要说量子计算行业当前的问题，不是进展太慢，而是整个行业的不同环节正以截然不同的速度向前发展。
7月18日，上海WAIC“未来计算·未来算力”论坛上，潘建伟院士提醒到要“防范行业泡沫”。同场论坛中，中国科学技术大学教授、“祖冲之号”量子计算原型机总师朱晓波更是直言：“不要相信任何‘千比特、万比特’的炒作。精度不足、错误率没降下来，规模再大都没有意义。”
事实上，这类提醒早已出现过。2025年3月，潘建伟院士就曾在《Nature》“世界观点（World View）”专栏发表观点文章，呼吁给量子计算的炒作熄熄火。过度夸大会误导公众和投资人，削弱社会对量子信息技术的信心。
与此形成鲜明对比的是，2026年6月，霍尼韦尔控股的Quantinuum以16.8亿美元完成IPO，登陆纳斯达克，创下纯量子公司史上最大的IPO纪录，发行价每股60美元，认购倍数达到两位数。
一边是院士踩刹车，一边是资本不断砸钱。这意味着，进展快慢并不是量子产业的真正问题，科学研究在稳步推进，资本早已提前到位，但商业应用还在寻找那个真正的突破时刻，这种发展速度错位才是。
这也解释了为什么这个行业同时被过度炒作又被低估。
被炒作
量子计算行业被高估的部分，在二级市场上表现得非常直观。
自2024年10月以来，IonQ、Rigetti、D-Wave、Quantum Computing Inc.等量子纯正概念股，区间涨幅最高达3290%。据统计，过去一年D-Wave股价上涨68%，Rigetti上涨约65%。
然而，对照的基本盘是D-Wave 2025年全年营收约2500万美元，同比增长179%，市销率却一度超过700倍；Rigetti同期营收同比下降，但市销率还高于D-Wave。
其中，IonQ可以算是行业里营收规模较大的公司之一。2025年，其营收为1.3亿美元，同比增长202%；2026年第一季度营收约6470万美元，同比增长755%。不过，同一季度的研发费用也大幅增长到1.26亿美元，公司还是需要靠持续的融资来支持研发。
显然，一台还在实验室里迭代的科学仪器，却按照通用商用计算机的估值来定价，肯定会出现“泡沫”的。
更夸张的一个例子是，在尚未公开展示完整、可运行的光量子纠错原型机的情况下，美国硅光量子初创公司PsiQuantum借着澳大利亚布里斯班和美国芝加哥的两个产业项目，先后获得超11亿美元的公共与产业资金支持。
随着资本和政府的商业预期不断拉满，而技术攻关仍需要一项一项验证时，一旦某个技术无法如期对线，都可能影响市场对企业乃至整个行业的判断。
宣传端的炒作同样刺眼。根据央视此前的调查报道，电商平台上不少打着“量子”名号的日用品应有尽有，从量子笔、量子美容仪，到量子袜子、量子鞋垫。例如，一款售价68元的“太赫兹量子鞋垫”，宣称内置“14颗量子芯片”，能渗透人体20到30厘米。事实上，这类“量子日用品”，其实跟量子科技没有半点关系。
相比之下，产业端的炒作更隐蔽也更危险。有的公司声称提供量子计算服务，实际只是展示了小规模的量子算法；有的企业缺乏实质成果就宣布取得“重大突破”，把能解特定问题的机器吹成通用量子计算机，背后或为拉动股价，或为博眼球。
而且，量子产业的过度炒作同时也会淹没真正的技术成果，正如Quantinuum的科学家说到，很多试图筹集资金的机构，往往会过分强调一些意义不大且常重复的进展。因此在量子计算领域日益增多的“噪音”中，一些真正重要的成果可能反而会被忽视。
被低估
不过，即使存在商业泡沫，并不能据此否定量子计算本身。
从技术发展阶段看，今天的量子计算类似于20世纪50年代的经典计算。科学是真实的，机器能够进行惊人的计算，但它们依然昂贵、脆弱且操作困难。不过，IBM、谷歌、Quantinuum、IonQ等都在稳步提升量子比特质量和纠错，这些技术进展是不能被淹没的。
比如，谷歌在《Nature》发表的一项研究中，研究人员把表面码从距离5扩展到距离7，逻辑错误率被抑制2.14倍，初步验证了纠错越扩越稳的物理规律。Quantinuum在Helios系统上演示了48个完全纠错逻辑量子比特，保真度达到99.99%，编码率接近2比1。
中国科学技术大学“九章四号”实现1024路压缩态输入、操控8176个模式、探测3050个光子。“祖冲之三号”实现105个数据比特、182个耦合比特，量子比特相干时间达到72微秒，并行单比特门保真度为99.90%，并行两比特门保真度为99.62%，并行读取保真度为99.13%，综合性能达到国际领先水平。
