สัญญาณ “ควอนตัมเหนืออัจฉริยะ” จากเซินเจิ้น: พิมพ์เขียวคอมพิวเตอร์อัจฉริยะของจีนไม่ได้มีแค่ควอนตัม

ระหว่างวันที่ 3–5 สิงหาคม 2026 เซินเจิ้นเป็นเจ้าภาพการประชุม CCF Quantum Computing Conference ครั้งที่ 5 ควบคู่กับ Greater Bay Area Quantum Science Forum ครั้งที่ 5 งานดังกล่าวมีผู้เข้าร่วมกว่า 2,400 คน และมีนักวิชาการกับผู้เชี่ยวชาญกว่า 200 คนร่วมแลกเปลี่ยนความคืบหน้าด้านควอนตัมคอมพิวติ้ง ปัญญาประดิษฐ์ และการประมวลผลแบบผสมผสาน 23

ภายใต้หัวข้อ “ผสานควอนตัมกับปัญญา และให้ควอนตัม ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และ AI ประมวลผลร่วมกัน” สิ่งที่เวทีนี้ส่งสัญญาณจึงไม่ใช่เพียงการสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังขึ้น แต่เป็นแนวคิดการจัดวางระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะทั้งระบบ โดยให้การประมวลผลสามรูปแบบช่วยเติมเต็มข้อจำกัดของกันและกัน

“量超智” หรือการผสานควอนตัม–ซูเปอร์คอมพิวเตอร์–AI คืออะไร

คำว่า “量超智” อ่านในความหมายเชิงแนวคิดได้ว่า การพัฒนาควอนตัมคอมพิวติ้ง ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และ AI ให้ทำงานร่วมกัน ไม่ใช่การแยกสร้างโครงการควอนตัมออกมาต่างหาก

บทบาทของแต่ละส่วนมีลักษณะดังนี้

• AI ช่วยให้ควอนตัมคอมพิวติ้งใช้งานได้จริงมากขึ้น ด้วยการปรับปรุงฮาร์ดแวร์ ระบบควบคุม และประสิทธิภาพของอัลกอริทึม
• ซูเปอร์คอมพิวเตอร์รองรับการจำลองขนาดใหญ่และงาน AI for Science ซึ่งเป็นการใช้ AI เพื่อเร่งการค้นคว้าทางวิทยาศาสตร์ เช่น วัสดุศาสตร์ ฟิสิกส์ และชีววิทยา
• คอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบทนต่อข้อผิดพลาดในอนาคต อาจกลายเป็นชั้นการประมวลผลใหม่สำหรับโจทย์วิทยาศาสตร์เฉพาะด้านที่คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมรับมือได้ยาก

ดังนั้น “量超智” จึงใกล้เคียงกับพิมพ์เขียวโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล มากกว่าจะเป็นโครงการที่มุ่งพัฒนาเพียงชิปควอนตัม งานประชุมยังครอบคลุมตั้งแต่งานวิจัยพื้นฐาน เทคโนโลยีสำคัญ การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม การจัดทำมาตรฐาน ไปจนถึงการเชื่อมโยงภาครัฐ ธุรกิจ และเงินทุน รวมเกือบ 30 กิจกรรมตลอดสามวัน 23

AI จะช่วยพาควอนตัมคอมพิวติ้งข้ามด่านการใช้งานจริงได้อย่างไร

เซี่ยงเทา นักวิชาการจากสถาบันบัณฑิตวิทยาศาสตร์จีน เปรียบเทียบอัตราความผิดพลาดของคิวบิตเชิงกายภาพในปัจจุบัน ซึ่งอยู่ราว 1% กับระดับความผิดพลาดที่ต่ำกว่านั้นอย่างมากซึ่งจำเป็นต่อการใช้งาน เช่น การถอดรหัสทางคริปโตกราฟี โดยมองว่า AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่จะช่วยลดช่องว่างดังกล่าว 1

ตามแนวทางที่นำเสนอในงานประชุม AI สามารถเข้าไปมีบทบาทในหลายขั้นตอนของระบบควอนตัม ได้แก่

1. การปรับเทียบและออกแบบชิป — วิเคราะห์ข้อมูลจากการทดลองเพื่อระบุรูปแบบความผิดพลาดและคุณลักษณะของอุปกรณ์ แล้วช่วยปรับพารามิเตอร์ฮาร์ดแวร์
2. การแก้ไขข้อผิดพลาดและการถอดรหัส — เพิ่มความรวดเร็วและแม่นยำในการตรวจจับกับแก้ไขข้อผิดพลาด
3. การคอมไพล์วงจรควอนตัม — แปลงอัลกอริทึมให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์ควอนตัมจริงได้มีประสิทธิภาพขึ้น
4. การวัดและการควบคุม — ปรับปรุงการควบคุมระบบควอนตัมแบบเรียลไทม์
5. การปรับอัลกอริทึมควอนตัมแบบแปรผัน — เร่งการค้นหาค่าพารามิเตอร์ และช่วยบรรเทาปัญหา barren gradient หรือภาวะที่ค่าการไล่ระดับมีขนาดเล็กจนการฝึกอัลกอริทึมเดินหน้าได้ช้า 1

