從Chat到Act，量子算力推動AI智能體崛起｜文摘

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導語：

2026年的國際消費電子展（CES）上，首次出現一個全新的“CES Foundry”專區。在這里，人工智能與量子計算的融合，開始展示其重塑世界的潛在計算力。

當大模型（LLM）的競爭進入白熱化，業界開始意識到：單純的參數堆疊已遭遇瓶頸，真正的下一代AI是能夠自主決策、解決極端復雜問題的AI智能體（AI Agents）。而這需要更強大的引擎。

中信出版集團新書《AI智能體的崛起》揭示了這一核心命題：量子計算將如何成為AI智能體的“核動力”，推動AI從被動的Chat（對話生成）向主動的Act（自主行動）實現關鍵躍遷。

佩塔爾·拉丹利耶夫（Petar Radanliev）

牛津大學計算機科學系專業碩士課程導師 ， 艾倫 · 圖靈研究所研究員

*文自《AI智能體的崛起點》一佩塔爾·拉丹利耶夫（Petar Radanliev

一、量子計算視角的降維打擊

AI智能體要在動態、復雜的現實世界中運行，其所需的計算復雜度遠超今日的想象。理解進化的關鍵，在于理解量子計算與我們習以為常的經典計算有何本質不同。

1.量子疊加

經典計算機的運作單元是比特（Bit），它非0即1。這就像我們在走迷宮，經典計算機必須嘗試一條路徑，遇到死胡同返回，再嘗試另一條，如此往復，直到找到出口。

量子計算的核心是量子比特（Qubit）。量子疊加是指量子系統在被觀測時，能夠同時處于多種可能狀態。

基于量子疊加原理，一個量子比特可以同時處于0和1的狀態，或者這兩個狀態的任何組合。這意味著量子計算機不需要像經典計算機那樣按順序處理數據。

對于AI智能體而言，這是一種質變。量子計算機憑借其處于疊加態的量子比特，可以同時探索多條路徑，大幅縮短了找到出口所需的時間。

在量子計算的加持下，未來的AI智能體在進行供應鏈決策或金融風控時，不需要逐一模擬無數種可能性，而是能夠利用量子疊加態，同時計算出所有可能的情景。這種能力開啟了同時處理海量數據的大門，徹底顛覆了經典計算按順序處理數據的模式。

2.量子糾纏

當兩個或多個量子比特發生糾纏后，一個量子比特的狀態會瞬間影響另一個，無論它們相距多遠。

這種特性引出了量子并行性。如果說經典計算是一次讀一個詞，那么量子計算就像是一次性閱讀一本書的好幾頁內容。這種并行處理能力，是未來AI智能體解決極端復雜問題（如模擬完整的生態系統、實時優化特大城市交通網）的基礎。

3.量子霸權

量子霸權”（Quantum Supremacy）指量子計算機在處理特定任務時，性能超越了當今最強大的經典超級計算機。

谷歌的Sycamore量子處理器在2019年實現了量子霸權，它僅用200秒就完成了一項特定計算，而當時最先進的超級計算機完成同樣的任務大約需要1萬年之久。

對于AI智能體來說，量子霸權的實現意味著它們將不再受限于算力瓶頸，可以承擔那些目前來看遙不可及的任務，屹立于解決科學、金融乃至更廣闊領域尖端難題的最前線。

二、量子算法定義的未來

AI智能體要從空談走向實干，必須掌握高效算法的工具。目前主要有兩大奠基性的量子算法，它們分別在安全性和數據處理兩個維度上，為AI智能體的崛起鋪平了道路，同時也帶來了挑戰。

1.Shor算法：懸在加密體系頭頂的達摩克利斯之劍

在AI智能體互聯的未來，安全是信任的基石。然而，著名的Shor算法證明了量子計算機執行整數分解的速度，指數級快于已知的最佳經典算法。

當前的互聯網安全協議（如RSA加密）依賴于大數分解的困難性。Shor算法的出現，意味著能夠高效運行該算法的量子計算機，將使現有的加密系統變得不堪一擊。

這迫使AI智能體必須進化——不僅要利用量子計算的能力，還要構建抗量子密碼學（Post-Quantum Cryptography）防御體系。

AI智能體必須與時俱進，整合并采用抗量子計算的加密方法。在未來量子計算無處不在的環境中，這對于確保AI智能體能夠安全運行至關重要。

2.Grover算法：在數據海洋中精準“撈針”

如果說Shor算法是矛，Grover算法就是AI智能體的“眼”。

在無結構數據庫（如海量的非結構化文本、圖像數據）中查找特定信息，經典算法平均需要N/2次操作，而Grover算法利用量子力學原理，大約僅需√10次操作即可完成。

Grover算法對于大數據時代的AI智能體至關重要。它不僅能極大地提升數據庫檢索效率，還可以用于處理各種模式識別和優化挑戰14。這意味著AI智能體在面對混亂、龐雜的現實世界數據時，能夠以驚人的速度精準定位關鍵信息，從而做出明智決策。

