運算及人工智慧彼此助力，形成正向回饋
從氣候變遷到醫療保健，人類社會迎戰日趨龐大、複雜的問題，不僅需要更高度的智慧，也需要更強大的算力。量子運算與人工智慧的攜手合作，不僅是自然的發展，可能也是必然的選擇。
張慶瑞曾數度以「火」與「氧氣」比喻兩者關係。人工智慧就像「火」，但現有的古典電腦不足以提供足夠的氧氣。唯有量子科技，才能提供近乎無限的「氧氣」，讓人工智慧的火焰徹底燃燒，釋放真正的潛能。
張慶瑞指出，現階段我們處於「人＋生成式AI」的階段。下一階段將是「人＋通用人工智慧（AGI）＋量子科技」，下下階段則是「人＋超人工智慧（ASI）＋量子物聯網」。
張慶瑞向《遠見》解釋，要打造能力與人類相當的AGI，料將需要古典與量子的混合算力支持。僅靠現有的半導體技術，不足以達到AGI所需的思考與推理能力。而門檻更高的ASI，需要更即時、快速且通透的連結度，這有賴更加成熟的量子技術。張慶瑞認為，也只有到了量子物聯網的階段，「元宇宙才會真正出現。」
未來一段時間內，量子技術與人工智慧將彼此助力、加速發展。人工智慧可以加速量子技術研發，量子技術也將加速人工智慧的運算。張慶瑞指出，這兩者是正向回饋的關係。
例如，量子科技可能升級機器學習模式，打造下一代的人工智慧。目前許多AI模型基於類神經網路模式，這是一種多層的結構，神經元節點的連結限於鄰近層之間；基本上是簡化了計算難度的「受限版」玻茲曼機（Boltzmann machine），只能計算局部最佳解。
但使用量子電腦，理論上可讓神經元節點跨過鄰近層，與彼此構築更廣泛的連結，也更接近人腦的連結方式。如此一來，電腦能夠計算全域最佳解，邁向真正的玻茲曼機。
更強大的人工智慧，也能加速量子科技進展。張慶瑞解釋，一方面，量子運算可加速現有演算法；另一方面，量子問題對人腦來說較不直覺，若能利用人工智慧突破古典思維，可能為當前難題找出新解法。
量子漸成地緣政治熱點戰場，半導體基礎是優勢也是劣勢
目前量子技術錯誤率仍高，應用多限制在容錯率較高的領域，如金融、製藥、材料與大數據等。但其龐大應用潛力已受到愈來愈嚴肅的看待。
例如，早在1994年，數學家秀爾（Peter Shor）便提出一套量子演算法，理論上可利用量子疊加、量子糾纏等特殊性質，快速破解RSA加密系統等常見的網路加密技術。但由於硬體未能開發出來，這項安全風險並未受到太大關注。
但美國國家標準暨技術研究院（NIST）已於2024年正式發佈後量子密碼（PQC）標準，預計在2035年全面停用傳統加密演算法；這也與英國國家網路安全中心（NCSC）的時程一致。顯示擁有足夠解密能力的量子電腦，可能將在未來十年出現。
量子運算具有的龐大潛力，被認為與國家競爭力緊密相依，已成為人工智慧之外、另一場「不能輸」的戰役。4月底，微軟總裁史密斯（Brad Smith）撰文喊話，美國在量子運算上不可落後中國。其論調與人工智慧競逐者對想像中的AGI意涵如出一轍。
張慶瑞認為，在量子技術進程中，地緣政治的競爭難以避免。未來，擁有較先進技術者與技術落後者之間的差距會擴大。擔心單方面開放合作、他人卻秘密加速，導致美、中兩大國陷入囚徒困境，這也是目前所見的現況。
台灣雖具有半導體產業基礎，但面對成本高、技術複雜度高的量子科技，目前進展落後，也缺乏整合人才。張慶瑞指出，台灣擁有很多科技人才，但多集中在半導體與生醫產業。而量子運算的關鍵技術，並不是半導體技術。
他以汽車與飛機舉例。飛機產業的發展遲於汽車，很會做汽車的人不會自己做飛機，但是飛機也不會完全取代汽車。在飛機起飛後，汽車產業仍然有進展，但在交通運輸系統內的用途有限，去不到飛機能去的地方。
張慶瑞認為，台灣很難靠一己之力打造量子電腦，「因為它太複雜了，而且也太晚了。」但台灣可以設法打入量子產業供應鏈，在半導體產業中打造低溫處理元件的經驗，可以是一個理想切入點。
張慶瑞相信，「量子科技一定會出現，只是速度多快。」有鑒於半導體產業對台灣的重要性，「一旦典範轉移，風險是很大的。」從民間到政府，以更具組織及策略性的方式擬定行動路線圖，會是較理想的進路。
