Bukan sekadar cip kuantum: Shenzhen dedahkan visi “Kuantum-Superkomputer-AI” China

Pada 3 hingga 5 Ogos 2026, Shenzhen menjadi tuan rumah Persidangan Pengkomputeran Kuantum CCF Ke-5 dan Forum Sains Kuantum Kawasan Teluk Besar Ke-5. Acara itu menarik lebih 2,400 peserta, manakala lebih 200 ahli akademik dan pakar berkongsi perkembangan dalam pengkomputeran kuantum, AI dan pengkomputeran bersepadu.23

Dengan tema “Kuantum dan kecerdasan bergabung, kuantum-superkomputer-AI bersepadu”, persidangan itu tidak mengumumkan satu pelan negara China yang rasmi. Namun, perbincangan yang diketengahkan memberikan isyarat strategik yang jelas: pengkomputeran kuantum, superkomputer dan kecerdasan buatan perlu dilihat sebagai komponen berbeza dalam satu sistem pengkomputeran pintar.

Apakah maksud “Kuantum-Superkomputer-AI”?

Istilah “kuantum-superkomputer-AI” merujuk kepada pembangunan bersama tiga jenis keupayaan pengkomputeran. Tumpuannya bukan sekadar membina komputer kuantum yang lebih berkuasa, tetapi memastikan setiap lapisan saling melengkapi:

• AI membantu menjadikan pengkomputeran kuantum lebih praktikal, termasuk dengan meningkatkan kecekapan perkakasan, kawalan dan algoritma;
• Superkomputer menyokong simulasi berskala besar dan AI untuk sains, khususnya dalam penyelidikan bahan, fizik dan sains hayat; dan
• Komputer kuantum tahan ralat pada masa depan menjadi lapisan pengkomputeran baharu untuk menyelesaikan masalah saintifik tertentu yang sukar ditangani komputer klasik.

Pendekatan ini lebih menyerupai pelan induk infrastruktur pengkomputeran berbanding projek yang hanya berpusat pada cip kuantum. Laporan berkaitan persidangan menunjukkan bahawa agenda turut meliputi penyelidikan asas, teknologi utama, aplikasi industri, pembinaan piawaian serta padanan antara kerajaan, syarikat dan modal. Hampir 30 acara berlangsung sepanjang tiga hari.23

AI sebagai jambatan kepada pengkomputeran kuantum praktikal

Ahli akademik Akademi Sains China, Xiang Tao, membandingkan kadar ralat kira-kira 1% pada qubit fizikal hari ini dengan kadar ralat yang jauh lebih rendah yang diperlukan untuk aplikasi seperti pemecahan kod kriptografi. Menurut beliau, AI boleh menjadi salah satu alat penting untuk merapatkan jurang tersebut.1

Berdasarkan penerangan di persidangan, AI boleh digunakan pada beberapa peringkat pengkomputeran kuantum:

1. Penentukuran dan reka bentuk cip — mengenal pasti corak ralat serta ciri peranti daripada data eksperimen, kemudian membantu mengoptimumkan parameter perkakasan;
2. Pembetulan dan penyahkodan ralat kuantum — mempercepatkan proses mengenal pasti dan membetulkan ralat;
3. Kompilasi litar kuantum — memetakan algoritma dengan lebih cekap kepada perkakasan kuantum sebenar;
4. Pengukuran dan kawalan — memperbaiki kawalan masa nyata terhadap sistem kuantum; dan
5. Pengoptimuman algoritma kuantum variasi — mempercepatkan pencarian parameter serta membantu menangani masalah barren gradient, iaitu keadaan apabila kecerunan semasa latihan menjadi terlalu kecil.1

Ini bermakna AI bukan sekadar antara muka aplikasi untuk komputer kuantum. Ia berpotensi menjadi alat asas dalam reka bentuk cip, pembangunan perisian kuantum dan sistem kawalan eksperimen, sekali gus membantu penyelidik mengesan masalah, melaraskan sistem dan menguji algoritma dengan lebih pantas.

Daripada projek kuantum kepada infrastruktur pengkomputeran menyeluruh

Ahli akademik Akademi Sains China, Xue Qikun, berkata penyepaduan mendalam antara AI, superkomputer dan pengkomputeran kuantum sedang mengubah penyelidikan bahan kuantum serta proses pengulangan algoritma kuantum.1

Pandangan ini memperluas perbincangan daripada sebuah mesin kuantum kepada keseluruhan sistem kuasa pengkomputeran negara. Peranti kuantum memerlukan komputer klasik untuk sokongan; AI memerlukan pengkomputeran berprestasi tinggi bagi memproses data dan menjalankan simulasi; manakala penemuan saintifik pula memerlukan gabungan pelbagai jenis sumber pengkomputeran.

Ahli akademik Akademi Kejuruteraan China, Gao Wen, mencadangkan pembinaan infrastruktur berkaitan yang diterajui Makmal Pengpengcheng. Cadangan itu menyasarkan penyelarasan pengkomputeran kelas 10G, rangkaian kelas 10P dan tenaga bersih kelas 10GW untuk menyediakan sumber bersepadu kepada makmal kebangsaan.1

Dalam konteks persidangan, angka ini bukan semata-mata bermaksud menambah perkakasan. Ia menggambarkan pendekatan yang merancang pengkomputeran, rangkaian dan tenaga secara serentak.

Di sinilah letaknya makna strategik utama konsep tersebut. Jika kuasa pengkomputeran dianggap sebagai sumber asas untuk menyokong penyelidikan, industri dan keselamatan, persaingan bukan lagi hanya tentang siapa memiliki komputer kuantum terbaik. Persaingan turut melibatkan keupayaan membina sistem yang mampu membekalkan pengkomputeran, data, tenaga, bakat dan senario aplikasi secara berterusan.

