比追逐「量子霸權」更重要,IBM專家點出量子電腦商用的關鍵
比追逐「量子霸權」更重要,IBM專家點出量子電腦商用的關鍵
2019.07.10 | IBM

漫威電影從《蟻人》到《復仇者聯盟 4》,都能見到帶著主角們穿越時空的「量子力學(Quantum Mechanics)」概念貫穿其中,雖說量子是一個完全推翻古典物理學概念的領域,然而這並非只是存在電影小說的情節中。

2016年就開發出5量子位元(qubit)量子電腦的IBM,是目前檯面上,技術能力最具突破性的代表,擔任IBM日本東京研究所所長的森本典繁(Noly-san)認為,要看到量子電腦大規模商用化,關鍵並非量子位元(qubit)的多寡,而是必須找出關鍵應用。

在森本典繁眼裡,量子電腦跟現在的超級電腦,有許多類似的地方,差異在於根本原理的不同,如何找到適合量子電腦的關鍵應用,來證明其在科學上的價值,才是真正應該思考的問題。

關鍵在量子電腦解決的問題,而非競逐霸權光環

量子電腦擁有極快的運算速度,可以在短時間內完成一般電腦需要花上數十年才能解決的問題,因此被稱為「下個世代運算工具」。

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IBM今年初在美國國際消費電子展(CES)上,推出搭載20位元(qubit)處理器的量子電腦「 IBM Q System One」。
圖/ IBM

今年初在美國國際消費電子展(CES)上,IBM推出搭載20位元(qubit)處理器的量子電腦「 IBM Q System One」,能透過雲端的方式開放全世界使用量子運算。IBM雲端運算資深總監Arvind Krishna評論:「這對於量子電腦走出實驗室,有非常重要的意義。」

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現階段量子電腦可以做到的事情,超級電腦也可以做到,我們應該思考的是,當有一天量子位元超過50的時候,要去解決什麼樣的問題?
圖/ IBM

只要量子電腦可以達到解決一般電腦所不能解決問題的里程碑,就能被稱為「量子優勢 (Quantum advantage)」,比起走出實驗室,身為量子電腦專家的森本典繁認為,想清楚把量子電腦用在什麼地方更重要,「要看用途,某些領域量子電腦說不定做得比現在電腦爛。」

森本典繁:量子電腦不是要取代傳統電腦

量子電腦跟超級電腦沒有絕對的好與不好,必須視應用的領域而定。「把問題丟給量子電腦去比賽,才會知道問題在哪裡;不能單純就量子電腦性能討論,(跟傳統電腦相比)是贏是輸很難說。」森本典繁認為,當有一天量子位元超過50的時候,該去思考要解決什麼樣的問題?

森本典繁
森本典繁強調,量子電腦的出現並非要取代傳統電腦。
圖/ 攝影 / 賀大新

森本典繁強調,量子電腦的出現並非要取代傳統電腦,「它們(指量子電腦)可以解決某些難以解決的問題,這些問題在計算過程中,可能是指數級的,以此補足現今系統的不足。」

以性能來看,現階段量子電腦可以做到的事情,超級電腦也可以做到。綜合來看,目前量子運算部分能力仍不夠完美,還是有犯錯的可能。量子電腦新創 Rigetti 創辦人Chad Rigetti指出,現在量子電腦不必像傳統電腦一樣做到非常精準,只要在特定的領域中「相對好」,那麼會就凸顯出價值與優勢。

尋找關鍵應用,如同茫茫人海找另一半

雖然產學界投入許多資源在研究量子電腦,然而時至今日,還沒有找出關鍵的應用,森本典繁用感情來比喻,「找量子電腦的應用,有點像是找另一半,現在還沒找到。」重要的關鍵在於,不能讓古典物理的邏輯限制了想像。

許多媒體、專家都預測,因為極快的運算速度,量子電腦商用後,也許可以在機器學習、模擬化學方程式、材料開發、投資組合平衡優化、風險分析等領域發揮優勢。森本典繁認為,這些都還只是商業上的預測,哪種應用最適合用量子電腦來做還很難說,「化學方程式模擬」是目前所知比較可能的量子電腦應用之一。

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量子人才,必須具備數學、物理以及產業知識。森本典繁觀察,現在很少人同時具備有這三種能力,要培養也不容易。
圖/ IBM

森本典繁認為,量子電腦目前處於商業化前期(Pre-commercial),要邁向真正的商業化,最少還需要3到5年的時間。優秀的量子人才,必須具備數學、物理以及產業知識。森本典繁觀察,現在很少人同時具備這三種能力,要培養也不容易,「就算學好了(指物理化學知識)也沒用,必須知道產業問題在哪裡,理解後才有可能放在量子電腦中。」

森本典繁
森本典繁相信,只要產學各界一起投入參與,不久後一定可以發現第一個適合量子電腦的關鍵應用。
圖/ 攝影 / 賀大新

其實問題可能就在眼前,卻被思維限制而看不到,這是目前整個產業還很難找到關鍵應用的原因。正因為如此,量子電腦發展需要一批不受古典物理學限制的新血,森本典繁相信,只要產學各界一起投入參與,不久後一定可以發現第一個適合量子電腦的關鍵應用,「我對未來發展是很樂觀的,光想就很興奮。」他說。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #IBM #量子電腦
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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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