นั่นหมายความว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงชั้นแอปพลิเคชันที่เรียกใช้งานคอมพิวเตอร์ควอนตัม แต่มีโอกาสกลายเป็นเครื่องมือพื้นฐานของทั้งชิปควอนตัม ซอฟต์แวร์ควอนตัม และระบบทดลองควบคุม ช่วยให้นักวิจัยค้นหาปัญหา ปรับระบบ และทดสอบอัลกอริทึมรอบใหม่ได้เร็วขึ้น

จาก “โครงการควอนตัม” สู่โครงสร้างพื้นฐานประมวลผลแบบครบวงจร

เสวี่ยฉีคุน นักวิชาการจากสถาบันบัณฑิตวิทยาศาสตร์จีน กล่าวว่า การหลอมรวม AI ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และควอนตัมคอมพิวติ้งกำลังเปลี่ยนวิธีวิจัยวัสดุควอนตัมและพัฒนาอัลกอริทึมควอนตัม 1

มุมมองนี้ขยายกรอบการถกเถียงจาก “จะสร้างเครื่องควอนตัมได้อย่างไร” ไปสู่ “จะจัดระบบทรัพยากรการประมวลผลของประเทศอย่างไร” เพราะอุปกรณ์ควอนตัมยังต้องพึ่งพาคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ขณะที่ AI ต้องใช้การประมวลผลสมรรถนะสูงเพื่อจัดการข้อมูลและการจำลอง และงานวิจัยสมัยใหม่ก็มักต้องใช้ทรัพยากรหลายประเภทควบคู่กัน

เกาเหวิน นักวิชาการจากสถาบันวิศวกรรมแห่งชาติจีน เสนอให้ห้องปฏิบัติการเผิงเฉิงเป็นแกนนำพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานที่บูรณาการ การประมวลผลระดับ 10G เครือข่ายระดับ 10P และพลังงานสะอาดระดับ 10GW เพื่อจัดสรรทรัพยากรแบบครบวงจรให้ห้องปฏิบัติการระดับชาติ 1

ในบริบทของการประชุม ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้หมายถึงการวางฮาร์ดแวร์เรียงกันจำนวนมากเท่านั้น แต่สะท้อนแนวคิดที่ต้องวางแผนคอมพิวเตอร์ เครือข่าย และพลังงานไปพร้อมกัน หากมอง “กำลังประมวลผล” เป็นทรัพยากรพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ อุตสาหกรรม และความมั่นคง คู่แข่งก็ไม่ใช่แค่ผู้ที่มีเครื่องควอนตัมดีที่สุด แต่คือผู้ที่สร้างระบบซึ่งส่งมอบคอมพิวเตอร์ ข้อมูล พลังงาน บุคลากร และโจทย์การใช้งานได้ต่อเนื่อง

ซูเปอร์คอมพิวเตอร์คือฐานที่ใช้งานได้แล้วของ AI for Science

เจิ้งเหวยหมิน นักวิชาการจากสถาบันวิศวกรรมแห่งชาติจีน มองว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ชั้นนำในปัจจุบันมีลักษณะใกล้เคียงกับ “คอมพิวเตอร์ AI ขนาดมหึมา” โดยเฉพาะในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และในสถาปัตยกรรมระยะต่อไป ควอนตัมคอมพิวติ้งอาจเข้ามาเป็นชั้นการประมวลผลใหม่ 1

แนวคิดนี้ทำให้ลำดับเวลาของ “量超智” ดูเป็นรูปธรรมมากขึ้น แม้ศักยภาพระยะยาวของควอนตัมจะสูง แต่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์และ AI for Science สามารถรองรับงานค้นพบวัสดุหรือการทำนายโครงสร้างโปรตีนได้ตั้งแต่วันนี้ 1

สถาบันวิจัยจึงไม่จำเป็นต้องรอให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมอเนกประสงค์พร้อมใช้งานเสียก่อน จึงจะเริ่มใช้การประมวลผลขั้นสูงเพื่อแก้โจทย์วิทยาศาสตร์ได้ การประมวลผลแบบดั้งเดิมและ AI ยังช่วยสนับสนุนการพัฒนาอัลกอริทึม การปรับเทียบการทดลอง และการจัดการข้อมูล ขณะที่ควอนตัมสามารถค่อย ๆ รับโจทย์ที่เหมาะสมเมื่อเทคโนโลยีพัฒนาถึงระดับนั้น

การค้นพบวัสดุสะท้อนรูปแบบทำงานร่วมกันของ AI กับวิทยาศาสตร์ควอนตัม

หนึ่งในตัวอย่างที่นำเสนอในงานประชุมใช้หลัก “การทำให้พันธะซิกมาเป็นโลหะ” (sigma-bond metallization) จากทฤษฎีระบบหลายอนุภาคเชิงควอนตัมร่วมกับการคัดกรองด้วย AI โดยค้นหาผู้สมัครวัสดุตัวนำยวดยิ่งอุณหภูมิสูง 31 รายการจากฐานข้อมูลวัสดุมากกว่า 2 ล้านชนิด ในจำนวนนี้ 18 รายการไม่เคยมีการคาดการณ์มาก่อน 1