Superkomputer ialah asas realistik untuk AI dalam sains

Ahli akademik Akademi Kejuruteraan China, Zheng Weimin, menyifatkan superkomputer terkemuka hari ini sebagai “komputer AI yang sangat besar”, terutama dari segi peranannya dalam penyelidikan saintifik. Dalam seni bina ini, pengkomputeran kuantum boleh menjadi lapisan keupayaan yang seterusnya.1

Pandangan tersebut menawarkan urutan masa yang lebih praktikal. Potensi jangka panjang pengkomputeran kuantum memang besar, tetapi superkomputer dan AI untuk sains sudah boleh menyokong tugasan seperti penemuan bahan dan ramalan struktur protein dalam masa terdekat.1

Institusi penyelidikan boleh menggunakan infrastruktur pengkomputeran klasik berprestasi tinggi dan pembelajaran mesin yang lebih matang untuk mempercepatkan penyelidikan, sebelum menyerahkan masalah tertentu yang sesuai kepada sistem kuantum.

Seni bina berlapis ini juga mengurangkan kebergantungan pada idea bahawa aplikasi hanya boleh bermula selepas komputer kuantum universal matang. Pengkomputeran kuantum masih berdepan cabaran kadar ralat, pembetulan ralat dan peluasan skala, sementara AI dan superkomputer sudah boleh menyokong pembangunan algoritma, penentukuran eksperimen dan pemprosesan data saintifik.

Penemuan bahan menunjukkan bagaimana AI dan sains kuantum boleh bergabung

Satu contoh yang dibentangkan di persidangan menggabungkan prinsip “penglogaman ikatan sigma” daripada teori banyak jasad kuantum dengan saringan AI. Daripada pangkalan data yang mengandungi lebih dua juta bahan, proses itu mengenal pasti 31 calon superkonduktor suhu tinggi, termasuk 18 yang belum pernah diramalkan sebelum ini.1

Nilai contoh ini bukan pada dakwaan bahawa AI menggantikan fizik. Sebaliknya, ia menunjukkan bagaimana prinsip teori dan pengkomputeran berskala besar boleh digabungkan: fizik menentukan arah saringan, AI mencari bahan yang memenuhi kriteria dalam ruang calon yang sangat luas, manakala superkomputer menjalankan pemprosesan data dan pengesahan yang diperlukan.

Ahli akademik Akademi Sains China, Gong Xinguo, turut mencadangkan agar AI membolehkan penyelidik mentakrifkan masalah menggunakan bahasa semula jadi dan memanggil “kemahiran” yang sesuai. Pendekatan ini berpotensi mengurangkan kebergantungan penyelidikan bahan pada sebilangan kecil pakar yang mahir membina aliran kerja pengiraan.1

Jika model itu mencapai tahap matang, pintu masuk kepada sains bahan mungkin beralih daripada menulis proses pengiraan yang kompleks kepada membentuk soalan, menggabungkan alat dan mengesahkan keputusan.

Perbandingan dengan inisiatif kuantum Amerika Syarikat

Gao Wen turut membandingkan pendekatan China dengan inisiatif Quantum Genesis yang diumumkan Jabatan Tenaga Amerika Syarikat pada 2026. Bahan rasmi jabatan itu menyatakan bahawa salah satu matlamatnya ialah membangunkan komputer kuantum tahan ralat yang mempunyai kepentingan saintifik sebenar, selain menyelaras pelaburan dan usaha kerajaan persekutuan, makmal kebangsaan serta industri.

Mesej yang diketengahkan di Shenzhen ialah China perlu membina usaha sistematik yang setanding, bukannya hanya bersaing melalui satu-satu ukuran perkakasan kuantum. Namun, matlamat, kaedah organisasi dan skop pelaburan setiap negara tidak semestinya sama. Perbandingan yang wajar ialah dari segi arah strategi dan cara infrastruktur disusun, bukan dakwaan mudah bahawa satu pihak sudah mendahului dalam semua aspek.

Adakah ini pelan induk rasmi China?

Secara ketat, belum boleh dikatakan demikian. Bahan yang tersedia menunjukkan bahawa “kuantum-superkomputer-AI” ialah tema persidangan serta penilaian strategik dan cadangan pembangunan yang dikemukakan oleh ahli akademik dan pakar. Ia bukan dokumen perancangan negara rasmi yang diumumkan di acara tersebut.123

Namun, persidangan itu tetap melakar beberapa hala tuju perbincangan dasar yang nyata:

• menggunakan AI untuk memperbaiki perkakasan, perisian dan algoritma kuantum;
• menjadikan superkomputer sebagai asas aplikasi AI untuk sains dalam masa terdekat;
• membangunkan pengkomputeran kuantum sebagai lapisan baharu untuk masalah kompleks tertentu pada masa depan;
• menyepadukan pengkomputeran, rangkaian, tenaga bersih dan sumber makmal kebangsaan dalam satu infrastruktur; dan
• menghubungkan akademia, industri, pengguna serta modal bagi membawa hasil makmal kepada aplikasi berskala besar.237

Kesimpulan paling penting daripada persidangan Shenzhen bukanlah bahawa pengkomputeran kuantum sudah memasuki fasa penggunaan menyeluruh. Sebaliknya, naratif persaingan China dalam teknologi kuantum sedang berubah — daripada persoalan “siapa memiliki peranti kuantum paling berkuasa?” kepada “siapa yang mampu menyusun kuantum, AI, superkomputer dan infrastruktur penyelidikan menjadi satu sistem yang paling berkesan?”