我们正亲历计算技术栈的根本性重构。历史表明，每当原始算力的成本降低一个数量级，软件的规则就会发生翻天覆地的变化。
如今，并行计算能力的空前爆发正推动着又一次彻底的范式转移，引领我们从僵化、人工编写逻辑的模式，迈向动态且算力密集型智能的新时代。
IEEE Quantum Week（QCE26）标志着量子行业持续演进过程中的一个重要里程碑。
2026年9月15日，IonQ宣布在IEEE Quantum Week荣获四项“最佳论文奖”，其中两个是一等奖，两个是三等奖，涵盖人工智能、混合计算和生命科学三个方向。此次获奖的四篇论文是从全球857篇投稿中脱颖而出的，在大会颁发的总计27个最佳论文奖项中占据了显著份额。
两项一等奖：
-量子应用方向：测量基础AI模型量子微调的准确性及能量对解的比例
-量子端到端混合案例研究方向：量子加速大规模线性代数工作流程的端到端性能
两项三等奖：
-生成式AI共同设计与共同发现方向：“DQAOA-GPT：面向组合问题的AI加速分布式量子优化
-量子端到端混合案例研究方向：通过反绝热量子优化在64量子比特离子阱硬件上实现蛋白质折叠
不过，如果我们抛开奖项本身的荣誉，仔细拆解这4篇获奖论文的内核可以发现，量子计算行业的叙事已经发生实质性偏移。
过去，行业内外关注更多的事物理量子比特数量竞赛和底层容错逻辑，但现在，IonQ和NVIDIA、橡树岭国家实验室、Synopsys、Quantum Basel、Kipu Quantum等产学研机构证明，量子计算正通过“量子-经典混合架构”深入企业实际工作流，解决包括生成式AI微调、流体力学仿真、新药研发在内的复杂度高的工程痛点。
量子微调AI模型
“测量基础AI模型量子微调的准确性及能量对解的比例”拿下量子应用赛道第一名，由IonQ和Quantum Basel合作完成。
业内都知道，通过经典梯度下降反向传播算法去微调一个包含数百亿甚至数千亿参数量的大模型，本质上是利用算力堆叠来榨取精度的过程。在运转过程中，GPU集群吞噬的是兆瓦级别的电力。
在这项研究中，量子计算机不再是一台“算得更快的机器”，研究团队把它定义为一个更高效的“能量/信息转换器”。
具体到技术执行，研究人员在IonQ的Forte Enterprise企业级量子机器上部署了特定的量子神经网络（QNNs）电路，以实现对经典AI模型的微调。
这里的运作机制是，先通过量子纠缠和态空间的指数级维度来捕捉数据里的非线性特征，再把这部分特征回传到经典网络中。
研究人员在10到28个量子比特的范围内做了能量测量，在10到18个量子比特的范围内做了精度验证。结果显示，相比于经典微调基线，量子微调策略在18个量子比特的配置下，且无噪声仿真对比环境理想，其误差率直接降低了24%。
能量测量方面，研究团队专门引入“能量对解的比”这一衡量维度。结果显示，通过对量子电路运行期间实际消耗能量的追踪和核算，相比于调用经典高性能集群，量子硬件在执行这部分微调任务时，如果模型映射在量子侧的规模跨越在34个量子比特的临界阈值附近时，整个系统就可以实现相对经典仿真的能效盈亏平衡。
量子加速线性代数
“量子加速大规模线性代数工作流程的端到端性能”在量子端到端混合案例研究赛道拿到第一名，由IonQ与Synopsys合作完成。
这篇论文解决的是有限元分析（FEA）里的一个基础瓶颈，即稀疏矩阵因式分解时的填充（fill-in）问题。矩阵重排的次序直接决定填充量，而找好次序等价于求解图划分问题（GPP），属于NP-hard的组合优化问题。
工业软件通常用嵌套剖分配合METIS这类启发式，在这篇论文中，研究人员把这一步换成了一种非变分量子算法Iterative-QAOA。
Iterative-QAOA和标准QAOA的区别是不做变分参数优化。所有角度由单个标量的线性斜坡调度决定，每一轮执行后，用玻尔兹曼加权的低能采样子集偏置下一轮的初始态，把概率质量逐步压向低能区域。
图：端到端量子加速线性代数工作流程
研究人员在IonQ Forte上执行36量子比特实例，并借助NVIDIA CUDA-Q和cuTensorNet在A100、H100 GPU上模拟最高150量子比特，然后把获得的划分结果送回经典嵌套剖分和LS-DYNA求解流程。测试对象包括轿车、劳斯莱斯喷气发动机、钻头、叶轮，网格规模最高达3500万个单元。
结果表明，端到端墙钟时间最多缩短14.6%（钻头模型），喷气发动机13.8%，叶轮9.7%，轿车5.9%，硬件验证约12%。
研究还发现，因式分解占主导的瞬态分析比振动分析更受益，非对称几何的增益大于对称结构。论文没有宣称量子优势，但指出增益随粗图规模增大而上升，这为更大比特数的硬件留出了空间。
DQAOA-GPT
“DQAOA-GPT：面向组合问题的AI加速分布式量子优化”在量子-生成式AI协同设计赛道拿到第三名，由IonQ联合橡树岭国家实验室和英伟达完成。
组合优化问题的一个难点是搜索空间随问题规模呈指数增长。量子近似优化算法（QAOA）是当前最有希望的近量子优化路线之一，但它存在变分循环这一结构性瓶颈。
