当人工智能大模型陷入 “参数竞赛” 的怪圈，千亿级参数带来的不仅是性能提升，更有算力消耗激增、部署成本高企的 “算力焦虑”。就在行业探索大模型轻量化之路陷入瓶颈之际，我国超导量子计算机 “本源悟空” 交出了一份突破性答卷 —— 全球首次在量子真机上完成十亿参数级 AI 大模型微调任务，实现参数量锐减 76% 的同时，数学推理准确率逆势攀升至 82%，为量子计算与 AI 融合发展开辟了全新赛道。
长期以来，“参数越大，性能越强” 成为 AI 大模型发展的惯性认知。然而，参数规模的指数级增长直接导致计算资源消耗惊人、部署难度陡增，中小企业难以承受高昂成本，边缘设备更是无法承载。传统低秩微调技术虽尝试压缩参数，却始终面临性能瓶颈与泛化能力不足的困境。
本源量子联合合肥综合性国家科学中心人工智能研究院等机构的攻关团队，在 “本源悟空” 超导量子计算机上实现了颠覆性突破。实验数据显示，经过量子微调的 AI 大模型，参数量较原始模型减少 76%，训练效果反而提升 8.4%。在数学推理任务（R1-Distill-SFT）中，严格准确率从 68% 跃升至 82%，同时在心理咨询对话数据集（CPsyCountD）上，训练损失降低 15%，实现了 “瘦身” 与 “提效” 的双重跨越。这一成果不仅打破了参数与性能的正相关迷思，更验证了量子计算赋能大模型轻量化的可行性。
这一突破的核心，在于团队创新设计的 “量子加权张量混合参数微调” 方法。正如本源量子副总裁窦猛汉所言：“这就好比给经典模型装上了‘量子引擎’，让两者协同发力。” 该方法将模型权重转化为量子神经网络与张量网络的混合架构，形成 “特征提取 - 参数压缩” 的高效协同机制：量子神经网络借助量子门操作，精准提取高维非线性特征，突破传统计算的维度限制；张量网络则发挥其在参数压缩上的天然优势，在不损失关键信息的前提下大幅精简参数量。
量子计算的独特特性为微调效率注入了关键动力。凭借叠加态与纠缠态的物理优势，“本源悟空” 可同时探索海量参数组合，单批次数据能生成数百个量子任务并行处理，彻底改变了传统计算串行迭代的低效模式。这种 “并行计算 + 智能压缩” 的双重赋能，使得大模型在 “瘦身” 后不仅未失性能，反而因参数效率的提升实现了准确率的突破，为破解大模型 “算力焦虑” 提供了全新技术路径。
此次突破的重大意义，更在于它是量子计算首次 “真机实战” 十亿参数级 AI 大模型任务。作为我国先进的可编程、已交付超导量子计算机，“本源悟空” 已为全球 139 个国家超 2300 万人次提供量子算力云服务，完成 35 万个量子运算任务，涵盖流体动力学、金融、生物医药等多个领域。其稳定的算力输出与可靠的硬件支撑，证明了现有量子计算硬件已能初步满足大模型微调的实际需求，标志着量子与 AI 的融合从理论探索迈入实用化验证阶段。
合肥综合性国家科学中心人工智能研究院副研究员陈昭昀指出：“这一成果不仅是技术上的突破，更验证了量子计算与 AI 融合的工程可行性。” 此前，量子计算在 AI 领域的应用多停留在模拟层面，而 “本源悟空” 的实战验证，为后续更大规模量子 - AI 融合应用奠定了硬件与算法基础，也彰显了我国在超导量子计算与人工智能交叉领域的领先地位。
这一技术突破正悄然重构 AI 大模型的应用版图。轻量化且高准确率的量子微调模型，将大幅降低 AI 在专业场景的部署门槛：在医疗领域，可高效处理医学影像分析与疾病诊断数据，为基层医疗机构提供精准辅助工具；在金融行业，能快速响应风险评估与市场预测需求，降低云端算力依赖；在教育领域，可适配边缘设备实现个性化解题辅导，推动优质教育资源下沉。
更深远的意义在于，量子计算与 AI 的深度融合，正开辟一条 “算力高效、参数精简、性能卓越” 的新路径，有望终结大模型的 “参数竞赛”，推动人工智能从 “重算力依赖” 向 “高效率智能” 转型。随着 “本源悟空” 持续赋能更多行业场景，量子 - AI 融合技术将加速渗透到流体仿真、生物医药研发等复杂领域，为产业升级注入量子级创新动力。
从实验室到实战场景，从参数压缩到性能跃升，“本源悟空” 的突破不仅书写了量子计算与 AI 融合的新篇章，更预示着一个 “量子赋能智能” 的新时代正在到来。当量子的算力优势遇见 AI 的智能潜力，这场跨界融合的革命，终将为人工智能的可持续发展破解算力困局，为千行百业的智能化转型开辟更广阔的天地。
