作為一家愚見，我們堅定認為量子計算必然會以某種方式融入工作流程，幫助人類解決世界上各種最為棘手的計算問題。
但真正讓人不確定的，是到底有沒有人能真正從量子計算中賺錢。這項技術應該沒有特別大的基本盤，使用成本也很難降得特別低。當然，相較於量子計算所能解決的問題來說，這點成本恐怕將不值一提；畢竟人家高性能計算（HPC）在模擬與仿真業務中也有類似的情況。但熟悉行情的朋友一定都知道，高性能計算業務經歷了長達60年的發展，從來也沒能帶來一份豐厚的利潤。
如今，大規模AI的訓練和推理似乎也陷入了類似的困境……當然，這完全是另一個故事了，今天我們暫時不做討論。但感興趣的朋友不妨認真想想，在全球掀起熱潮的生成式AI到底是不是在賠錢賺吆喝。
總之，我們回到量子計算市場，看看能不能在它的具體定位、基本盤規模和歷史意義方面達成一點最起碼的共識。
要深入討論這個問題，我們先從分析機構IDC幾周前發布的報告說起。這份報告對全球量子計算市場進行了分析，研究人員們認為量子計算市場在2022年的銷售額為11億美元，而在到2027年間的後續幾年中將保持48.1%的年均複合增長率，最終拿下76億美元總值。其實在我們看來，這似乎並不能算是什麼大錢——只相當於8台能夠訓練GPT-4級別AI模型的高性能計算設備的成本，又或者是國家級高性能計算中心所使用的百億億級超級電腦的2倍（由於對國家安全有所貢獻，這些超算設施能夠享受到巨大的價格折扣）。如此比較下來，似乎跟量子計算顯赫的江湖地位和知名度相比，這麼點收益實在顯得有些可憐。
更具諷刺意味的是，隨著如今整個行業開始將注意力轉向生成式AI，IDC甚至略微下調了對量子計算的預期。在2021年11月進行的上一輪市場預測中，IDC公司預計量子計算市場將由2021年的4.12億美元增長至2027年的86億美元，六年間的年均複合增長率為50.9%。這樣的增長走勢確實有些寒酸，畢竟在此周期內總體市場的規模就只有幾十億美元。就算是用2027年的總值來衡量，量子計算產生的收入對於這樣一項看似有望改天換地、扭轉乾坤的技術而言也只能算是九牛一毛。畢竟在同一年，全球的IT支出預期將達到4萬億美元左右。
我們都知道年均複合增長率是怎麼計算的，這裡不妨按這個比例向前、向後再做一點推導。我們先提取IDC公布的兩份量子計算預估收入，再把2027年的量子計算支出總額跟年均複合增長率結合起來，就能具體計算出2021年和2023年的投入規模；至於2020年和2022年，稍加推理也能得出大概的數字。也許這裡的結果跟IDC的實際評估略有偏差，但大致上應該也符合分析報告的基本思路。
總體來看，過去幾年間對量子計算技術的投入規模相當於2020年產出的20倍，2021和2022年的10倍，但只相當於2027年產出水平的2.2倍。這條曲線雖然也算健康，但相信大家也看得出來，這意味著量子計算產生的預期收入根本無法覆蓋掉投資成本。發生這種情況的可能性有二：要麼是技術尚處於萌芽階段，要麼就是它被證明的確難以得到普遍應用。這也讓我們想起了過去幾十年間持續發展的高性能計算技術，它之所以能夠長期存在並穩定前進，依靠的是核武器管理提出的剛性需求。如果排除掉這些因素，哪怕能給我們帶來再多的實際收益，高性能計算也絕對沒辦法依靠正常的商業模式長期存在下去。
風險投資公司Quanto Nation在全球範圍內投資各類量子計算項目。該公司合伙人Oliver Tonneau在去年秋季的高性能計算用戶論壇上做過一場演講，期間展示了下面這張摘錄自The Quantum Insider 的圖表，詳細列舉了量子計算技術的不同投資類型和金額數字：
在另外一張圖表中，Tonneau整理了北美和歐洲在量子計算上的投資水平：
這裡關於量子計算設備的類型劃分非常有趣，但我們不能分心，談錢的時候就專注於談錢。
再來看Tonneau準備的另外一張圖表：
可以看到，中國對於量子計算似乎相當認真，至少在投資規模上看是這樣。我們承認，對於身處追趕階段的國家來說，瘋狂燒錢並不一定明智、也未必能帶來成效。但要想推動技術進步，不花錢必然是毫無機會，相關市場更是不可能建立成型。
Hyperion Research曾經是IDC集團的一部分，隨後被一家中國企業所收購。對於量子計算市場的收入前景，他們給出了這樣的預期。
這個數字顯然還遠遠不及IDC給出的收入預期。
再來看另一份非常有趣的圖表，是按國家劃分的量子計算硬體公司，以及量子計算設計師們正在探索的不同量子設備模式：
截至去年秋季，全球共有44家量子計算硬體廠商，對應十餘種各不相同的量子比特實現方法。
天知道這一切後續將如何發展。要想準確預測量子計算技術的市場潛力，也許最好能讓量子電腦給算上一算？
