AnswersPublished14 sources
„Ilość, superkomputing i inteligencja”: Shenzhen pokazuje chińską wizję obliczeń przyszłości
Piąta konferencja CCF Quantum Computing i forum nauki kwantowej Guangdong–Hongkong–Makau w Shenzhen zgromadziły w dniach 3–5 sierpnia 2026 roku ponad 2400 uczestników oraz ponad 200 akademików i ekspertów. Najbardziej namacalne korzyści mają w najbliższym czasie przynieść zastosowania AI w nauce.
Opublikowane przezEdytowane za pomocą GPT-5.6 LunaObrazy wygenerowane za pomocą GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- Piąta konferencja CCF Quantum Computing i forum nauki kwantowej Guangdong–Hongkong–Makau w Shenzhen zgromadziły w dniach 3–5 sierpnia 2026 roku ponad 2400 uczestników oraz ponad 200 akademików i ekspertów.
- Najbardziej namacalne korzyści mają w najbliższym czasie przynieść zastosowania AI w nauce.
- AI ma pomóc w przełamaniu barier komputerów kwantowych: od kalibracji układów i korekcji błędów po projektowanie chipów, kompilację obwodów, sterowanie pomiarami oraz optymalizację algorytmów wariacyjnych.[1]
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What national blueprint for smart computing emerged from the 5th CCF Quantum Computing Conference and Greater Bay Area Quantum Science Forum. Article summary: The blueprint was a national “量超智” (“quantum–supercomputing–AI”) smart-computing strategy: build an integrated, energy-aware national computing infrastructure in which AI improves quantum hardware and software, supercomp. Topic tags: general, general web, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake n
W dniach 3–5 sierpnia 2026 roku w Shenzhen odbyła się piąta konferencja CCF Quantum Computing połączona z piątym forum nauki kwantowej Guangdong–Hongkong–Makau. Wydarzenie przyciągnęło ponad 2400 uczestników, a w części naukowej wystąpiło ponad 200 akademików i ekspertów. Głównym hasłem było „量与智相融合，量超智共融算” — połączenie obliczeń kwantowych i inteligencji oraz współdziałanie „ilości, superkomputingu i inteligencji”.2
3
Nie ogłoszono tam formalnego chińskiego programu państwowego. Konferencja zarysowała jednak wyraźny kierunek debaty strategicznej: komputery kwantowe, superkomputery i sztuczna inteligencja mają być traktowane jako różne warstwy jednego systemu obliczeniowego.
Co oznacza „量超智”?
Termin można oddać jako integrację obliczeń kwantowych, superkomputerów i AI. Chodzi nie o budowę pojedynczego, coraz większego komputera kwantowego, lecz o wykorzystanie mocnych stron każdej z tych technologii:
- AI ma zwiększać użyteczność komputerów kwantowych, pomagając w projektowaniu sprzętu, sterowaniu nim i optymalizacji algorytmów;
- superkomputery mają obsługiwać wielkoskalowe symulacje oraz badania określane jako AI for Science, czyli wykorzystanie sztucznej inteligencji w nauce;
- przyszłe, odporne na błędy komputery kwantowe mają stać się nową warstwą obliczeniową dla wybranych problemów, z którymi klasyczne systemy radzą sobie bardzo trudno.
To raczej plan organizacji infrastruktury badawczej niż projekt skoncentrowany wyłącznie na procesorach kwantowych. Program konferencji obejmował podstawowe badania, technologie krytyczne, zastosowania przemysłowe, standardy oraz współpracę administracji, biznesu i kapitału. W ciągu trzech dni odbyło się niemal 30 wydarzeń.2
3
AI ma pomóc komputerom kwantowym stać się praktycznymi
Jak wskazywał akademik Chińskiej Akademii Nauk Tao Xiang, obecny poziom błędów fizycznych kubitów wynosi około 1 proc. — to wciąż bardzo daleko od poziomu potrzebnego do tak wymagających zastosowań jak łamanie kodów kryptograficznych. Według przedstawionej na konferencji oceny AI może być jednym z najważniejszych narzędzi pozwalających zmniejszyć tę lukę.1
Sztuczna inteligencja może wspierać między innymi:
- kalibrację i projektowanie chipów — analizując dane eksperymentalne, rozpoznając źródła błędów i pomagając dobierać parametry urządzeń;
- korekcję błędów kwantowych i dekodowanie — usprawniając wykrywanie oraz naprawianie niepożądanych stanów;
- kompilację obwodów kwantowych — skuteczniej przekładając algorytm na możliwości konkretnego sprzętu;
- pomiary i sterowanie — poprawiając kontrolę nad działaniem układu w czasie rzeczywistym;
- optymalizację algorytmów wariacyjnych — przyspieszając wyszukiwanie parametrów i ograniczając problem tak zwanych barren gradients, czyli zanikających lub bardzo małych gradientów.
