在「算力即國力」朗朗上口的年代，企業追求極致的算力，加總起來就是國家的總體力量嗎？當台積電已經畫出1奈米以後的世界藍圖，科學家突破算力這堵高牆後的世界是什麼樣子？
日本量子教父：量子電腦最快2035年開始進入資料中心
為了進一步接近這些議題的核心，在全球矚目的SEMICON TAIWAN開幕前夕，經濟部產業技術司、中華經濟研究院舉辦「台日科技高峰論壇」，特別針對量子電腦設立專門場次討論，並由日本國立研究開發法人產業技術綜合研究所（AIST，相當於台灣工研院）中心長益一哉開啟序幕。國際半導體產業協會（SEMI）全球行銷長暨台灣區總裁曹世綸也到場聆聽並發表專題演講。
益一哉在演說中點破AI繁榮背後最現實的一面：「今天的運算世界，底層仍然是由半導體撐起來的」，生成式AI需要大量學習與計算，而這背後需要極為龐大的半導體算力支撐。
量子電腦扮演什麼角色？
益一哉分析，未來真正的運算基礎設施，很可能不是只有CPU、GPU，也不是只有超級電腦，而是傳統高效能運算、GPU與量子電腦共同存在的混合式運算架構。
「1980年代初期，物理學界開始提出『能不能按照量子力學的原理來進行計算』的概念。1990年代末，日本研究團隊成功利用超導電路表現出量子狀態，讓量子電腦從理論逐漸走向實驗。」益一哉回顧。
不過，益一哉沒有吹捧量子電腦的發展現況，他坦率表示，「現在的量子電腦其實還很像玩具、基本上仍然是以實驗為主的設備」、「未來還必須建立極低溫量測環境，以及能夠測試與驗證零組件、材料的環境。」
魏哲家、黃仁勳所推動下一代算力版圖中的量子實驗伙伴
有趣的是，日本量子科學大老口中的「玩具」，台灣卻已有一間成立21年、全球擁有14個實驗室、850名員工的企業，率先推向產業化。汎銓科技與Tier 1 AI企業（如輝達等）及Tier 2晶圓廠（如台積電）深度合作，提供材料、故障分析、矽光子檢測等半導體產業所需的分析服務。
汎銓科技技術行銷處處長張仕欣展示訓練巨大AI模型的超級晶片伺服器系統「NVIDIA GB200 NVIDIA GB200 NVL72」架構圖，當場驗證：「電轉光是必然的趨勢」。
張仕欣表示，資料傳輸是倚賴交換器串聯成高速網路，隨著AI模型跟資料量暴增，傳統銅線傳輸在頻寬、訊號衰減、功耗、傳輸的物理極限等限制，逼迫產業從電訊號轉向光訊號的傳輸。
張仕欣進一步分析，AI在光引擎（Optical Engine）的加持下，雖然夠持續成長，還是有它的極限，「在數位的世界裡，本質上就是0跟1的二分法邏輯，運算永遠被框架在不是0就是1的二元選擇之中，真正突破不能只靠速度的線性提升，還是要放到量子計算的概念，也就是量子位元Qubit。」
量子電腦超越生成式AI的功用
「目前量子計算的技術路徑中，近年最受矚目的就是『光子量子』計算，第一個原因是，光子量子晶體採用的是矽光子技術，可直接利用現今非常純熟的半導體製程大規模生產；第二個原因是，『光子量子』計算不需要在極低溫（僅比絕對零度-273.15°C高約0.01°C）的條件下就能實現，在能源上也節省很多。」張仕欣總結。
隨之而來的問題是：既然AI算力不斷提升，為什麼我們還需要量子電腦？張仕欣認為，量子電腦擅長處理的是路徑的規劃、分子模擬、密碼破解、藥物發現、化學模擬，以及複雜的物理系統模擬等問題，這些問題即便使用目前效能最好的AI算力，也需要耗費數十年以上的時間，但量子計算不是要取代AI運算，AI擅長透過推理、訓練，從大數據裡找出答案；量子運算直接尋找答案的本體，直指核心。」
超越「台積電熊本廠」意涵的台日合作
「台日科技高峰論壇」中日本國家級智庫與台灣頂尖企業的對話，不只是凸顯台日產學路徑的不同，更指向未來雙方務實合作的方向，不一定在於「多蓋幾座晶圓廠」。
這種差異，在量子計算的發展上尤其明顯，中經院日本中心主任江泰槿指出，日本雖在量子專利申請數量上位居全球第二，卻面臨產業化明顯落後的結構性矛盾。
或許因為看見研究跨向產業的落差，日本政府提高到國家戰略層級，彌補「研究強、產業化弱」的弱點，江泰槿表示，高市早苗政府將量子技術納入17成長戰略，與AI、半導體、宇宙、防衛並列為國家戰略支柱。2026年1月，啟動的量子工作小組（量子WG）並於今年5月提出官民投資路線圖，其中與過往最為不同之處在於打造了國家級戰略平台G-QuAT（量子AI融合技術事業開發全球研究中心，Global Research and Development Center for Business by Quantum-AI Technology）。
江泰槿研判，G-QuAT是當前臺日科技合作中，最具戰略槓桿價值的切入點，若與G-QuAT建立實質研究合作或供應鏈夥伴關係，可望嵌入日本量子產業生態系的核心節點，確立戰略地位。
到底何謂量子？「量子代表物理量不可再分的最小基本單位，而量子疊加（Quantum Superposition）和量子糾纏（Quantum Entanglement）是讓算力爆發性成長的兩大核心特性。」上述內容是詢問Google GEMINI後給出的量子解答，而下一次工業革命與產業創新的答案，極可能就掌握在台灣和日本手上。
（專欄文章觀點，不代表本社意見）
