一、为什么这场论坛被设计成一次 " 向内、向外 " 的对话

这场论坛的议程，被学术策划人、香港城市大学计算学院教授林静安排成一次 " 从我们在哪里，到我们究竟去往何方 " 的六幕穿越。但如果请她用一句话讲清楚这场论坛真正想追问的东西，答案不是 " 下一代 GPU 长什么样 "，也不是 " 量子比特再翻多少倍 "，而是这样一件事：

当算力遇到物理边界，人类的计算文明是否第一次被迫回到 " 能量 " 和 " 信息 " 这两个最底层的第一性原理，去重新回答 " 计算到底是什么 "？我们是要在原理上堆砌，还是应该理解真正的智能，是用最少的资源办最多的事

我们有一个越来越强烈的直觉——今天这个世界上，还有两个 " 无穷 " 是没有真正被打开的。一个是向外的无穷，也就是宇宙尺度上的数据、能量与计算空间，我们过去所有的数据存储、能源生产、算力部署都发生在地球这一层薄薄的表面上，一旦马斯克们把边界推向近地轨道之外，这个 " 外部 " 的容量将远远大于原来地球的组合。另一个是向内的无穷，也就是量子尺度上的世界，是原子、是比特、是能量、是叠加态、是纠缠——它看似 " 空洞洞的 "，但恰恰是我们身体、大脑、每一个细胞背后最真实的能量与信息底座。每一个人，从物理学的角度看，本质上就是一个开放的量子—热力学系统。

所以本论坛学术指导林静教授在开幕主持里说：这不仅仅是六个环节，而是一段探索之旅。探索本身，就是要往两个方向同时走：向外去要更大的空间，向内去要更深的原理。 论坛上量子、太空、绿色三条主线的并置，不是简单的话题拼盘，而是这两个 " 无穷 " 在今天这个时间节点上的一次交汇。这篇侧记，尝试沿着这位策划人的思路，把这次交汇背后的技术脉络重新梳理一遍。

二、能量景观：从干细胞到 ASIC，" 演化 " 才是计算的第一性原理

会前，一位做生物计算的专家提到过一个观点——所谓探索未知，探索的其实是一种 " 演化的方向 "，而演化方向最重要的变量，是能量景观（energy landscape）的变化。

这个概念非常关键。对于我们的身体而言，一个干细胞最终变成神经元、心肌细胞还是肝细胞，并不是由某一段 " 决定论式 " 的程序写死的，而是取决于那一瞬间它所处能量景观的形态——能量地形上哪个 " 势阱 " 最低、最稳，它就滚向那里。分化不是被 " 选择 "，是被 " 能量最小化 " 这条最深的物理法则塑造出来的。

这个直觉如果搬到芯片和算力的世界里，会得到一个非常有意思的结论。今天我们讨论最多的 ASIC、专用架构、算子融合、稀疏化、混合精度……本质上都是在做同一件事：在能量与信息的联合景观里，为某一类特定问题，寻找一个更低能量、更高效率的 " 势阱 "。 通用 GPU 是一个平坦但昂贵的能量平原，ASIC 则是有针对性地在某个方向 " 凿 " 出一个陡峭的低谷。生物几十亿年做的事情——细胞分化、器官分化、物种分化——和我们今天做的事情——通用算力向专用算力分化、经典算力向量子 / 太空 / 绿色算力分化——在数学结构上是同一件事：沿着能量景观的梯度，寻找可持续演化的方向。

这也是论坛把 " 范式转换 " 放在整场论坛前几幕的原因。它不是一句口号，而是一次严肃的物理学式追问：当摩尔定律逼近物理极限、当每一次 FLOPS 都要付出真实的焦耳、每一次训练都要付出真实的水与电，我们是否第一次不得不承认—— " 更多算力 " 并不总是等于 " 更好的智能 "，能量的地形结构才是。

论坛开幕致辞上，中国科学技术大学校长常进院士以暗物质卫星 " 悟空号 " 为例做了一个非常朴素但非常尖锐的判断：" 真正的突破源于方法与创新，面对看似难以逾越的发展瓶颈，单纯堆砌资源、扩大规模往往难以实现本质跃迁。核心突破始终来自底层原理与技术路径的重构。" 悟空号在有限资源下走出的那一条 " 方法创新 " 路径，与今天算力工程面临的能耗—物理墙，是同一个哲学母题的两次显影。

