清华博士团队切入离子阱量子计算，押注玻璃基QCCD路线，获超亿融资丨36氪首发

图源/企业

本文约2900字，建议阅读7分钟

作者丨欧雪

编辑丨袁斯来

硬氪获悉，离子阱量子计算公司维刻量光近期已完成超亿元Pre-A轮融资，由九智资本领投，正轩资本、瀚晖资本跟投。此前公司曾完成一轮天使轮融资，半年内连续完成两轮。本轮资金将主要用于产线扩大及整机建设。目前正启动新一轮融资，多维资本担任长期独家财务顾问。

维刻量光成立于今年2月，定位为离子阱路线的量子计算整机公司，核心业务包括芯片与整机、面向科研的真机算力服务，以及面向AI等场景的应用解决方案。

公司创始人欧凌峰为清华大学物理系博士在读，师从国际顶尖离子阱专家 Kihwan Kim，长期从事离子阱量子计算相关研究。公司核心团队来自清华大学、中国科学院及国内外顶尖高校，同时具备产业界经验，是国内国内最早做玻璃基QCCD技术路线团队，具备从量子芯片设计、制造到测试的全链条能力，并覆盖整机硬件控制、系统集成及应用落地。

欧凌峰向硬氪表示，目前公司芯片与整机业务相对成熟，已在实验室通过验证并开始小批量交付，应用能力仍在搭建中，公司也在考虑与软件公司展开合作。

与国内其他离子阱团队相比，维刻量光的差异化在于选择了玻璃基QCCD技术路线。欧凌峰提到，相较于硅基QCCD，玻璃基QCCD具有更强的通用性，同时芯片迭代周期更短，两周左右即可完成一轮迭代；而硅基流片周期相对更长，芯片制造耗时也更长。芯片性能决定了整机计算性能的上限，而芯片的迭代效率又直接影响整机性能演进和产品迭代的速度。

在核心技术指标方面，核心团队此前在清华大学实验室已实现由531个离子组成的稳定离子晶格，以及超过10小时的相干时间。这些长期科研积累正进一步转化为维刻量光在大规模离子囚禁、精细量子操控和QCCD整机工程化方面的技术能力。

欧凌峰解释，传统芯片此前需在低温下才能有较好性能，维刻量光通过工艺改良与芯片设计，使芯片在常温下也有非常好的性能表现，从而拓宽了离子阱量子计算机的适用范围，并降低成本。

欧凌峰认为，离子阱芯片现在已经到了工程化阶段。此前离子阱芯片依靠手工组装，无论是四级杆还是刀片阱，都是较大装置，依赖人工组装手感。现在维刻量光能做到同一设计、同一程序、同样工艺跑出来的芯片非常接近，具备“设计即所得”的能力。

具体来看，维刻量光的技术路线图是：现在做电集成的芯片，之后做光电集成的芯片，更后面做芯片之间的量子互联，往超大规模量子计算集群拓展。

欧凌峰用经典算力类比：经典计算机曾经很大，IBM、英特尔把它做小，英伟达再用板卡间互联把显卡算力扩展，相当于先变小再变大。量子芯片同样先变小再变大，光电集成是把很大体积的算力缩小，小了之后可复制，再通过量子互联扩展。公司提出从电互联到光互联到量子互联的路径。

值得注意的是，AI在维刻量光技术体系中承担全链条赋能角色。欧凌峰表示，从芯片到系统驱动再到上层编码，AI全链条赋能量子计算机。

在应用场景方面，维刻量光重点面向量子化学与材料计算、生物医药、复杂优化以及量子与人工智能融合等方向，具体覆盖新材料与高温超导材料预测、分子结构与反应过程模拟、蛋白质及小分子计算、组合优化等场景。

商业化方面，维刻量光已获得来自国内顶尖高校的订单，并正在与多家算力中心推进量子算力接入及联合算力服务框架的构建，探索将QPU作为新型异构算力单元接入现有算力基础设施。

欧凌峰判断，大模型的崛起正在重塑市场对算力价值的认知。未来，量子计算机有望成为算力基础设施的重要组成部分，与CPU、GPU协同工作，量子计算、人工智能与现有计算工作流的融合，也将进一步拓展新的算力需求和应用场景。

