2024年排名前十的量子计算公司

全球涌现了越来越多的量子计算公司，其目标是创建操作处理器以及支持它们的硬件和软件。本文旨在提供量子计算公司目前和2024年前景的高级概述。

在医疗保健、网络安全和金融等领域，量子计算（QC）有望为解决计算挑战提供新的途径。与人工智能（AI）或虚拟现实（VR）等其他复杂的技术领域相比，量子计算对大多数人来说往往是一个谜，除了它的实践者。人们对量子计算机的潜力或将其与经典计算机区分开来的因素的理解很有限。

利用专门的硬件和软件，量子计算机有望有能力执行目前传统计算机无法完成的任务。此外，量子计算公司正在积极开发技术，以提高这一最先进技术的可访问性和可用性。

随着新的创新不断涌现，量子计算领域正在快速扩张。让我们深入研究一下过去二十年来量子计算公司的激增。

量子计算公司的崛起

我们用来对量子计算公司进行分类的分类法有以下几个部分：“量子计算巨头”、“以硬件为重点的量子计算公司”和“以软件为重点的量子计算公司”，以及一个关键促成因素的部分，这不是详尽的。在我们的审查中，我们根据量子智能平台的数据包括了大约10家量子计算公司。

不可避免地，我们将不得不忽略供应链中的许多参与者；我们的量子智能平台在其数据库中有更多的组织，而不是我们在这里所能包含的。本文的目的是强调硬件和软件量子计算领域的领导者，以及该行业中具有前景的研究、产品或服务的重要初创公司。

随着量子计算成为主流，供应商、硬件公司和软件公司的生态系统将变得更加复杂。与往常一样，量子内幕将在新闻报道中报道它们，并将它们纳入我们的平台。几个与量子安全相关的参与者也被排除在这一分析之外，尽管其中一些在硬件和软件部分都被适当地强调了。

截至2023年12月中旬，量子计算公司的名单是最新的。

量子计算领域的企业巨头

在来自美国的量子计算（QC）领域的杰出实体中——谷歌、IBM、微软和AWS（亚马逊）——只有IBM在技术创新方面拥有一个多世纪的历史。剩下的三家公司包括谷歌、微软和AWS，它们的历史（相对而言）较短。

值得注意的是，我们考虑的其他重要竞争者都认识到量子计算和量子计算企业在中长期内注定会在各个领域发挥重大影响。随着行业超越嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代，向容错能力迈进，并最终达到量子优势状态，标志着计算的新时代，这些竞争者正在启动自己的量子计算研究和开发计划，以保持相关性。

1. IBM

1911年，在企业家Charles Ranlett Flint的领导下，IBM在纽约恩迪科特成立，成为全球科技巨头之一。在量子探索领域，IBM Quantum Composer 和 IBM Quantum Lab共同组成了一个在线平台。该平台提供了对IBM Quantum提供的基于云的量子计算服务的访问。该系列产品包括一系列IBM实验性量子处理器的入口、阐述量子计算的教程集合以及交互式教科书的入口。截至2023年，这项服务涵盖了数十种设备，其中一些设备向公众免费提供。通过这个渠道，用户可以执行算法和实验，沉浸在教学材料中，并参与探索量子计算潜力的模拟。

值得注意的是，到2024年，IBM量子公司将在德国埃宁根建成一个新的量子数据中心，从而将当地的量子计算资源引入欧洲。

指导IBM量子实验室计划的是副总裁Jay Gambetta，一位受人尊敬的IBM研究员。要更深入地了解IBM的发展轨迹，您可以深入阅读我们的文章，该文章重点介绍了IBM在量子领域的发展。

2023年更新：

2023年6月，IBM公布了一个重要的里程碑，发表在科学杂志《自然》上，首次确定量子计算机可以产生超过顶级经典方法100+量子位的精确结果。

去年12月，IBM在IBM量子峰会上推出了IBM秃鹰，这是一款具有1121个超导量子比特的开创性量子处理器。除此之外，它还推出了量子苍鹭处理器，具有133个固定频率量子比特和可调谐耦合器，性能比以前的型号提高了3-5倍。峰会强调了IBM量子计算技术的这些和许多其他进步。

2. 谷歌量子人工智能

谷歌量子人工智能正在积极推动量子计算能力的边界。谷歌量子努力的焦点中心是量子人工智能实验室，这是谷歌、美国宇航局和大学空间研究协会共同发起的一项倡议。该实验室成立于2013年，在2019年10月宣布量子霸权的重大声明中发挥了关键作用。

谷歌的软件和硬件产品是为开发创新的量子算法而量身定制的，旨在解决眼前的实际问题。在这些努力中，Cirq是一个Python软件库，用于促进量子电路的创建、操作和优化，随后可在量子计算机和模拟器上执行。此外，OpenFermion，一个专门用于编译和分析模拟费米子系统的量子算法的库，特别是在量子化学中，是套件的一部分。此外，TensorFlow Quantum作为量子机器库，加速了混合量子经典机器学习模型的原型设计。

