台灣量子電腦的發展策略

當IBM Condor的量子位元數已經高達1,121個、Atom Computing Phoenix的量子位元數也已達1,180個，台灣的量子計算研發2024年才剛剛跨出5個量子位元的原型（prototype）量子計算機的第一步。

量子計算的量產也許不會在立即的未來發生，但是也不會太遠，至少目前各方矚目的PsiQuantum預計在2027年年底開始量商用的機型，並且在2029年達到全尺寸容錯（fault-tolerant）系統。

量子計算的商業應用有很大的機率如同人工智慧般產生巨大經濟價值而重新分配財富，而新財富的分配通常只限於創造經濟價值的參與者。以目前在量子技術核心量子位元（qubit）及量子閘（quantum gate）還遠遠落後前沿科技的開發進度，台灣在未來的量子世代還有機會在科技新世代分到相應貢獻的經濟價值嗎？答案是有可能的，而且已經悄然發生中。

看現在的人工智慧伺服器（AI server）便可以明白台灣會以怎樣的策略切入這明日之星的新產業。

其實台灣的產業幾乎沒做過基礎科研，除了台灣基礎科研的整體體量較小外，對於公司資源的配置，也有基於公司經濟尺寸的現實考量。

要在新領域獨占鰲頭，要做長時間、領域廣泛的研發投入，後者基本上是保險策略。極致的例子是IBM以前Watson Lab的風格，機構可以供養科學家以及研究經費做與公司業務沒有直接關係的基礎科研，甚至因為這些工作而獲得諾貝爾獎！

台灣的公司絕大部分是中小型公司。即便像台積電在台灣排市值排名第一的公司，在本世紀之前也未能進入全世界前100大之列。因此對技術硏發的策略長期偏向於做短、中期的技術發展（development），題目的選擇與短期內訂單的可見度有明顯的相關。採用這樣策略的風險較低，資金的利用效率較高。以產業內較直白的話來說，就是不見兔子不撒鷹。

不從先期的基礎科硏下手、取得先行者的有利位置，卻冀望取得產業帶來的利益分配，靠的是什麼？答案是供應鏈。

一台量子電腦會大致有下列模組：量子處理單元（QPU；Quantum Processing Unit）、控制和讀取電子設備（control and readout electronics）、同相／正交混頻器（IQ mixer；In-phase/Quadrature mixer）和FPGA 板、低溫系統（cryogenic system）和真空系統、經典處理（classical processing）及回饋系統、軟體堆疊（software stack）、校準和診斷工具（calibration and diagnostic tools）等。這些模組各負責一些功能，譬如經典處理及反回饋統統中就包含經典伺服器及糾錯控制器（error correction controller）。

以IBM最近1,121位元的Condor這款發展過程中的原型機為例，零組件的數目大約在11,000~16,000個之間，供應鏈的公司數在150~200個之間，但這數目只適用現階段的原型機。如果是商用的機型，零組件數輕易會上數十萬，因為有些零組件會隨位元元數線性成長的。

對照於NVIDIA DGX GB200 NVL72的AI伺服器，其中也有10個出頭的模組，合計有大約100,000~200,000個零組件。雖然其中主要的GPU不是台灣設計的，但是晶片製造之後全在台灣。台灣AI伺服器的出口，2024年佔全世界93%，這是台灣在此領域150~200家供應鏈力量的展示，而這力量是沿承自90年代的PC/NB供應鏈。

記得90年代PC/NB產業的口號嗎？除了CPU，我們什麼都有。供應鏈不是可以一蹴而就的，因此也很難突然被取代。

未來的先進計算，如果含量子計算，很大機率是包含AI伺服器的混合伺服器（hybrid server），而且現在的量子計算機就已經包含伺服器。

所以台灣合理、合時宜的量子計算發展策略就是依著沿PC、AI伺服器的供應鏈思路，以供應鏈的方式參與新產業的興起。

台灣的幾家電子製造服務公司（EMS）都已經開始踏入這個領域。有的從0開始，建立量子位元研發團隊；有的投資量子新創，同時建立公司內的量子團隊。如果沒法在最關鍵的研發領域領先，至少先暖身一下。畢竟量子不像傳統的電子產業，觀念上需要跳躍性的前進。

這樣做有異於不見兔子不撒鷹的傳統原則嗎？並沒有。產業鏈龍頭企業NVIDIA已經提出CUDA-Q的架構，也有報導在評估投資量子計算新創公司的打算。

兔子已經在視線之內了，正是撒鷹時機。