長期以來，量子運算被視為下個世代的運算創新，以解決傳統電腦無法解決的運算問題；不過，近年卻被生成式人工智慧以及GPU的聲浪所淹沒。
編譯／戴偉丞
長期以來，量子運算被視為下個世代的運算創新，以解決傳統電腦無法解決的運算問題；不過，近年卻被生成式人工智慧以及GPU的聲浪所淹沒。曾經被期待置入於雲端、資料中心、手機，乃至於手錶中的量子運算技術，似乎真的被人工智慧、GPU分散了注意力。
GPU、AI能夠立即見效
在雲端空間的轉變中，企業組織逐漸從量子運算轉移到生成式人工智慧與GPU所賦予的立即性效果，這也顯示出在市場中，能夠迅速提供清晰且即時的技術，是相當具有業務價值的；藉由GPU所推動的人工智慧功能，已經觸發科技業對於未來的想像，快速建構跨行業得以應用的功能，包括從自動化到設計新產品等等。
但是，在業界長期耕耘的David Linthicum，對於人工智慧與GPU是否被過度炒作，提出個人想法。他認為GPU可能會過度設計人工智慧系統，並看不到GPU在未來被討論的可能性。他也對於人們首先關注人工智慧架構感到疑惑。
量子運算仍具有未來潛力
量子運算的主要發展空間仍然是聚焦於未來的潛力領域。這樣的技術仍然朝著更為先進的量子位元，以及更高的穩定性發展。有鑑於量子運算的學習曲線相當陡峭，以及投資該技術的高資本需求，量子運算成為一種發展相對緩慢的技術，對於諸多組織的立即性採用也較為不可能。
此外，目前的雲端量子運算產品仍然處於實驗階段，也相對具有高度的複雜性。相對於雲端服務中的人工智慧操作，雲端運算的入門門檻相對高。這也得以說明為何人工智慧與GPU能夠在業界中獲得競爭優勢。也就是說，它是一個唾手可得的工具，且具有量子運算尚未掌握的投報路徑。
在緩慢進程中有望帶來突破
即便現在量子運算可能居於次要地位，但在密碼學、系統模擬、最佳化理論等問題領域中，仍然是未來的重要組成。承如前述，在緩慢的學習曲線中，雲端中的量子運算將有望帶來突破性的變化。有鑑於科技與市場的瞬息萬變，我們的時間有限。但是所有新興技術都需要耐心等待、仔細尋找，並有效地整合到實務當中。
資料來源：InfoWorld
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