开源量子AI模型杀疯了！黄仁勋：量子+AI要起飞，股价还能再冲一波？

4月14日，世界量子日，黄仁勋选在这个颇具仪式感的日子，又出来整活了。英伟达全球首个开源量子AI模型家族NVIDIA Ising，正式登场。

黄仁勋称：“AI是让量子计算变得实用的关键。通过Ising模型，AI将成为量子计算机的控制平面——也就是操作系统，把脆弱的量子比特变成可大规模部署的可靠量子GPU系统。”

消息发布的当天，量子概念股瞬间被点燃。IONQ盘中一度涨超20%，QBTS直接拉升23%，RGTI暴涨13%，其他如QUBT等一众兄弟也跟风上涨9%到14%。

股价K线图：这波，要冲上天了。

过去困扰物理学几十年的是量子比特的脆弱性，它就像是物理学界的林黛玉，一个不经意的观测，都能让它瞬间坍缩掉，让计算信息毁于一旦。正是这种不稳定性，导致量子计算机长期只能处于实验阶段。想让它跑个复杂程序？对不起，它随时会因为一个比特的出错而全盘崩溃。

黄仁勋这波，好像把算力内卷的战火，烧到了量子比特的身上。

被终结的林黛玉

在Ising模型出现之前，量子物理学家的日常充满辛酸。

一个价值数亿美元的量子处理器，里面躺着上百个林黛玉似的量子比特。为了让它们能短暂地正常工作，科学家们需要进行繁琐的校准。整个过程耗时几天几夜是家常便饭，而且成功率全凭运气。好不容易调好了，可能跑个几分钟，又得从头再来。

至于量子纠错，更是噩梦。传统的纠错算法，要么速度太慢，跟不上量子比特犯错的速度；要么准确度太低，错上加错。这就导致量子计算机的规模和性能，始终被卡死在一个极低的水平线，无法走向实用。

现在，黄仁勋带着Ising模型来了，两个模型，它的设计思路，满是英伟达的实用主义智慧：

第一个，Ising Calibration。 一个拥有350亿参数的视觉语言模型，它的任务只有一个：自动校准。它会直接读取量子处理器输出的测量数据图，通过对海量数据的学习，它能瞬间理解这些信号背后的物理状态，并自动生成最优的校准方案。

效果怎么样？过去需要几天的人工校准流程，现在被压缩到了几小时。

第二个，Ising Decoding。 这两个3D卷积神经网络，负责量子纠错。一个追求速度，一个追求精度，研究者可以按需选择。它们就像给脆弱的量子比特配的贴身保镖，一个反应快，一个下手准。

效果同样惊人。与目前开源社区的纠错标准PyMatching相比，Ising Decoding的解码速度最高可以快2.5倍，而准确度最高能提升3倍。

这让量子纠错第一次有了实时响应的能力，量子比特刚一犯错，AI保镖就完成了纠正，整个计算过程可以稳定地持续下去，处理更大、更复杂的问题。

此时此刻，再回味黄仁勋那句“AI将成为量子机器的操作系统”，你就能感受到其中的分量。这不再是一句口号，而是由“从几天到几小时”、“2.5倍更快”、“3倍更准”这些数字支撑起来的现实。

就像当年开发者们还在用汇编语言和GPU死磕，结果英伟达拿出了CUDA，编程难度骤减。这已经不是改良，而是换了一种游戏玩法。

英伟达的阳谋

如果只看到这两款模型的技术细节，那就太小看黄仁勋了。这背后的布局，是一场已经在AI时代被验证过阳谋。

英伟达的定位是系统供应商，它不下场制造量子计算机。IBM、Google、IonQ这些公司在造硬件，英伟达提供软件。

它的武器库，主要由两部分构成：

1. CUDA-Q平台：一个连接GPU和量子计算（QPU）的混合编程平台。
2. Ising AI加速层：用AI来管理和优化量子硬件的操作系统。

是不是有种似曾相识的感觉？这不就是CUDA的翻版吗。十多年前，当大家还在为GPU编程而头疼时，英伟达推出了CUDA，并选择将其开源。全世界的开发者蜂拥而入，在上面构建了无数的应用和算法。久而久之，整个AI生态都建立在了CUDA之上。结果就是，无论上层的AI模型如何迭代，底层都离不开NVIDIA的GPU。