在工程总监Hartmut Neven的指导下，谷歌量子人工智能有一个明确的使命，即带头研究量子计算如何与机器学习相结合，并解决计算机科学中的复杂挑战。谷歌战略的一个组成部分是其精心规划的量子路线图。

2023年更新：

正如谷歌首席执行官在今年2月撰写的公司博客文章中所强调的那样，谷歌的量子人工智能研究人员通过增加量子比特来减少量子计算错误，将多个物理量子比特视为一个逻辑量子比特，并提高了性能，从而实现了一个显着的里程碑。

3. 微软

微软是该领域的另一个主要竞争者，是公共云量子计算生态系统背后的先驱。这个生态系统包含一系列解决方案、软件和硬件，所有这些都可以通过Azure平台访问。

尽管微软的起源可以追溯到1975年的成立，但其量子研究的开始却源于两个对量子计算感兴趣的不同团队。QuArC团队驻扎在华盛顿州雷德蒙德，由Krysta Svore监督，他们深入研究了构建量子电路的复杂性。

2017年9月，在微软Ignite Keynote上，该公司推出了即将推出的量子计算编程语言Q#。这种创新的语言随后在同年12月作为微软提供的量子开发工具包的一部分被引入。

微软在量子领域的探索之旅也遇到了一些争议。2018年，荷兰代尔夫特理工大学物理学家Leo Kouwenhoven领导的一个科学家团队，在微软的领导下，撤回了一篇被强调为实用量子计算领域的关键进步的重要论文。这篇论文声称发现了马约拉纳粒子，这是一个长期理论化但难以捉摸的现象。为了提高透明度，微软在Build 2019上宣布，它将开源量子开发工具包，其中包括Q#编译器和模拟器。

2023年更新：

今年早些时候，该公司宣布了几项更新，其中包括新系统“Azure量子元素”，该系统旨在利用Azure高性能计算（HPC）的规模和人工智能的速度，加速化学和材料科学的发展。与此同时，Azure Quantum推出了Copilot，以帮助科学家利用自然语言解决化学和材料科学中的复杂问题。最后，微软宣布了微软量子超级计算机的路线图，这标志着与同行评审研究相关的第一个里程碑的公开，以及对光子公司的战略收购。

4. AWS云台

Amazon rack是一项完全托管的量子计算服务，旨在加快量子计算领域的科学研究和软件开发步伐。Amazon bracet作为一个管道，允许用户通过云访问各种量子计算机变体。

AWS于2020年推出的“AWS市场”服务为个人提供了创建账户、登录和参与现收现付模式的访问权限，充分利用了量子云服务。该服务提供D-Wave的量子退加工机、IonQ的离子阱处理器、Rigetti Computing的超导处理器、Oxford quantum Circuits、Quera以及Xanadu的光子量子计算机。

Amazon Braket还提供了一个超越硬件依赖的开发人员框架，简化了构思和执行量子算法的复杂过程。它提供了完全管理的Jupyter笔记本，预先设计的算法和指导性教程的存储库，一系列模拟工具，以及大量有趣的探索可能性。

2023年更新：

2023年9月，Jernej Rudi Finžgar等人在公司博客上发表了一篇文章，分享了他作为宝马博士项目一部分进行的研究的最新发现。该研究是与宝马集团、亚马逊量子解决方案实验室、慕尼黑工业大学和东京工业大学合作进行的，利用QuEra的Rydberg量子计算机，探索量子优化问题的有效贝叶斯优化协议。

去年11月，AWS宣布推出一款由内部设计的创新量子计算机芯片，大大提高了纠错能力。这种新芯片能够通过被动纠错方法将位翻转误差减少100倍。此外，当结合被动和主动纠错技术时，该芯片的量子纠错效率是传统方法的六倍。

5. 阿里巴巴集团

阿里巴巴集团的云计算子公司与我国科学院合作，在我国上海成立了阿里巴巴量子计算实验室。作为全球量子计算领域的重要参与者，阿里巴巴集团致力于在这一领域培养开源倡议的概念。

领导这些的是量子实验室主任石耀云。在此期间，他领导了包括阿里云量子发展平台（ACQDP）在内的多个项目。该平台是为量子算法和量子计算机量身定制的模拟器驱动开发工具。

2023年更新：

今年6月，阿里云技术在公司博客上发表了一篇关于阿里云计算基础设施发展的文章。该公司指出，持续重视研发，强调了其持续增长和转型的战略。

去年11月，阿里巴巴的量子实验室被关闭，导致20多名员工被解雇。这一发展引发了专家们的广泛猜测，一些人质疑，这一关闭是反映了阿里巴巴面临的财务挑战，还是表明量子技术行业存在更广泛的问题。

6. 百度

百度也来自我国。其量子计划包括建立一个专门研究量子计算的研究所，专注于量子计算软件和信息技术的实际应用。这一倡议被命名为百度量子计算研究所，由段润耀教授指导。段教授曾担任悉尼科技大学量子软件与信息中心主任。百度的愿景包括将量子技术广泛整合到各个领域，包括人工智能和机器学习。

