Tín hiệu “lượng–siêu–trí” từ Thâm Quyến: Trung Quốc đang vẽ lại bản đồ điện toán thông minh

Hội nghị Máy tính lượng tử CCF lần thứ 5 và Diễn đàn Khoa học lượng tử Vùng Vịnh Lớn lần thứ 5 diễn ra tại Thâm Quyến từ ngày 3 đến ngày 5 tháng 8 năm 2026, với hơn 2.400 người tham dự. Hơn 200 viện sĩ và chuyên gia đã trình bày về lượng tử, AI và các mô hình tính toán tích hợp.23

Chủ đề của sự kiện — “lượng và trí tuệ hòa quyện, lượng–siêu–trí cùng hội tụ trong tính toán” — phát đi một thông điệp rộng hơn việc chạy đua chế tạo máy tính lượng tử. Đó là ý tưởng xây dựng một hệ sinh thái điện toán thông minh, trong đó máy tính lượng tử, siêu máy tính và trí tuệ nhân tạo bổ trợ cho nhau.

“Lượng–siêu–trí” là gì?

Có thể hiểu “lượng–siêu–trí” là sự phối hợp giữa điện toán lượng tử, điện toán siêu máy tính và AI. Mỗi năng lực đảm nhận một vai trò khác nhau:

• AI giúp máy tính lượng tử dễ sử dụng hơn, bằng cách hỗ trợ phần cứng, hệ thống điều khiển và thuật toán;
• Siêu máy tính xử lý mô phỏng quy mô lớn và các bài toán AI for Science, tức dùng AI để thúc đẩy nghiên cứu khoa học;
• Máy tính lượng tử có khả năng chịu lỗi trong tương lai có thể trở thành một tầng tính toán mới, chuyên xử lý những bài toán khoa học đặc thù mà máy tính cổ điển khó giải quyết.

Vì vậy, đây giống một bản thiết kế cho hạ tầng tính toán hơn là một dự án chỉ tập trung vào chip lượng tử. Nội dung hội nghị trải rộng từ nghiên cứu nền tảng, công nghệ then chốt đến tiêu chuẩn, thương mại hóa, kết nối doanh nghiệp với chính quyền và vốn đầu tư. Trong ba ngày, gần 30 hoạt động được tổ chức.23

AI có thể giúp lượng tử vượt qua rào cản thực dụng như thế nào?

Viện sĩ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc Xiang Tao cho biết tỷ lệ lỗi của qubit vật lý hiện nay vào khoảng 1%. Mức này vẫn cao hơn rất nhiều — có thể tới khoảng tám bậc độ lớn — so với yêu cầu của những ứng dụng khó như phá mã mật mã. Theo ông, AI là một trong những công cụ quan trọng để thu hẹp khoảng cách đó.1

Theo hướng tiếp cận được trình bày tại hội nghị, AI có thể tham gia vào nhiều khâu của máy tính lượng tử:

1. Hiệu chuẩn và thiết kế chip: phân tích dữ liệu thí nghiệm để nhận diện sai số, đặc tính linh kiện và tối ưu thông số phần cứng;
2. Sửa lỗi lượng tử và giải mã: nâng cao tốc độ phát hiện, phân loại và hiệu chỉnh lỗi;
3. Biên dịch mạch lượng tử: ánh xạ thuật toán hiệu quả hơn lên phần cứng lượng tử thực tế;
4. Đo lường và điều khiển: cải thiện khả năng điều khiển hệ lượng tử theo thời gian thực;
5. Tối ưu thuật toán lượng tử biến phân: đẩy nhanh quá trình tìm tham số và giảm thiểu vấn đề “barren gradient”, tức gradient quá nhỏ khiến quá trình huấn luyện gần như đình trệ.1

Điều này cho thấy AI không chỉ là một lớp ứng dụng nằm phía trên máy tính lượng tử. Nó có thể trở thành công cụ nền tảng cho chip lượng tử, phần mềm lượng tử và hệ thống điều khiển thí nghiệm — giúp các nhà nghiên cứu phát hiện lỗi, điều chỉnh hệ thống và lặp lại thuật toán nhanh hơn.