朱晓波所说的“错误率做到千分之一已是技术极限”，恰恰说明整个行业正在最难的精度问题上硬啃，而不是靠堆比特数虚张声势。
除了技术进展，量子产业被低估的地方，还集中一些具体的应用场景。这些场景不一定要等到成熟的通用容错量子计算机出现，而是尝试用混合量子-经典工作流降低资源要求。
例如，富士通和大阪大学联合开发的STAR架构ver.3，结合新的分子模型优化技术，把化学材料能量计算所需的量子比特数降低到传统容错架构的十五分之一到八十分之一。
基于此，研究团队在细胞色素P450、铁硫簇、钌催化剂三种具有工业价值的分子上验证了相关技术。计算时间在比特错误率为0.10%的条件下从此前的数千年缩短至约35天，后续还有可能进一步压缩缩到10天。
这个进展表明，在药物发现和催化剂设计领域，早期容错量子计算机可能在现实时间尺度内完成经典计算机无法胜任的计算任务。
还有一个被低估的是后量子密码学（PQC）安全迁移的时间窗口。基于Shor算法的容错量子计算机能够在多项式时间内分解大质数，对支撑金融和网络安全的RSA、ECC公钥密码体系构成威胁。
因此，安全迁移已经开始。美国国家标准与技术研究院（NIST）于2024年8月发布首批三项后量子密码（PQC）正式标准，即FIPS 203、FIPS 204、FIPS 205。特朗普政府也发布行政令加快PQC迁移，甚至不少科技巨头也全面启动网络协议迁移。
此外，量子产业的商业化同样在增加。麦肯锡《2026量子技术监测》报告认为，量子行业已经进入“商业拐点”：全球超300家企业在与量子公司合作，量子计算公司2025年全球营收超10亿美元，2028年或达44亿美元，到2035年有望创造2.7万亿美元经济价值。
跨越周期
Gartner对行业未来的判断，也值得放在这样的背景下理解。
它预计，到2030年，超过一半的量子计算初创公司将会因为无法获得可持续的商业收入而倒闭，市场也会淘汰那些无法实现容错量子计算的比特技术路线的公司。
当然，这一预测肯定不是在唱衰量子计算，其完全符合基本的市场规律：当一个前沿技术从概念验证阶段进入工程化和商业化阶段时，资源会向少数具备技术深度和工程能力的团队集中。
从投资周期的角度看，当前量子计算行业的状态与ChatGPT出现之前的人工智能（AI）有结构性相似之处。
2022年以前，AI已经积累了强大的技术能力，但不少企业仍然在寻找客户能够立即理解、愿意使用的产品形态。ChatGPT的做法是把复杂技术转化为简单的交互体验，月活用户在两个月内达1亿左右，彻底改变了AI的商业叙事。
量子计算也面临一样的问题。技术进展是真实的，潜在应用是明确的，但是让非专业客户能够直观感知其价值的“产品时刻”还没有出现。
对此，IBM研究总监达里奥·吉尔直言：“我们正处于量子计算机被用作探索科学新前沿工具的时代。量子计算的下一个时代将从这些前沿成为客户无法忽视的产品开始。”
至于这个过程需要多久，潘建伟院士给出了不同层次的判断。他认为，面向材料模拟和反铁磁模拟的专用量子计算机预计在未来3到5年内会有较快发展，通用容错量子计算机仍需10年甚至更长时间的攻坚，而量子与AI融合的首个实用范例有望在5年左右出现。
总之，量子计算不是立马就能改变一切的技术，也不是一个可以被忽略的远期概念。技术逐步验证，商业模式在试错中成形，泡沫在竞争中被挤出，是量子计算从实验室走向产业化的标准过程。
对于投资者和行业观察者来说，辨别哪些公司拥有可验证的技术能力、哪些只是在消耗资本市场的耐心，是未来两到三年的关键工作。
[1]https://thequantuminsider.com/2026/09/01/guest-post-the-quantum-industry-is-both-overhyped-and-underestimated/
[2]https://www.93.gov.cn/xwjc-snyw/784613.html
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/RnvuWKNzw9hM1VJnG7wLQw
[4]https://mp.weixin.qq.com/s/vPCj-pErfc3HOEy73XhiNQ