1
AI nie byłaby więc jedynie warstwą aplikacji uruchamianych na komputerze kwantowym. Mogłaby stać się narzędziem wykorzystywanym przy budowie chipów, tworzeniu oprogramowania i prowadzeniu eksperymentów.
Od pojedynczego projektu do infrastruktury obliczeniowej
Akademik Chińskiej Akademii Nauk Xue Qikun podkreślał, że ścisła integracja AI, superkomputerów i obliczeń kwantowych zmienia zarówno badania nad materiałami kwantowymi, jak i rozwój algorytmów.1 W takim ujęciu komputer kwantowy nie działa samodzielnie: potrzebuje klasycznych systemów do sterowania, przygotowywania danych i analizy wyników. Z kolei AI potrzebuje dużej mocy obliczeniowej do trenowania modeli, symulacji i pracy na danych naukowych.
Akademik Chińskiej Akademii Inżynierii Gao Wen zaproponował budowę kierowanej przez Laboratorium Pengcheng infrastruktury łączącej obliczenia na poziomie 10G, sieć na poziomie 10P oraz integrację z czystą energią o mocy 10 GW. Celem ma być dostarczanie zintegrowanych zasobów laboratoriom narodowym.1
W tym kontekście liczby te symbolizują nie tylko skalę sprzętu. Pokazują sposób myślenia, w którym moc obliczeniowa, sieć i energia są planowane razem. Stawką nie jest zatem wyłącznie posiadanie jednego imponującego komputera kwantowego, lecz stworzenie systemu zdolnego stale dostarczać obliczeń, danych, energii, kadr i zastosowań.
Superkomputery są dzisiejszą bazą AI w nauce
Akademik Chińskiej Akademii Inżynierii Zheng Weimin określił czołowe współczesne superkomputery jako swego rodzaju „ogromne komputery AI”, zwłaszcza w kontekście badań naukowych. W tej architekturze obliczenia kwantowe mogłyby w przyszłości pełnić funkcję kolejnej warstwy.1
To dość pragmatyczny model rozwoju. Potencjał komputerów kwantowych jest długoterminowo duży, ale superkomputery i AI for Science już dziś mogą wspierać odkrywanie materiałów, przewidywanie struktur białek oraz inne zadania badawcze.1 Instytuty nie muszą więc czekać na dojrzały komputer kwantowy ogólnego przeznaczenia. Mogą korzystać z istniejącej infrastruktury klasycznej, a następnie przekazywać komputerom kwantowym te problemy, dla których będą one rzeczywiście przydatne.
Takie podejście ogranicza ryzyko, że zastosowania zostaną odłożone do nieokreślonego momentu w przyszłości. Komputery kwantowe nadal muszą pokonać bariery związane z błędami, korekcją i skalowaniem, podczas gdy AI i superkomputery już teraz mogą wspierać rozwój algorytmów, kalibrację eksperymentów i analizę danych.
Poszukiwanie materiałów pokazuje, jak działa ta synergia
Podczas konferencji przedstawiono proces wykorzystujący zasadę „metalizacji wiązań σ” z teorii kwantowych układów wielociałowych oraz selekcję wspomaganą przez AI. Z bazy zawierającej ponad 2 miliony materiałów wybrano 31 kandydatów na nadprzewodniki wysokotemperaturowe, w tym 18 wcześniej nieprzewidywanych.1
Znaczenie tego przykładu nie polega na tym, że AI zastępuje fizykę. Przeciwnie: teoria wyznacza kierunek poszukiwań, AI przeszukuje ogromną przestrzeń możliwych materiałów, a superkomputery wykonują obliczenia potrzebne do analizy i weryfikacji wyników.
