为什么量子和神经形态处理系统正在为下一代人工智能铺平道路，有可能重塑未来几十年的商业格局。
作为企业将数据技术嵌入业务流程在美国，通过减少效率低下、停机时间和人为错误而节省的潜在成本可达数万亿美元。
随着这些新的计算范式进入商业应用，拥有下一个计算时代的国际竞争正在升温。
然而，对当今的计算机处理器来说，分析这些海量数据的能力仍然是一项艰巨的任务。考虑到2020年的数字宇宙大约是1尧字节大小，或一万亿字节，并且每天都在增长。但是想象一下，一台计算机可以在不到3秒的时间内分析2亿页，综合大量的数据，然后根据这些数据得出结论。再进一步，想象一台有视觉的计算机，或者能够理解气味。
“计算的未来不会——也不可能——基于不断增长的处理能力，”微软亚洲技术团队负责人Shawn Kim说raybet炉石传说摩根士丹利研究．“相反，它将依赖于从大量数据中理解和推断。”换句话说，计算机可以使用数据来学习、适应、进化和“思考”，就像人脑一样。
两种新的计算模式旨在在十年内实现这一目标。就在几年前，量子计算听起来既是炒作，也是承诺，现在它正在进入云端，能够解决世界上最快的超级计算机需要数年才能解决的问题。另一种范式，神经形态计算，也作为经典计算机设计的有力补充而出现，被称为冯·诺依曼架构，并有望帮助机器学习和思考。
Kim说:“物理学和生物科学的突破是推动人工智能、物联网、机器人和自主的新工具。”“至关重要的是，投资者和企业开始理解这些发展，因为它们可能会塑造未来几十年的商业模式。”
照亮黑暗数据
IBM的约翰·凯利博士估计这个数字非常大全世界90%的数据是黑暗的，这意味着人类和计算机还不能以有意义的方式使用它。与此同时，随着无数新的日常设备上线，物联网只会增加更多的缓存。
随着数据的积累，挖掘数据的动机也在增长，这些数据可能会推动广泛的人工智能应用，从语音助手到机器人，再到无人驾驶汽车。要有效地做到这一点，就需要一种新的计算方法，即认知计算。
“认知计算使系统足够智能，无需预先编程的指令集就能思考和响应，”Kim说。“它们与可编程系统的不同之处在于，它们能够推理、形成假设，并从它们处理的数据中学习。”
Kim看到了两类正在出现的认知系统。第一种是在无人干预的情况下执行操作，如自动驾驶汽车、个人助理和无人机。第二种是通过与我们合作解决棘手问题来增强人类的能力，比如医学诊断．
向生物学学习
认知系统的希望在很大程度上取决于神经形态计算的出现，它模仿人类大脑的特征，相对于传统计算机架构，在效率、处理和推理方面取得了巨大的改进。
模拟大脑并非易事，因为它的处理能力甚至可以与最大的超级计算机相媲美，但功耗仅为15瓦。(相比之下，现代超级计算机可以重达150吨，消耗1000万瓦电能。)尽管如此，研究人员已经在创造能够同时存储和检索大量信息的神经形态芯片方面取得了重大进展——这是生物智能的一个关键特征，也是对冯·诺依曼架构的顺序操作的重大背离。
神经形态芯片可以为一系列人工智能应用提供动力，因为它们有能力感知、学习、推断和做出实时决策，而不需要代码中的明确指令或数百万个先前的示例来学习。
“迄今为止，实现人工智能的一种流行方法是通过深度学习算法，允许软件训练自己进行语音和图像识别，”Kim说。“这就是神经形态系统可以破坏现有解决方案的地方。”
市场情报咨询公司Grand View Research认为，到2024年，神经形态计算市场将增长一倍多，达到65亿美元，而2020年为29亿美元。raybet炉石传说摩根士丹利研究预计，按收入计算，图像处理将占应用程序的最大份额，并将神经形态芯片视为自动驾驶等人工智能事业成功的关键。
Quantum-as-a-Service
量子计算已经到来——只是不要指望很快就能在你身边找到一台量子计算机。这些机器位于云中，越来越多的完整系统在云中启动并运行。顶尖的量子供应商正在突破50个量子比特的障碍，新兴生态系统的利基参与者正在争夺下一个十年100亿美元的蛋糕。
专家告诉摩根士丹利(Morraybet炉石传说gan Stanley)，随着企业围绕它们构建用例和算法，大规模的商业推广可能只需要几年时间。为此，量子计算市场的领导者正专注于让潜在客户了解潜在的应用程序，并为量子计算机开发人员建立一个生态系统。
Kim说:“理论上，开发人员使用量子计算可以让他们快速解决涉及商业模型的问题，测试化学化合物的性质，以及破解加密或跟踪欺诈。”他指出，实现这些并不容易，因为量子计算机编码需要学习全新的数学/逻辑框架。
可以肯定的是，量子计算并非万灵药。量子比特是量子计算的基本单位，它仍然不稳定且容易出错，因此系统必须学会自我纠正。而且量子计算机在比外太空更低的温度下运行，因此商业企业无法选择在自己的场所部署它们。
raybet炉石传说摩根士丹利认为有三类投资:建造通用量子计算机的公司，具有特定任务量子能力的公司，以及为量子计算机提供模拟平台的公司。
争夺下一个计算时代
其他更遥远的计算领域也在实验室中显示出前景。例如，光学计算使用离散光子通过玻璃电缆传输数据，实现了比电子和铜基系统数量级的性能提升。
随着这些新的计算范式进入商业应用，拥有下一个计算时代的国际竞争正在升温。事关关键的国家安全优势(量子计算机可以破解加密)和国家声望。
美国在大多数领域处于领先地位，但中国正在迎头赶上。Kim说:“2017年，中国在通信和密码学设备等量子技术方面申请的专利几乎是美国的两倍。”“然而，美国在量子计算领域最宝贵的部分相关专利方面处于世界领先地位。”
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