Daniel Kammen 教授的演讲则从另一侧把这个母题坐实：" 下一堵墙已经不在芯片，而在电网调度表的另一侧。" 他给出了一个非常具体的能量景观案例—— 2026 年 3 月底，加州晚间能源需求的 40% 已经是由储能满足的。这意味着 AI 基础设施如果不与储能、绿电、需求侧响应放在同一张 " 能量地形图 " 上做联合优化，我们做的每一次训练，都是在能量景观上选了一条最陡、最贵的路径。而他即将在内蒙古落地的 " 气球风机 " 项目——把风力发电机装在可以上下移动的气球里，动态追踪风能的垂直分布——本质上也是同一件事：让能量的采集器学会在能量景观里 " 游走 "，而不是被固定在一个海拔的势阱里。

至此，能量景观这条主线可以合起来了：生物用几十亿年在能量景观里演化出细胞与器官；今天的算力工程，正在用几十年的时间，在能量景观里演化出通用与专用、经典与量子、地面与太空的分化路径。 这不是比喻，这是同一条第一性原理的不同尺度显影。

三、向内的无穷：量子作为 " 能量本源 " 的计算论重述

如果说能量景观是计算的第一性原理，那么 " 向内的无穷 " 就是能量景观最深处的那一层——量子。一些学者认为，有必要把量子计算从 " 下一代硬件 " 这个太狭窄的定位里解放出来。它不是仅仅比 GPU 更快的一种 " 新芯片 "。它更像是——我们第一次尝试用自然界最原生的信息载体来做计算。

潘建伟院士在论坛的大师引领视频中，把这条脉络讲得最清楚。今年是薛定谔方程诞生一百周年，量子力学在过去一个世纪催生了众多重大技术。而下一步的量子叙事的起点，被他归结到费曼那句被反复引用的箴言—— " 倘若只能把一句话传递给下一代生命，那就是：万物皆由原子构成。" 这句话的物理学重量是：一切物质由原子构成，而原子遵循量子力学规律，因此多体系统无法依靠经典计算机有效模拟；量子计算的科学起源，就是费曼 " 利用可控量子比特模拟复杂量子系统 " 的开创性构想。换句话说，量子计算不是 " 替代 GPU" 的下一站，而是 " 让计算的物理载体回归它本来的样子 " ——因为世界本来就是量子的，所以真正描述这个世界的计算，也应当是量子的。

潘院士随后给出了三个非常 " 冷 " 的判断：第一，量子计算优越性的一系列里程碑虽已取得，但一台能真正快速解决具体实际价值问题的通用量子计算机，仍需长期研发攻关；第二，学术界有责任引导公众理性看待量子计算发展、防范行业泡沫；第三，正如一个世纪前海森堡时代的量子力学，" 广泛而积极的国际合作与交流必将让量子信息技术更快惠及全人类 "。这三句话，是本届论坛量子叙事真正的定盘星。

朱晓波教授的《量子计算的发展与挑战》给出了这条道路最底层的物理数字，也是全场 " 最不能被忽略 " 的一组数：操控一个超导量子比特反转的能量，大约是一只蝴蝶扇动一次翅膀能量的十亿亿分之一（10 ⁻ ¹ ⁶ 量级）。 你操控的是单量子，任何单量子扰动都会让错误率陡增，因此把错误率做到千分之一（10 ⁻ ³）在物理上已经是一个技术极限；而经典计算机的错误率是 10 ⁻ ¹ ⁵ 甚至 10 ⁻ ¹ ⁸ 量级。他给出的通用容错量子计算机的路线，是一个非常 " 硬 " 的技术清单——大约 100 万物理比特、几百到几千个逻辑比特、每个逻辑门错误率 10 ⁻ ¹ ⁰ 量级——他给出的时间尺度是 10 到 15 年。他用一句极其克制的表述总结这一现实：" 我们要征服的是珠穆朗玛峰，现在还在做地面实验。"

论坛学术指导林静教授认为，这一组物理常数才是讨论量子的真正锚点。这些数字之所以被原样放进这篇侧记，是因为它们是量子叙事的 " 物理引力常数 " ——任何脱离这些数字讨论 " 千比特、万比特 "" 量子霸权 "" 量子破解一切 " 的说法，都是在与物理规律作对。