Từ dự án lượng tử riêng lẻ đến hạ tầng tính toán tích hợp

Viện sĩ Xue Qikun nhận định sự kết hợp sâu giữa AI, siêu máy tính và điện toán lượng tử đang làm thay đổi nghiên cứu vật liệu lượng tử cũng như quá trình phát triển thuật toán lượng tử.1

Góc nhìn này mở rộng câu chuyện từ một thiết bị riêng lẻ sang toàn bộ năng lực tính toán quốc gia. Máy tính lượng tử vẫn cần máy tính cổ điển hỗ trợ; AI cần năng lực tính toán hiệu năng cao để xử lý dữ liệu và mô phỏng; còn các khám phá khoa học đòi hỏi phải kết hợp nhiều loại tài nguyên tính toán trong cùng một quy trình.

Viện sĩ Viện Hàn lâm Kỹ thuật Trung Quốc Gao Wen đề xuất xây dựng một nền tảng liên quan do Phòng thí nghiệm Pengcheng dẫn dắt, với mục tiêu phối hợp tính toán cấp 10G, mạng cấp 10P và năng lượng sạch cấp 10GW để cung cấp nguồn lực tích hợp cho các phòng thí nghiệm quốc gia.1

Trong bối cảnh hội nghị, các con số này không chỉ nói về việc mua thêm phần cứng. Chúng thể hiện cách quy hoạch đồng thời tính toán, mạng lưới và năng lượng.

Đây có lẽ là phần mang màu sắc chiến lược rõ nhất của “lượng–siêu–trí”. Nếu năng lực tính toán được xem là nền tảng của nghiên cứu, công nghiệp và an ninh, cuộc cạnh tranh sẽ không còn xoay quanh một cỗ máy lượng tử mạnh đến đâu. Đối tượng cạnh tranh sẽ là khả năng duy trì một hệ thống cung cấp liên tục năng lực tính toán, dữ liệu, năng lượng, nhân lực và các bài toán ứng dụng.

Siêu máy tính là nền móng thực tế của AI for Science

Viện sĩ Viện Hàn lâm Kỹ thuật Trung Quốc Zheng Weimin ví các siêu máy tính hàng đầu hiện nay như “những cỗ máy AI khổng lồ”, đặc biệt trong nghiên cứu khoa học. Theo cách hình dung này, điện toán lượng tử có thể trở thành tầng năng lực tiếp theo.1

Cấu trúc đó tạo ra một lộ trình tương đối thực tế. Tiềm năng dài hạn của lượng tử rất lớn, nhưng siêu máy tính và AI for Science đã có thể hỗ trợ các nhiệm vụ như tìm vật liệu mới hay dự đoán cấu trúc protein trong hiện tại.1 Các viện nghiên cứu có thể tiếp tục tận dụng hạ tầng tính toán hiệu năng cao và học máy đã trưởng thành, sau đó dần chuyển những bài toán phù hợp sang hệ thống lượng tử.

Cách phân tầng này cũng giúp giảm sự phụ thuộc vào kịch bản “phải chờ máy tính lượng tử đa dụng hoàn thiện rồi mới bắt đầu ứng dụng”. Điện toán lượng tử vẫn đang phải giải quyết các thách thức về tỷ lệ lỗi, sửa lỗi và mở rộng quy mô. Trong lúc đó, AI và siêu máy tính có thể hỗ trợ phát triển thuật toán, hiệu chuẩn thí nghiệm và xử lý dữ liệu khoa học.

Tìm vật liệu mới: ví dụ rõ nhất về AI kết hợp với khoa học lượng tử

Tại hội nghị, các chuyên gia giới thiệu một quy trình phát hiện vật liệu kết hợp nguyên lý “kim loại hóa liên kết sigma” trong lý thuyết nhiều vật thể lượng tử với sàng lọc bằng AI. Từ cơ sở dữ liệu gồm hơn 2 triệu vật liệu, quy trình này tìm ra 31 ứng viên siêu dẫn nhiệt độ cao, trong đó 18 ứng viên chưa từng được dự đoán trước.1

Ý nghĩa của ví dụ này không nằm ở việc AI “thay thế” vật lý học. Nó cho thấy ba thành phần có thể phân công cho nhau: vật lý cung cấp nguyên tắc định hướng, AI tìm kiếm trong không gian ứng viên khổng lồ, còn siêu máy tính đảm nhận xử lý dữ liệu và các phép kiểm chứng cần thiết.

