量子加速器切入 AI 底层架构！能源焦虑时代，ORCA 正在改写数据中心的计算逻辑

 内容来源：量子前哨（ID：Qforepost）

文丨浪味仙  排版丨浪味仙

行业动向：2000字丨5分钟阅读

人工智能的飞速发展，令计算需求呈现爆炸式增长，也催生出专为 AI 设计的新型计算基础设施形态——AI 工厂（AI Factories）：这些为特定用途而设计的环境，旨在支持越来越复杂的模型和庞大的工作负载，成为推动 AI 创新的核心引擎。

然而，这一趋势也面临着诸多严峻挑战：能源消耗急剧攀升，运营成本不断增加，经典计算架构的性能瓶颈日益显现等。这些问题不仅制约了人工智能的进一步发展，也对可持续性提出了更高要求。

当前，ORCA Computing 正通过全球首个专为 AI 工厂量身打造的量子加速器，积极应对上述难题，为推动 AI 基础设施的落地与扩展提供了一条切实可行的新路径。

AI 工厂为何亟需

量子加速？ 

数据中心在全球能源消耗中的占比持续上升。以美国为例，据预测，到 2030 年，美国数据中心的电力消耗将达到全国总用电量的 16%，而在 ChatGPT 出现之前，这一比例仅为 2.5%。

当前，经典计算架构面临的性能瓶颈，已成为限制 AI 持续创新与扩展的关键因素。行业迫切需要一种高效、可扩展的解决方案，既能满足 AI 的增长需求，又兼顾成本控制与可持续性目标。

量子计算正成为突破这一困境的关键途径，甚至被视为支撑未来 AI 基础设施的战略必需品。ORCA Computing 推出的 PT 系列🔗，是全球首款专为 AI 工厂架构设计的量子加速器，可替代并优化部分以往由 CPU 和 GPU 承担的计算任务，能够有效提升模型性能、降低能耗，并在规模化场景下加速 AI 工作负载的整体效率。

应对现实世界 AI 需求的

量子加速器

不同于绝大多数主要应用于实验室的量子系统，ORCA 的 PT 系列量子加速器专为部署于传统数据中心环境而设计。该系统体积紧凑，采用机架式安装，支持室温运行，可无缝集成至现有基础设施的各个层级，包括主流 AI/ML 应用框架，这一设计大幅降低了使用门槛，使用户能够即刻接入，快速获得性能提升。

对于 AI 工厂运营者来说，当前一个日益突出的痛点是：如何在不显著增加成本的情况下提升系统吞吐量与运行效率？PT 系列通过将模型中的部分计算任务从 GPU 转移至量子处理器运行，所实现的量子加速生成式 AI 已在模型精度方面表现出显著优势。

除了提供量子计算的加速能力外，PT 系列也已经能够在 AI 的生产级场景中交付可量化的实际价值。从制药研发、能源系统再到科学探索，各类组织都需要能跟上其增长愿景的基础设施，量子加速正在成为其不可或缺的关键能力，越来越多的行业领导者将量子集成视为下一代 AI 系统的“标配能力”。

AI 基础设施的未来：

混合架构与量子赋能并进 

高性能计算、AI 专用加速与量子计算的融合，正标志着数字基础设施的一个关键转折点。随着模型日益复杂、规模持续扩大，量子增强型架构将成为支撑 AI 持续演进与创新的核心能力。

具备无缝集成、节能高效、贴近实际应用场景特性的 PT 系列，推动行业从概念走向落地，让我们得以一窥未来 AI 工厂所需基础设施的蓝图。

近日，ORCA 宣布与欧洲领先的 AI 超级计算机、量子计算系统与高性能计算（HPC）开发商 ParTec AG 达成合作，双方将在意大利与德国建设的 AI 即服务工厂（AI-as-a-Service Factories） 中集成 PT 系列量子加速器。

ParTec 的量子计算战略聚焦于将云端量子计算与经典 AI 超级计算平台深度融合，并积极推动与全球顶尖高校及产业研究机构的合作，其打造的 AI 工厂专为高性能推理任务而设计，配备先进的 GPU 集群与高速网络架构。通过引入 ORCA 的量子加速生成式 AI（GenAI）能力，这些计算环境将实现进一步增强，助力企业与科研用户获取更深层的数据洞察与更优异的 AI 性能。

Reference：

1、https://www.hpcwire.com/2025/06/02/orca-computing-is-powering-scalable-ai-factories-with-quantum-acceleration/

2、https://orcacomputing.com/partec-ag-and-orca-computing-announce-partnership-to-deliver-quantum-accelerated-ai-factories/