Akademik Chińskiej Akademii Nauk Gong Xinguo mówił także o wykorzystaniu języka naturalnego do definiowania problemów i uruchamiania odpowiednich „umiejętności” AI. Taki model mógłby zmniejszyć zależność badań materiałowych od niewielkiej grupy specjalistów biegle posługujących się złożonymi narzędziami obliczeniowymi.1 Badacz formułowałby przede wszystkim pytanie, dobierał narzędzia i sprawdzał rezultat, zamiast za każdym razem budować cały proces obliczeniowy od podstaw.
Chińska koncepcja na tle inicjatywy USA
Gao Wen porównywał przedstawianą w Shenzhen koncepcję z inicjatywą Quantum Genesis ogłoszoną przez amerykański Departament Energii w 2026 roku. Według publicznych materiałów tego departamentu program ma między innymi doprowadzić do powstania naukowo użytecznych, odpornych na błędy komputerów kwantowych oraz koordynować działania rządu federalnego, laboratoriów narodowych i przemysłu.
Przekaz konferencji był taki, że Chiny potrzebują równie systemowego podejścia i nie powinny ograniczać rywalizacji do pojedynczych parametrów sprzętu kwantowego. Nie oznacza to jednak, że cele, sposób organizacji i zakres inwestycji po obu stronach są identyczne. Można porównywać kierunki strategiczne oraz sposób budowy infrastruktury, ale nie należy na tej podstawie ogłaszać pełnej przewagi jednej ze stron.
Czy Shenzhen ogłosiło oficjalną chińską mapę drogową?
Nie. „量超智” było hasłem konferencji oraz strategiczną oceną i propozycją przedstawioną przez uczestniczących w niej akademików i ekspertów, a nie formalnie ogłoszonym planem państwowym.1
2
3
Wydarzenie zarysowało jednak kilka konkretnych priorytetów:
- wykorzystywanie AI do udoskonalania sprzętu, oprogramowania i algorytmów kwantowych;
- traktowanie superkomputerów jako obecnej bazy zastosowań AI w nauce;
- rozwijanie obliczeń kwantowych jako przyszłej warstwy dla wybranych złożonych problemów;
- wspólne planowanie mocy obliczeniowej, sieci, czystej energii i zasobów laboratoriów narodowych;
- łączenie nauki, przemysłu, administracji, użytkowników i kapitału, aby przenosić wyniki badań z laboratoriów do zastosowań na większą skalę.
2
3
7
Najważniejszy sygnał z Shenzhen nie brzmi więc: „komputery kwantowe są już powszechnie użyteczne”. Chodzi raczej o zmianę sposobu definiowania konkurencji. Przewagę ma zdobyć nie ten, kto zbuduje wyłącznie najsilniejsze urządzenie kwantowe, lecz ten, kto najsprawniej połączy komputery kwantowe, AI, superkomputing i całą infrastrukturę potrzebną do prowadzenia badań.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "„Ilość, superkomputing i inteligencja”: Shenzhen pokazuje chińską wizję obliczeń przyszłości"?
Piąta konferencja CCF Quantum Computing i forum nauki kwantowej Guangdong–Hongkong–Makau w Shenzhen zgromadziły w dniach 3–5 sierpnia 2026 roku ponad 2400 uczestników oraz ponad 200 akademików i ekspertów.
What are the key points to validate first?
Piąta konferencja CCF Quantum Computing i forum nauki kwantowej Guangdong–Hongkong–Makau w Shenzhen zgromadziły w dniach 3–5 sierpnia 2026 roku ponad 2400 uczestników oraz ponad 200 akademików i ekspertów. Najbardziej namacalne korzyści mają w najbliższym czasie przynieść zastosowania AI w nauce.
What should I do next in practice?
AI ma pomóc w przełamaniu barier komputerów kwantowych: od kalibracji układów i korekcji błędów po projektowanie chipów, kompilację obwodów, sterowanie pomiarami oraz optymalizację algorytmów wariacyjnych.[1]