时间表上，他认为未来3至5年内，材料预测、量子化学和蛋白质模拟等领域有望迎来类似“AlphaGo时刻”的标志性突破；而更大规模的通用量子计算应用，例如密码分析等，可能需要7至10年。相比等待技术完全成熟，他更主张先让量子算力进入真实工作流，在应用中持续迭代硬件、软件和算法能力。

以下为硬氪与公司创始人欧凌峰的对话节选（经编辑）：

硬氪：AI在量子计算机中具体起什么作用？

欧凌峰：AI正在贯穿量子计算机从底层硬件到上层应用的完整链路。在芯片设计环节，公司引入AI辅助设计与参数优化；在量子态读出、系统校准和运行控制环节，通过自适应算法提升系统稳定性和自动化水平，将过去大量依赖人工经验的调试过程逐步转化为智能化闭环；在更上层，用户可以通过自然语言描述计算需求，由AI进一步完成任务解析、量子线路生成、编译并下发至量子计算系统执行。总体而言，AI正从芯片设计、量子操控、系统运行到应用交互，对量子计算全栈进行赋能。

硬氪：投资人目前比较关心哪些维度？对商业化进度有硬性要求吗？

欧凌峰：投资人主要看两方面：一是团队技术是否与要做的事情匹配，即人和事是否匹配；二是团队是否具备商业化意识，能否为客户考虑，这跟科研会稍微有些不一样。要求目前没有，因为这个领域还比较初期，技术路线时常会有改变，有时会与原先设想有偏差，投资人目前也比较理解。

硬氪：接下来的挑战主要在哪里？

欧凌峰：挑战主要还是来自技术和商业化两方面。技术上，量子计算还处在比较早期的阶段，怎么和AI结合，真正找到有经济价值、能落地的场景，还需要持续验证。

商业化上，这件事也不是产品方单方面把东西做好就够了，也希望需求方愿意开放一些真实场景，大家一起往前走。现在很多应用在原型机上跑起来没有太大问题，但真正有价值的是把需求、算法、真机算力到最终应用这一整套链路跑通。我们也在和一些场景方一起尝试，希望他们愿意更早一点参与进来，把整套工作流真正用起来，而不是等所有东西都完全成熟了以后再接入。

投资方观点：

九智资本：量子计算正处于从基础研究走向工程化突破的关键阶段，离子阱路线凭借高保真度、长相干时间和全连接操控等优势，展现出通往容错量子计算的重要潜力。维刻量光源自国际顶尖的金奇奂教授团队，兼具深厚的科研积累与突出的工程化能力，是国内稀缺的在QCCD架构具备系统布局的团队，已取得具有国际竞争力的成果。我们看好团队持续攻克底层核心技术、推动离子阱量子计算规模化发展的能力，也期待陪伴维刻量光成长为具有全球竞争力的量子计算平台企业。

正轩投资：量子计算是有别于经典计算的全新计算范式，有望成为AI时代全新的算力底座。以QCCD路线为代表的离子阱量子计算是目前公认量子比特质量最高、最具通用容错计算潜力的路线之一。维刻量光团队脱胎自全球知名的离子阱量子计算实验室，年轻且富有创新力，公司独特的石英基QCCD方案开辟了离子阱量子计算中一条全新的道路，极具应用前景。正轩投资持续看好量子产业，未来会长期携手维刻量光，将量子计算推向全面产业化、通用化。

瀚晖资本：量子计算正逐步从物理原理验证走向系统工程与容错能力竞争，未来真正决定产业格局的，将不再只是物理比特数量，而是高保真操控、逻辑比特效率以及规模化系统能力的综合表现。离子阱路线凭借高门保真度、长相干时间和灵活的全连接能力，在实现高质量逻辑比特和容错量子计算方面具备突出潜力。维刻量光脱胎于国际顶尖的金奇奂教授团队，在离子阱量子控制、芯片架构及系统工程方面具备长期技术积累，并围绕QCCD架构形成了较为完整的技术布局。我们看好团队将领先科研能力持续转化为工程化和规模化能力，在离子阱量子计算由“高质量物理比特”迈向“高价值逻辑比特”的关键阶段建立核心壁垒，并成长为具备全球竞争力的量子计算平台企业。