为了实现这一目标，百度开发了一种名为“亮汐”的量子软硬件集成解决方案。这一创新旨在与钱石和其他第三方量子计算机无缝对接。这包括一个10量子位超导量子器件和一个捕获离子量子器件，都是由我国科学院开发的。此外，在2022年，百度完成了配备耦合器的36量子位超导量子芯片的设计，在各种关键测量中展示了令人鼓舞的模拟结果。

2023年更新：

在2022年底的年度旗舰开发者大会百度创造上，百度公布了其量子计算战略QIAN，旨在弥合量子硬件和实际应用之间的差距。QIAN代表量子基础研究、基础设施建设、量子技术应用和网络生态系统。通过这一战略，百度的目标是将量子计算整合到各个行业，努力实现量子技术更容易使用的场景。

7. EVIDEN（ATOS计算)

在法国跨国公司Atos的框架下，Atos内部有一家专注于量子技术的专业公司EVIDEN。该小组介绍了Atos量子学习机，这是一种经典的计算系统，能够模拟包含30到40个量子比特的量子系统，具体取决于具体的配置。作为对该产品的补充，Atos Quantum提供了一种称为AQASM的通用量子汇编编程语言，并附带了额外的软件资源。这些工具使研究人员、工程师和学生能够深入研究量子软件的开发和实验。

在量子杂交领域，从固氮催化设计到优化智能电网，Atos quantum已经实现了各种应用，占据了独特的地位。此外，Atos目前正在进行两个正在进行的量子杂交项目。

Atos开创了一种与硬件无关的方法，是早期开发量子超级计算机和最终用户应用程序的量子计算公司之一。该公司的愿望延伸到许多领域的重大贡献，包括量子编程和模拟，下一代量子超级计算机，咨询服务和量子安全网络安全。Atos在欧洲资助的量子计算计划中发挥着关键作用。它与NISC QPU制造商合作，推进新技术并提高其在混合计算环境中的效率。这跨越了混合框架、容器化、并行化、VQE、GPU利用率等领域。

2023年更新：
今年4月，Atos宣布推出了“Eviden”，这是一家以服务为导向的分拆公司，专注于数字化转型、大数据和网络安全。

8. 英特尔

与IBM一样，英特尔在半导体领域拥有丰富的传统，其起源可以追溯到1968年在加州山景城成立。该公司由Gordon Moore和Robert Noyce共同创立，前者因“摩尔定律”而闻名，后者是物理学家，也是集成电路的共同发明者。

指导这些工作的是英特尔量子硬件总监James Clarke。在英特尔实验室，该公司的研发部门，他们正在利用他们在大批量晶体管制造方面的广泛专业知识来开发“热”硅自旋量子位。这些微型计算单元在高温下运行，而不是通常需要的超低温。英特尔的创新包括三个核心要素。首先，他们正在设计“热”硅自旋量子比特，这是一种更小的计算组件，可以在更高的温度下工作。第二，马脊II低温量子控制芯片使集成更加无缝。最后，冷冻仪便于大批量测试，有助于加速商业化努力。

英特尔同时从事超导和自旋量子比特的研究。他们的超导研究似乎主要与英国代尔夫特大学的学术合作有关。

2023年更新：

今年6月，英特尔推出了最新的量子研究芯片“隧道瀑布”，这是一款12量子位硅芯片，将其可用性扩展到量子研究界。此外，英特尔正在与马里兰大学物理科学实验室合作，该实验室是著名的国家量子信息科学研究中心，以推动量子计算研究的进步。

9. 英伟达

英伟达于1993年由黄仁勋、克里斯·马拉考斯基和柯蒂斯·普里姆创立，如今已成为科技领域的杰出参与者，专注于先进计算硬件和软件的创造和生产，以及人工智能领域的创新解决方案。

2023年3月，NVIDIA推出了首款GPU加速量子计算系统DGX Quantum，将NVIDIA Grace Hopper超级芯片与Quantum Machines的OPX量子控制平台集成在一起。该系统结合了先进的经典计算和量子计算，支持校准、控制和量子纠错等功能。随着NVIDIA Grace Hopper GPU通过PCIe连接到Quantum Machines的OPX+，它提供了显著的低延迟，并有效地为大规模人工智能和高性能计算工作负载提供动力，有望将量子经典研究应用的性能提高10倍。

10. ALICE&BOB

Alice & Bob技术进步的核心涉及自校正超导量子比特的发展，从而实现强大和容错的量子计算能力。2022年3月，该公司公布了一项重要突破，涉及与量子位相关的纠错挑战，特别是位翻转。这一里程碑标志着他们的猫量子比特稳定方法与宏观比特翻转时间的成功兼容。通过将对位翻转错误的恢复能力从之前的几毫秒扩展到2分钟，他们展示了实质性的进步。这家量子计算初创公司总部位于巴黎，于2020年由Raphaël Lescanne和thsamau psamuronnin成立。

2023年更新：

今年7月，Atos的分支机构Eviden和Alice & Bob公布了一项合作，将Alice & Bob的专利猫量子比特技术集成到Eviden的量子应用开发平台QaptivaTM中，使其可供最终用户使用。