Franco Nori 教授从量子物理学家的角度给出了这场 " 马拉松 " 的国际学术坐标。他明确指出：" 量子比特处于 0 与 1 的叠加，测量使其坍缩到确定值；一旦量子比特纠缠、相互关联，就能解锁大规模并行性——但目前许多研究团队真正的目标，是量子纠错。" 他同时强调技术路线远未收敛——超导、光子、离子阱、里德伯原子，" 至少需要四种平台共存，不同应用可能会由不同平台承担 "。他给出的时间预期——密码破解、药物设计、材料科学、金融组合优化这类 " 改变世界级 " 应用—— " 最短 10 年、最长 30 年，短期内不会到来 "，与潘建伟 " 通用量子计算机仍需长期攻关 "、朱晓波 "10 — 15 年 " 的判断在时间尺度上完全一致。

三位在不同体系（潘建伟：整体量子信息；朱晓波：超导祖冲之；Nori：理论与四路线并存）上给出的时间尺度，罕见地在 "10 年为最短、15 — 30 年为合理区间 " 上收敛。这个收敛本身，就是本届论坛在量子叙事上最有价值的技术共识：向内的这条路是长的，但它是真实的。

四、向外的无穷：太空、算力网与 " 能量—信息 " 的重新布线

在向内挖掘量子的同时，向外这条路，其实同样急迫。

论坛以上海 " 星枢计划 " 太空算力星座首发星簇发布开场，本身就是一次视觉化的表态。" 星枢 " 寓意 " 星空的核心、算力总枢纽 "，总规划 1000 颗天基算力卫星，由复旦大学联合上海星枢天算航天科技牵头研制，四位院士担任首席科学家。首发采用 " 一主二辅 " 星簇架构：以中心算力主星为核心，协同伏羲气象星与超低轨即时遥感星，通过星间激光链路实现数据采集、AI 推理、研判分析的全流程在轨闭环。加上国星宇航 " 星算 "2800 颗卫星组网、洞察时空 500+ 颗超低轨时空智能星座、复旦 " 伏羲气象大模型 " 上星部署，中国已经在卫星数量、单星算力、在轨部署、大模型上星四个维度进入全球第一梯队。

论坛之所以把 " 太空算力 " 放进 " 两个无穷 " 的框架，也是因为它并不只是 " 再多一层数据中心 "。它在物理原理上，是把三样东西同时往 " 外 " 推：数据的采集（对地观测）、能量的采集（近地轨道太阳能几乎没有云层与昼夜衰减）、算力的部署（在数据产生的物理位置就近计算，减少下行带宽）。 这三样合起来，就是一种全新的 " 能量—信息—算力 " 三合一的空间布线。

在地面这一侧，与之对偶的，就是高文院士与郭毅可副校长的中国算力网对谈。作为今年国家科技进步奖一等奖成果，中国算力网做了一件把 20 年前 " 网格计算 " 设想真正工程化落地的事情—— " 让算力像电力一样接入千家万户 "。 高文院士在对谈中给出的最重要的技术抽象，是他把算力经济模型的成本因素从 " 只看芯片卡多少钱 " 扩展成了四要素——芯片、电力、通信、存储——并把传统的 " 云原生 " 进一步扩展为 " 云网原生 "。在算力网的技术挑战上，他也非常直接地指出，通信不能仅靠现有 TCP/IP，而必须下沉到数据链路层去重做—— " 跨城市、跨几百公里、几千公里 " 的算力互联，是今天基础设施最薄弱、也最需要工程突破的一环。

郭毅可副校长在对谈中提出的一个场景观察，恰与论坛的框架相互印证：远程医疗手术规划、天算与地算合一（天气预报、遥感星云等直接在天上算完再下传）——这些都不是加一台服务器就能解决的问题，它们真正需要的，是一张打通经典算力、量子算力、太空算力、绿色能源的 " 新一代基础设施 "。

而这张新一代基础设施的能源底座，正是 Kammen 教授反复强调的：在没有可控核聚变突破之前，能源就是 AI 的天花板。 加州的储能案例、内蒙古的气球风机、" 东数西算 " 把算力向绿电富集区迁移，这些看似分散的实验，其实是同一条工程主线的多个截面——把 " 绿电 + 储能 + 算力 " 打造成国家级标准化产品，让算力跟着绿电走。 未来十年，这一条会重新定义数据中心的选址逻辑、乃至新一代能源工程的服务对象。