ความสำคัญของกรณีนี้ไม่ได้อยู่ที่การให้ AI มาแทนที่ฟิสิกส์ แต่คือการแบ่งงานอย่างมีประสิทธิภาพ: หลักฟิสิกส์ช่วยกำหนดทิศทางการคัดกรอง AI สำรวจพื้นที่ผู้สมัครจำนวนมหาศาล ส่วนซูเปอร์คอมพิวเตอร์รับภาระการประมวลผลและการตรวจสอบผลลัพธ์

กงซินกั๋ว นักวิชาการจากสถาบันบัณฑิตวิทยาศาสตร์จีน เสนอเพิ่มเติมว่า AI อาจทำให้นักวิจัยกำหนดโจทย์ด้วยภาษาธรรมชาติและเรียกใช้ “ทักษะ” ที่เหมาะสมสำหรับการคำนวณ ออกแบบ และสังเคราะห์วัสดุได้ 1 หากรูปแบบนี้พัฒนาจนใช้งานได้จริง จุดเริ่มต้นของงานวัสดุศาสตร์อาจค่อย ๆ เปลี่ยนจากการเขียนกระบวนการคำนวณที่ซับซ้อน ไปสู่การตั้งคำถาม เลือกเครื่องมือ และตรวจสอบผลลัพธ์

จีนกำลังมองการแข่งขันกับสหรัฐฯ ในระดับระบบ

เกาเหวินยังเปรียบเทียบแนวทางของจีนกับโครงการ Quantum Genesis ของกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ ซึ่งประกาศในปี 2026 โดยมีเป้าหมายผลักดันคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบทนต่อข้อผิดพลาดที่มีความสำคัญในทางวิทยาศาสตร์ และประสานการลงทุนระหว่างรัฐบาลกลาง ห้องปฏิบัติการแห่งชาติ และภาคอุตสาหกรรม

สารที่เวทีเซินเจิ้นต้องการสื่อคือ จีนจำเป็นต้องมีความพยายามเชิงระบบที่ทัดเทียมกัน ไม่ใช่แข่งขันด้วยตัวชี้วัดฮาร์ดแวร์ควอนตัมเพียงรายการเดียว อย่างไรก็ตาม เป้าหมาย รูปแบบการจัดองค์กร และขอบเขตการลงทุนของแต่ละประเทศไม่เหมือนกัน การเปรียบเทียบจึงควรอยู่ที่ทิศทางยุทธศาสตร์และวิธีจัดโครงสร้างพื้นฐาน มากกว่าการสรุปว่าฝ่ายใดเป็นผู้นำทุกด้านแล้ว

นี่คือแผนระดับชาติของจีนแล้วหรือยัง

คำตอบอย่างเคร่งครัดคือ ยังไม่ใช่ ข้อมูลที่มีอยู่ระบุว่า “量超智” เป็นหัวข้อของการประชุม รวมถึงข้อเสนอและการประเมินเชิงยุทธศาสตร์จากนักวิชาการกับผู้เชี่ยวชาญ ไม่ใช่แผนระดับชาติฉบับทางการที่ประกาศใช้อย่างเป็นทางการ 123

แต่เวทีดังกล่าวได้วางกรอบทิศทางการถกเถียงไว้อย่างชัดเจน ได้แก่

• ใช้ AI ปรับปรุงฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และอัลกอริทึมควอนตัม
• ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์รองรับงาน AI for Science ในระยะใกล้
• วางควอนตัมคอมพิวติ้งเป็นชั้นการประมวลผลใหม่สำหรับปัญหาซับซ้อนเฉพาะด้านในอนาคต
• รวมคอมพิวเตอร์ เครือข่าย พลังงานสะอาด และทรัพยากรของห้องปฏิบัติการระดับชาติไว้ในโครงสร้างพื้นฐานเดียวกัน
• เชื่อมโยงภาควิจัย มหาวิทยาลัย อุตสาหกรรม ผู้ใช้ และเงินทุน เพื่อผลักดันผลงานจากห้องทดลองไปสู่การใช้งานในวงกว้าง 237

บทสรุปที่น่าจับตาที่สุดจากการประชุมเซินเจิ้นจึงไม่ใช่การประกาศว่าควอนตัมคอมพิวติ้งเข้าสู่ยุคใช้งานเต็มรูปแบบแล้ว แต่คือการเปลี่ยนกรอบการแข่งขัน จากคำถามว่า “ใครมีเครื่องควอนตัมที่ทรงพลังกว่า” ไปสู่คำถามว่า “ใครสามารถจัดระบบควอนตัม AI ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และโครงสร้างพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ให้ทำงานร่วมกันได้มีประสิทธิภาพกว่า”