IBM认为，随着量子计算迈向实用化，其在部分任务上的处理能力将突破传统超算能力的边界，即便将大规模超算系统连接起来，也未必能够胜任。

据科技媒体TechRadar当地时间10月1日报道，IBM高级副总裁兼研究负责人Dario Gil近日在美国CBS节目《60 Minutes》中，谈及“有用的量子计算机”可能带来的变化，以及当前阶段仍面临的限制。

Dario Gil重点谈到了量子计算的扩展逻辑。他表示，未来某些量子计算任务，并不是靠增加传统硬件规模就能完成，“即使连接100万台、甚至10亿台超算，也做不到”。在他看来，传统计算能力的提升主要依赖硬件堆叠，而量子计算遵循的是完全不同的路径。

他指出，“量子优势”并不容易用直觉理解。随着量子比特数量从个位数增加到数千、数万，系统能力的提升并非线性增长，而可能呈指数级放大。IBM判断，随着量子比特规模持续扩展，量子计算机有望迅速提升能力，甚至处理现有计算框架下难以解决的问题。

不过，IBM也强调，量子计算时代的开启不能只依赖硬件进步。Dario Gil表示，量子计算代表的是一次“范式转移”，但打造更强的设备并不是全部，行业仍需明确，这类机器究竟应优先解决哪些实际问题。若缺乏能够直接面向产业应用的明确场景，量子计算的实用化进程仍可能受到限制。

在这一背景下，包括IBM在内的多家公司已通过云端向企业客户开放量子计算资源。现阶段，这类应用主要仍集中在早期验证、企业自研算法开发，以及围绕未来硬件形态进行前期准备，重点更多放在技术验证和能力储备，而非大规模商业化推广。

汽车行业被视为较具代表性的应用方向之一。Mercedes-Benz与Volkswagen正与IBM Quantum Network合作，模拟电动汽车电池电芯内部的化学反应。这也显示出，量子计算尚未进入面向大众市场的普及阶段，但在一些传统计算较难处理的细分问题上，相关行业试验已在推进。

在AI持续主导科技行业话题的同时，量子计算近年的关注度相对有限。不过，也有观点认为，过去几年的关键技术进展，可能使量子计算的实用化进程早于市场预期。未来竞争的焦点，或将不再只是单纯展示算力，而会转向量子比特扩展性、纠错能力，以及能否更快找到与真实产业需求直接对应的应用场景。