在过去的一年中，人们越来越关注量子计算机如何融入经典计算架构并与之连接。量子计算机可以作为加速器，为某些即使是经典超级计算机也无法完成的任务执行复杂计算。经典计算机或服务器用于量子算法和电路开发中的预处理，以及用于管理错误、改进结果和完成处理任务的后处理。人工智能可以增强经典计算能力，这一点从人工智能用例数量的不断增长中可见一斑。因此，人工智能也可以增强量子计算能力，这是合乎逻辑的，而且有几家公司正在朝着实现这一目标努力。

尽管许多人和公司开始将量子和人工智能结合成一个术语，但这两种技术截然不同。人工智能是在由 CPU、GPU、NPU、DSP、FPGA 和其他传统二进制处理逻辑元件驱动的经典计算平台上开发和运行的神经网络模型的训练和使用。量子计算机使用替代计算架构（如超导 transmon 量子比特）来利用量子物理学解决非常复杂的问题。虽然这两种技术需要不同的硬件、软件和支持系统，但两者的集成正在向前推进，特别是为了量子计算的利益。IBM 是为人工智能补充量子计算发展铺平道路的公司之一。

IBM 被认为是量子计算领域的领导者，其在硬件、软件和系统技术方面不断取得进步，并且开发的量子计算机已经部署在世界各地。IBM 也是人工智能技术的领导者，其 watsonx 平台自 2011 年在 Jeopardy 智力竞赛节目中获胜以来取得了许多进步。从那时起，watsonx 已经发展成为一个可扩展的企业平台，拥有 AI 工作室、数据、治理和助手解决方案。现在，IBM 正在将这两种技术结合起来，以增强量子计算并加速其采用。

在最近与 IBM 的一次讨论中，该公司概述了它是如何将其人工智能技术集成到 Qiskit 软件中，以提高 SDK 工具和 OpenQASM3（开放量子汇编语言）的易用性的。IBM 正在利用其 watsonx 生成式人工智能平台，利用该公司的 Granite AI 模型，生成能够提供开发者支持和量子代码辅助的数字代理。

此外，IBM 还在研究和开发新的 AI 模型，以改进其他关键方面，如电路优化、资源管理以及改进的错误抑制、缓解和纠正。

作为其致力于将人工智能集成到量子计算中的承诺的一部分，IBM 还推出了带有 Visual Studio 扩展的 Qiskit 代码助手服务，并计划提供两个量子聊天机器人——一个用于帮助开发人员，另一个用于 IBM Quantum 服务的普通用户。

在电路优化方面，人工智能模型可以通过编译器服务作为插件嵌入到 Qiskit SDK 中，或者与启发式方法相结合。据 IBM 称，编译器服务可以更好地将抽象电路映射到量子 ISA 电路，从而使电路尺寸提高了 40%，质量更好，处理速度提高了 2 到 5 倍。

对于资源管理，IBM 正在开发人工智能解决方案，以更好地估计量子运行时间，标记可能失败的工作负载，以及对电路进行并行处理分区，以更好地利用经典资源和量子资源。这包括利用人工智能超级计算机。

结合 IBM 到 2030 年达到 100 万个量子比特以及在 2033 年左右达到 10 亿个量子比特的积极路线图，量子计算正在迅速朝着在未来几年内部署实用量子应用的方向发展。因此，到 2030 年，我们可能会开始看到结合了最新 CPU、人工智能加速器和 QPU（量子处理单元）性能的异构数据中心。