量子電腦的急行軍,美國砸逾15億美元經費、從小栽培量子人才
量子電腦的急行軍,美國砸逾15億美元經費、從小栽培量子人才

量子電腦(Quantum computer)之所以那麼重要,是因為它擁有比超級電腦更快的運算速度,可以幫助人類在短時間內完成一般電腦需花上數十年才能解決的問題,無論是在材料科學、物理、化學甚至是人工智慧(AI)的研究上,都能成為非常高效的輔助工具,「這是一場我們必須贏的比賽。」( It's a race we must win.)也難怪美國議員拉馬爾·S·史密斯(Lamar Smith)會這麼說。

展望量子世代,其實美國是非常害怕中國跟歐洲國家的挑戰,認為如果美國現在不採取統一戰略,那麼在量子領域就有被其他國家超越、甚至取代的風險,「量子資訊科學代表資訊世代的下一個前緣技術。」正因為如此, 美國能源部今年九月宣布拿出2.18億美元投入量子資訊科學研究,美國國會甚至通過了法案,要投入13億美元資助美國公司,確保美國在科學研究上的領先地位,還打算從小學就開始培育量子人才。

撒大錢補助,在量子領域美國「必須贏」

美國投入量子領域研究多元,目前由能源部(DOE)、美國國家科學基金會(NSF)、美國國家標準與技術化研究院(NIST)三個政府部門負責主要的研究,今年(2018)美國政府在白宮舉辦一場量子峰會,當天包括摩根大通、高盛、IBM、Alphabet 、美國航太製造廠商 Lockheed Martin,甚至是五角大廈和國土安全部門等科技、財經、政府巨頭全都應邀出席。

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為了在中國日益強大的態勢下取得「量子電腦競賽」優勢,當天美國能源部宣布拿出2.18億美元,用來支持包括量子電腦軟硬體、量子運算、量子新材料合成等科學研究。

為了在中國日益強大的態勢下取得「量子電腦競賽」優勢,當天美國能源部宣布拿出2.18億美元,用來支持包括量子電腦軟硬體、量子運算、量子新材料合成等科學研究,除了確保美國在新技術的領導地位,同時也希望開創出更多核心的技術;美國國家科學基金會則宣布拿出3100萬美元,用來推動量子通訊技術研究。

美國議員拉馬爾·S·史密斯(Lamar Smith)會說出美國在量子領域「必須贏」,正是意識到這是一場不能輸的競賽,正因為如此,美國國會在今年9月13日,通過一個量子電腦法案,具體內容是要在2023年前投入13億美元(約合新台幣400億元)資金,來資助美國公司確保美國在科學上的統治地位,該法案獲得美國兩黨議員的支持。

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美國政府之所以在量子峰會中邀請這麼多業界的大咖,就是希望透過民間與官方機構的合作,來加速量子科學商業化的腳步。

這次應邀出席量子峰會的公司都在量子領域投入不少努力,像是今年三月Google量子 AI 實驗室(Google Quantum AI lab)公布了具備72量子位元(qubit)的處理器「Bristlecone」、IBM宣布研發出全世界第一台50量子位元(qubit)的量子電腦、Intel也有代號為「Tangle Lake」的49量子位元(qubit)的超導測試晶片。

美國當局之所以動作頻頻,是因為雖然當局在量子領域投入研究多年,但學術界的人大多缺乏系統工程和產品開發經驗,而民間企業的量子人才相當有限,美國政府才會在量子峰會中邀請這麼多業界的大咖,就是希望透過民間與官方機構的合作,來加速量子科學商業化的腳步。

確保技術領先,打算從小學就開始投入量子教育

「這是一場我們必須贏的比賽。」要實現非贏不可的理想,政府光撒錢當然是不夠的,在量子峰會當天,白宮國家科學技術委員會(NSTC)還發布了一份「量子資訊科學國家戰略概述」,白宮國家科學技術委員會今年六月才成立,主要負責聯邦政府的量子資訊科學研發活動,確保美國在「下個世代的運算革命」中不會失去全球領導地位。

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在量子峰會當天,白宮國家科學技術委員會(NSTC)還發布了一份「量子資訊科學國家戰略概述」。

在這份戰略概述中,強調量子科學能夠幫助美國改善工業基礎、創造就業機會,甚至強化經濟發展與國家安全,並將量子研究分為量子感測、量子運算、量子網絡、量子硬體等四大研究基礎,同時提出了六大政策建議:

  1. 採取科學優先策略
  2. 培養量子科學未來人才
  3. 深化與量子產業合作
  4. 創造關鍵基礎設施
  5. 維護國家安全和經濟增長
  6. 增加國際合作

更進一步具體來說,希望能夠有財團能夠優先考慮支持量子技術研究,且必須盡早解決量子人才問題,甚至計劃在小國、國中、高中投入量子科學教育,並加強產學之間的緊密合作。

美國火力全開,就是擔心中國超車

目前在量子領域投入比較多資源的分別是中國、美國、歐洲,根據《經濟學人》引用麥肯錫數據來看,2015年美國、歐洲和中國分別在量子領域中,投入3.6億歐元、5.5億歐元和2.2億歐元的研發經費,而全球研發總支出更高達15億歐元。

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2015年美國、歐洲和中國分別在量子領域中,投入3.6億歐元、5.5億歐元和2.2億歐元的研發經費,而全球研發總支出更高達15億歐元。

若再以專利申請數量來看,美國和中國分別位居前兩名,其中中國在量子加密技術(Quantum cryptography)上更是大幅超越美國高居第一,而有趣的是,美國的專利申請在2005年前後到達了高峰,之後數量卻大幅縮減,而中國專利申請數量從2010年開始大量成長,這就是為什麼美國有很多人擔心中國量子技術超越美國。

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有趣的是,美國的專利申請在2005年前後到達了高峰,之後數量大幅縮減,而中國專利申請數量從2010年開始大量成長。

舉例來說,中國在2016 年 8 月發射量子衛星「墨子號」,任務之一就是從衛星向地面發射糾纏量子,由於量子通訊的安全性是基於量子物理的基本原理,而非一般的加密技術,因此若能有所進展,將能從根本解決資訊安全問題,避免駭客攻擊和竊聽。2017年中國研究人員表示,「墨子號」順利從太空傳送「無法破解的」高速量子密鑰,被稱為「中國量子之父」的物理學家潘建偉表示,量子密鑰分發是目前人類唯一已知不可竊聽、不可破譯的安全通訊方式。

這樣的場景似乎似曾相似,過去美國就是沒有在人工智慧(AI)領域把握先發優勢,過去這幾年中國從政府到民間傾全力發展AI,晉升為幾乎能跟美國平起平坐的AI強國。不過就量子領域來說,中國的核心材料、研究平均品質、技術轉化等方面還是比較落後的,且相較於美國,在量子領域的新創公司數量也比較少、創新能力也比較弱。

雖然,距離量子電腦能夠從實驗室走向真正大規模商業化還有一大段路,從美國積極撒錢、制定策略的積極態勢來看,量子大戰在未來只會越來越熱鬧。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

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10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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