简单来说就是，每跑一次量子电路就要测一次能量，把结果传回经典计算机更新参数，再跑下一次。随着问题规模不断变大，这个循环的迭代次数和单次电路深度都会快速膨胀。
DQAOA-GPT的思路是用生成式AI代替这个循环。具体做法是先把大的优化问题分解成小的子问题，然后训练一个GPT模型，让它学会“看到子问题就直接生成一个高质量的量子电路”。可以说电路参数不是优化出来的，而是一次推理生成的。
图：DQAOA-GPT工作流示意图
这个思路的前身是QAOA-GPT，此前已经在Max-Cut问题上验证过——生成的电路质量接近用自适应QAOA精心优化出来的电路，不过生成时间降低了几个数量级。DQAOA-GPT把它扩展到了更高阶的二元优化问题（HUBO），且嵌入了分布式执行框架。
实验是在橡树岭的Defiant2系统上用NVIDIA H200 GPU和CUDA-Q完成的。最有说服力的对比出现在子问题规模上。子问题规模从4涨到12时，标准DQAOA的运行时间从33.8秒飙升到684秒，而DQAOA-GPT几乎恒定在28秒上下。这表明，生成电路的成本不随子问题规模显著变化。
但是相对准确率随规模上升。子问题规模为4时，DQAOA和DQAOA-GPT的精度都在0.36到0.38之间，几乎没有差别。当子问题规模涨到12时，DQAOA-GPT的精度上升到0.78，与标准DQAOA持平或略优。
这个工作的实操价值是它把量子优化中最难扩展的环节，即经典-量子参数迭代，用一次性的生成式推理替换掉了。对于橡树岭这样的国家实验室来说，这意味着可以在HPC集群里更灵活地调度量子资源，子问题可以在多个GPU节点上并行生成和评估。
64量子比特蛋白质折叠
“通过反绝热量子优化在64量子比特离子阱硬件上实现蛋白质折叠”，与Kipu Quantum合作，在量子端到端混合案例研究赛道拿到第三名。
蛋白质折叠，其实就是氨基酸链条在物理法则的约束下，自发寻找三维空间中最低能量势态的过程。弄清楚这个三维结构，是现代基于结构设计靶向新药的核心前提。传统的经典离散计算方式在面对拥有十几个氨基酸节点的肽链时，组合爆炸带来的状态空间就会直接把经典计算机的内存撑爆。
这篇论文的突破点直接聚焦于底层物理编码与硬件架构的高度适配。双方团队选用了类似于即将推向市场的IonQ Tempo系列底层的“64量子比特钡开发系统”，在几何约束的晶格模型中成功完成了对高达16个氨基酸的肽链折叠过程建模。
为了实现这一点，硬件上直接调度了高达61个量子比特的算力载荷。可以说，这是迄今为止基于离子阱硬件体系上规模最大的蛋白质折叠演示，也远超此前仅有33个量子比特的实现记录。
技术细节主要体现在算法设计上。在超导量子计算机上做类似任务，因为相邻量子比特通信限制，你必须插入大量的SWAP门来实现比特间的信息传递，而这种操作极易积攒噪声。
但离子阱架构的一个优势就在于，它能实现所有量子比特之间的“全互连”。团队充分调用了这种全连接特性，直接把伊辛模型耦合映射到硬件上，从根本上消除了因为SWAP门堆叠带来的巨大开销误差。
同时，论文中引入了全新的“偏置场数字化反绝热量子优化”手法，来逼迫系统在量子退相干时间之内迅速且高概率地收敛到基态（也就是蛋白质的真实折叠形态）。
这项成果在保证计算速度的同时，大幅压缩了无用的基干构型，向医药学界证明了离子阱量子计算机在解决复杂分子动力学模型中的逼真度与潜力。
这四篇获奖论文显示出IonQ并不追求“量子单独解决一切”。四篇里有三篇是混合量子-经典工作流，量子处理器承担的是一个精心界定的子任务，比如生成电路、提供接触先验、解图划分、作为微调头，然后由经典计算完成剩余部分。
IonQ量子应用研发副总裁Martin Roetteler也表示：IonQ展示的是“量子计算能够解决企业AI、生命科学和高级软件工程中的高影响力问题”，关键词是“解决”，不是“替代”。
总之，在857篇投稿中拿到4个最佳论文奖，至少说明这些工作的严谨性和可复现性达到了领域内公认的标准。至于这些方法在更大规模上能否延续同样的趋势，那是下一步的问题。
[1]https://www.ionq.com/news/ionq-earns-four-best-paper-awards-ahead-of-ieee-quantum-week-2026-for-breakthroughs-in-ai-hybrid-computing-and-life-sciences
[2]https://www.ionq.com/blog/bridging-a-historical-divide-in-quantum-computing
[3]https://arxiv.org/abs/2603.15515
[4]https://arxiv.org/abs/2605.02798
[5]https://arxiv.org/abs/2604.26861
[6]https://arxiv.org/abs/2607.20225