五、" 能量—信息 " 统一视角下的应用地图：五大方向已在生成中

如果我们把 " 向内量子 " 和 " 向外太空 " 这两条主线放在同一张 " 能量—信息 " 的地图上，会得到一张非常清晰的未来算力应用图景。这张图，恰恰就是论坛第三幕、第四幕上六位嘉宾用量子、太空、应用三张地图同时铺开所勾勒出的产业方向：

其一，量子智能。 九章四号在特定问题上比现有最强超算快 10 ⁵⁰ 倍，量子计算已从 " 哲学问题 " 变成 " 工程问题 "。国盾量子、本源量子、量旋科技、华翊量子、量羲技术、国富量子等中国量子计算企业首次共同加入量子智能产业联盟，标志着中国量子算力生态进入协同攻坚期。朱晓波教授特别指出，量子模拟——用量子计算机模拟真实的量子世界——很可能在未来几年就在大分子体系、材料科学、化学反应等科学问题上率先取得突破，因为这类应用对错误率的容忍度天然高于密码破解。

其二，太空算力。 上海 " 星枢计划 "1000 颗天基算力卫星、" 星算 "2800 颗组网、洞察时空 500+ 颗超低轨星座、" 伏羲气象大模型 " 上星，正在共同构建一张覆盖 " 数据—能源—算力 " 的天基基础设施。它的技术意义远超 " 多一层数据中心 " ——它是把能量与信息的联合最小路径，从二维的地表拓扑，扩展到三维的近地轨道拓扑。

其三，物理世界大模型与具身智能。 从广州百平方公里级路网监测、四川林火实时预警、上海气象短时预报，到腾讯 WorkBuddy 调用太空算力执行任务，AI 智能体正在从 " 云端应答 " 走向 " 物理世界闭环 "。这一步的关键，是让 AI 智能体真正 " 接入 " 物理世界的能量与信息流，而不是永远停留在文字层的自我循环。

其四，绿色算力与算电协同。 Kammen 教授给出的加州晚间 40% 储能案例，与中国东数西算工程正在共同证明—— " 算力跟着绿电走 " 将成为未来十年数据中心布局的第一原则。绿电不再是算力的 " 配套 "，而是算力选址、拓扑与调度的第一变量。

其五，量子—经典—太空的联合算力网。 这是本论坛特别希望的，在下一届论坛里推动的方向——不再把量子、太空、经典视作三个平行赛道，而是作为一张真正联合的算力网络的三个物理层。高文院士的 " 云网原生 "、郭毅可副校长的 " 天地合一 "，以及量子—经典异构计算所指向的方向，最终会在一张 " 跨物理原理、跨物理层 " 的算力网上收敛。

六、写在后面：让 " 开放的能量系统 " 重新成为主语

回到论坛学术策划林静教授最初的那个直觉——每一个人本质上是一个开放的能量系统。 这不是玄学，而是热力学与量子力学在生命尺度上的自然结论：我们每天摄入约 2000 千卡能量，维持大约 20 瓦的大脑功率，就能完成今天最先进的大模型所无法完成的很多任务；一只黄蜂，用几毫瓦的功率，就能完成我们花巨大算力都难以设计的飞行、避障与目标识别。Kammen 教授在演讲中特意讲了这只黄蜂的故事—— " 一只黄蜂的大脑有多大？一只黄蜂消耗多少能量？" ——他用这个例子提醒全场：当我们讨论算力时，我们是否忘记了，自然界最精妙的智能，从来都是在极致的能量约束下演化出来的？

所以，这篇侧记愿意把落点，交还给林静教授的一句非常朴素的判断：

新算力文明的第一性原理，不是 " 更多 "，而是 " 能量与信息在一个更聪明的景观里重新演化 "。回到本源：真正的智能，是用最少的资源办最多的事。

向外，我们要用太空、绿电、储能，让 " 能量的景观 " 变得更广、更平衡、更可持续；向内，我们要用量子、光子、离子阱、里德伯原子，让 " 信息的景观 " 更接近这个宇宙本来的样子。这两个方向在今天的相遇，才是 " 新算力文明 " 这个词最真实的物理意义。

从这个意义上讲，" 未来计算 · 未来算力 " 论坛的这个下午，不是一次会议的落幕，而是一次追问的开场：当算力真正回到能量与信息的第一性原理，人类的计算文明会在什么地方，重新出发？

答案不在传统赛道的延长线上。答案在向内、向外——两个 " 无穷 " 之间。