?內容來源：量子前哨（ID：Qforepost）

文丨浪味仙??排版丨浪味仙

行業動向：2000字丨5分鐘閱讀

人工智能的飛速發展，令計算需求呈現爆炸式增長，也催生出專為 AI 設計的新型計算基礎設施形態——AI 工廠（AI Factories）：這些為特定用途而設計的環境，旨在支持越來越復雜的模型和龐大的工作負載，成為推動 AI 創新的核心引擎。

然而，這一趨勢也面臨著諸多嚴峻挑戰：能源消耗急劇攀升，運營成本不斷增加，經典計算架構的性能瓶頸日益顯現等。這些問題不僅制約了人工智能的進一步發展，也對可持續性提出了更高要求。

當前，ORCA Computing 正通過全球首個專為 AI 工廠量身打造的量子加速器，積極應對上述難題，為推動 AI 基礎設施的落地與擴展提供了一條切實可行的新路徑。

AI 工廠為何亟需

量子加速？?

數據中心在全球能源消耗中的占比持續上升。以美國為例，據預測，到 2030 年，美國數據中心的電力消耗將達到全國總用電量的 16%，而在?ChatGPT?出現之前，這一比例僅為 2.5%。

當前，經典計算架構面臨的性能瓶頸，已成為限制 AI 持續創新與擴展的關鍵因素。行業迫切需要一種高效、可擴展的解決方案，既能滿足 AI 的增長需求，又兼顧成本控制與可持續性目標。

量子計算正成為突破這一困境的關鍵途徑，甚至被視為支撐未來 AI 基礎設施的戰略必需品。ORCA Computing 推出的 PT 系列🔗，是全球首款專為 AI 工廠架構設計的量子加速器，可替代并優化部分以往由 CPU 和 GPU 承擔的計算任務，能夠有效提升模型性能、降低能耗，并在規模化場景下加速 AI 工作負載的整體效率。

應對現實世界 AI 需求的

量子加速器

不同于絕大多數主要應用于實驗室的量子系統，ORCA 的 PT 系列量子加速器專為部署于傳統數據中心環境而設計。該系統體積緊湊，采用機架式安裝，支持室溫運行，可無縫集成至現有基礎設施的各個層級，包括主流 AI/ML 應用框架，這一設計大幅降低了使用門檻，使用戶能夠即刻接入，快速獲得性能提升。

對于 AI 工廠運營者來說，當前一個日益突出的痛點是：如何在不顯著增加成本的情況下提升系統吞吐量與運行效率？PT 系列通過將模型中的部分計算任務從 GPU 轉移至量子處理器運行，所實現的量子加速生成式 AI?已在模型精度方面表現出顯著優勢。

除了提供量子計算的加速能力外，PT 系列也已經能夠在 AI 的生產級場景中交付可量化的實際價值。從制藥研發、能源系統再到科學探索，各類組織都需要能跟上其增長愿景的基礎設施，量子加速正在成為其不可或缺的關鍵能力，越來越多的行業領導者將量子集成視為下一代 AI 系統的“標配能力”。

AI 基礎設施的未來：

混合架構與量子賦能并進?

高性能計算、AI 專用加速與量子計算的融合，正標志著數字基礎設施的一個關鍵轉折點。隨著模型日益復雜、規模持續擴大，量子增強型架構將成為支撐 AI 持續演進與創新的核心能力。

具備無縫集成、節能高效、貼近實際應用場景特性的?PT 系列，推動行業從概念走向落地，讓我們得以一窺未來 AI 工廠所需基礎設施的藍圖。

近日，ORCA 宣布與歐洲領先的 AI 超級計算機、量子計算系統與高性能計算（HPC）開發商 ParTec AG 達成合作，雙方將在意大利與德國建設的 AI 即服務工廠（AI-as-a-Service Factories） 中集成 PT 系列量子加速器。

ParTec 的量子計算戰略聚焦于將云端量子計算與經典 AI 超級計算平臺深度融合，并積極推動與全球頂尖高校及產業研究機構的合作，其打造的 AI 工廠專為高性能推理任務而設計，配備先進的 GPU 集群與高速網絡架構。通過引入 ORCA 的量子加速生成式 AI（GenAI）能力，這些計算環境將實現進一步增強，助力企業與科研用戶獲取更深層的數據洞察與更優異的 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/