现在，量子赛道正在重演。黄仁勋把Ising开源，慷慨地递到所有量子硬件公司面前，说：“拿去用吧，免费的，能让你们的硬件性能翻倍。”

IBM、Google、以及全球上百家量子创业公司，谁能拒绝这样的诱惑？一旦他们开始使用Ising来优化自己的硬件，他们的整个研发流程，就会与英伟达的CUDA-Q平台深度绑定。最终，为了让Ising和CUDA-Q跑得更顺畅，他们就必须购买NVIDIA GPU。

量子计算机工厂洁净室

这是摆上桌面的阳谋。黄仁勋就像当年的马斯克，用开放专利的方式，吸引所有人把电车的蛋糕做大，但最终充电标准和基础设施，还是掌握在自己手里。Ising的发布，宣告了英伟达的开源大家族又增添一员猛将，这种开源的商业手段，让开发者们心甘情愿地与英伟达双向奔赴。到头来，无论谁是赢家，血赚的永远是系统供应商。

那么，对于中国量子圈来说，这又意味着什么？

量子概念股血赚

英伟达的发布会上，合作伙伴的列表就极具说服力，康奈尔大学、芝加哥大学、哈佛大学、加州大学圣地亚哥分校、劳伦斯伯克利国家实验室、英国国家物理实验室……

这些全球顶级的研究机构，率先在自家的量子系统上部署和验证Ising模型。此外，像IQM Quantum Computers这样的欧洲量子硬件巨头，也赫然在列。

那么，这对于同样在量子计算领域投入巨大的中国来说，是危还是机？

首先，是巨大的机会。对于中科大、阿里达摩院量子实验室、百度量子计算研究所等国内顶尖团队而言，Ising的开源，犹如天降甘霖。他们可以直接从Hugging Face上下载模型，站在巨人的肩膀上，用全球最先进的AI工具来调试和优化自己的量子硬件原型。这会加速国内量子计算机从理论走向实用的进程，一位国内研究员称：“这波太香了，省了我们至少两年的研发时间。”

量子科学实验室

但机会的背面，是更深层次的挑战。

一旦国内的量子硬件研发，从一开始就依赖NVIDIA的Ising模型和CUDA-Q平台，那么整个技术路线，就会被牢牢地焊死。未来想要切换，成本高昂，用着爽，跑不掉，这在过去的很多领域都曾上演。曾经，Meta的Llama系列开源，让国内无数AI公司血赚了一波，快速推出了自己的模型；但同时也让整个行业的技术栈，被锁定在了Meta定义的规则里。又或者像移动互联网时代的安卓，开源的系统让中国手机厂商迅速崛起，但生态服务和标准，依然掌握在谷歌手中。

历史不会简单重复，但总是押着相同的韵脚。现在，让我们回到那个最直接的问题：英伟达的股价，还能再冲一波吗？

乐观派认为，AI+量子的双轮驱动，为英伟达打开了又一个万亿级的空间。CUDA定义了AI时代，那么Ising+CUDA-Q，很有可能将定义下一个量子时代。参照当年CUDA发布后，英伟达股价开启的十年十倍的神话，现在的价位，或许只是新的起点。

谨慎派认为，行百里者半九十。量子计算的商业化落地，还需要数年甚至更长的时间。目前的技术突破，只能说具有可行性，距离诞生划时代的应用，还有很长的路要走。短期的股价暴涨不可避免，但长期能否兑现，还要看实际落地情况。

（项目地址：https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising 这里可以找到完整的官方集合，一键下载，方便快捷。）

（微信公众号：Tahou_2025）