Petar Radanliev 出席2025可持續全球領導者大會并發表主旨演講，強調AI治理的重要性，并呼吁在AI開發的整個流程中構建安全防線。圖源：主辦方

三、量子計算引爆AI智能體

量子計算與人工智能的結合，不是簡單的疊加，而是指數級的爆發。這種融合將賦予AI智能體前所未有的“行動力”。

1.從“大數據”到“量子數據”的質變

傳統機器學習依賴于海量數據訓練，隨著模型參數和數據規模的增加，經典計算機面臨嚴重的算力瓶頸。量子計算憑借其高效處理大規模復雜數據集的能力，可以突破這一限制。量子增強的機器學習算法（Quantum-Enhanced Machine Learning）將更抗噪、更快速、更準確。

量子算法處理海量數據集的能力，可以顯著增強機器學習模型的能力。這種協同作用會徹底改變氣候建模等領域。

2.垂直領域的顛覆性應用

AI智能體的“行動”能力，將在量子計算的加持下，在具體產業中落地生根。

藥物發現與生命科學：這是量子AI最令人興奮的戰場。經典計算機無法精確模擬復雜的分子結構，而量子模擬能夠以極高的精度模擬分子和化學反應。

使用IBM的量子計算機模擬一種小分子蛋白質的分子結構，這項任務用傳統的計算方法是無法做到的。未來的AI智能體將能夠自主設計新藥，大幅縮短研發周期，降低成本。

金融與風險管理：在金融領域，AI智能體利用Grover算法等工具，可以極大地提升風險評估水平，實時優化復雜的投資組合。

物流與供應鏈：面對全球化復雜的供應鏈網絡，量子AI智能體能夠解決經典算力無法處理的大規模優化問題，規劃出真正的全局最優路徑。

四AI智能體的終極形態

AI發展的終極目標不僅僅是生成文本（Chat），而是具備在復雜環境中進行記憶、感知、推理和自主行動（Act）的能力。量子計算正是實現這一跨越的關鍵拼圖。

雖然量子計算前景廣闊，但量子AI并不會完全取代經典計算，而是增強它。

未來的計算架構將是“混合模式”：經典計算機繼續負責通用任務、日常數據處理和邏輯控制。而量子計算機作為“特種部隊”，專門處理高度復雜的優化任務、分子模擬或破解密碼。AI智能體作為“指揮官”，在經典與量子資源之間進行調度，整合兩者的優勢來解決問題。

AI與量子融合是雙向的。

不僅量子計算在加速AI，AI也在反過來幫助量子計算落地。最新的研究表明，人工智能技術可以輔助開發和優化量子算法，通過自動化編程，大幅降低量子計算的開發門檻。例如，利用機器學習模型（如擴散模型）來生成靈活且精確的量子電路，能讓量子計算機更適應不同的硬件配置。

這種“AI設計量子，量子增強AI”的循環，可能會加速“技術奇點”的到來。

《AI智能體的崛起》

【原書名】The Rise of AI Agents: Integrating AI, Blockchain Technologies, and Quantum Computing

【作者】[英] 佩塔爾·拉丹利耶夫（Petar Radanliev）

【書號】978-7-5217-8209-7

【出版時間】2025年12月

【內容簡介】

我們正站在一個重塑世界的歷史轉折點：由強化學習（如Q學習）驅動的AI智能體正以前所未有的速度邁向通用人工智能，這一技術奇點預示著人工智能將超越人類智能，徹底改變整個社會。

本書是一部面向未來安全、信任與治理的系統指南，將人工智能、區塊鏈、量子計算這三大前沿技術領域進行無縫融合與深度剖析，并對未來10年、20年乃至50年的技術發展路線圖進行預測。同時，本書也對技術融合帶來的倫理、法律和社會影響進行了批判性分析。

AI智能體自主性。深入解析AI智能體從早期機器學習到深度學習的進化，重點闡述其如何通過強化學習和神經圖靈機，具備在復雜環境中進行記憶、感知、推理和自主行動的能力。

量子安全防御。量子計算的強大算法（如Shor算法和Grover算法）將指數級地提升人工智能的能力，同時威脅現有的RSA等傳統加密系統。本書詳細介紹了后量子密碼學等方案，及其如何確保人工智能系統和區塊鏈網絡在量子時代的完整性和機密性。

區塊鏈構建數字信任。區塊鏈的去中心化、不可篡改性使其成為AI智能體的信任支柱，通過智能預言機和自動化合約來確保AI智能體的操作具備透明性、可靠性和防篡改性。

【作者簡介】

佩塔爾·拉丹利耶夫（Petar Radanliev），牛津大學計算機科學系人工智能與網絡安全專業碩士項目導師，艾倫·圖靈研究所研究員。此前，他曾是牛津大學工程科學系人工智能與網絡安全領域的研究員。

他于2013年獲得博士學位，并在倫敦帝國理工學院、劍橋大學以及麻省理工學院進行博士后研究。他的主要研究領域涵蓋人工智能、網絡安全、后量子安全及區塊鏈安全。

在投身學術界之前，他曾在蘇格蘭皇家銀行擔任網絡安全經理長達10年，并曾在英國國防部擔任首席滲透測試專家。

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