Viện sĩ Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc Gong Xinguo cho rằng AI có thể cho phép người dùng mô tả vấn đề bằng ngôn ngữ tự nhiên và gọi các “kỹ năng” phù hợp. Điều này có thể làm giảm sự phụ thuộc của nghiên cứu vật liệu vào một nhóm nhỏ chuyên gia lập trình quy trình tính toán.1

Nếu mô hình này trưởng thành, điểm bắt đầu của nghiên cứu vật liệu có thể chuyển dần từ việc tự viết các quy trình tính toán phức tạp sang đặt câu hỏi, kết hợp công cụ và kiểm chứng kết quả.

So sánh với sáng kiến lượng tử của Mỹ

Gao Wen cũng so sánh định hướng tích hợp của Trung Quốc với sáng kiến Quantum Genesis do Bộ Năng lượng Mỹ công bố năm 2026. Tài liệu công khai của Bộ Năng lượng Mỹ cho biết một mục tiêu của sáng kiến là thúc đẩy việc phát triển máy tính lượng tử có khả năng chịu lỗi và có ý nghĩa thực tiễn đối với khoa học, đồng thời điều phối nguồn lực giữa chính phủ liên bang, các phòng thí nghiệm quốc gia và khu vực công nghiệp.

Thông điệp được nêu tại hội nghị là Trung Quốc cần một nỗ lực có tính hệ thống tương xứng, thay vì chỉ cạnh tranh ở từng chỉ số phần cứng lượng tử. Tuy nhiên, mục tiêu, cách tổ chức và phạm vi đầu tư của các chương trình ở mỗi nước không hoàn toàn giống nhau. Vì thế, điều có thể so sánh hợp lý là hướng chiến lược và cách tổ chức hạ tầng — không phải tuyên bố đơn giản rằng một bên đã dẫn trước toàn diện.

Đây có phải là “bản quy hoạch quốc gia” chính thức của Trung Quốc?

Nói chính xác thì chưa thể gọi như vậy. Các tài liệu hiện có cho thấy “lượng–siêu–trí” là chủ đề hội nghị, đồng thời là nhận định chiến lược và đề xuất xây dựng do các viện sĩ, chuyên gia đưa ra; đây không phải một quy hoạch quốc gia chính thức được công bố tại sự kiện.123

Dù vậy, hội nghị đã phác thảo khá rõ một hướng thảo luận chính sách:

• dùng AI để cải thiện phần cứng, phần mềm và thuật toán lượng tử;
• dùng siêu máy tính làm nền tảng cho các ứng dụng AI for Science trong ngắn hạn;
• xem điện toán lượng tử là tầng mới để xử lý một số bài toán phức tạp trong tương lai;
• quy hoạch tính toán, mạng, năng lượng sạch và nguồn lực phòng thí nghiệm quốc gia trong một hạ tầng thống nhất;
• kết nối nghiên cứu, giáo dục, doanh nghiệp, ứng dụng và vốn đầu tư để đưa kết quả phòng thí nghiệm đến quy mô lớn.237

Vì vậy, tín hiệu đáng chú ý nhất từ hội nghị Thâm Quyến không phải là tuyên bố rằng máy tính lượng tử đã bước vào giai đoạn ứng dụng toàn diện. Điều đáng chú ý hơn là câu chuyện cạnh tranh công nghệ đang dịch chuyển: từ câu hỏi ai sở hữu thiết bị lượng tử mạnh hơn sang câu hỏi ai có thể tổ chức lượng tử, AI, siêu máy tính và hạ tầng nghiên cứu thành một hệ thống hiệu quả hơn.