今天，AI初创公司NeuralMind正式商用量子神经网络模型QNet-7，训练速度提升1000倍，能耗降低90%。这相当于把一台超级计算机塞进手机芯片里，却只消耗一个灯泡的电量。原理上，QNet-7利用量子比特的叠加态并行处理海量数据，取代了传统GPU的串行运算，让深度学习不再是“烧电费”的游戏。红杉资本领投5亿美元C轮融资，计划2027年推出消费级产品。这意味着，英伟达的GPU帝国可能首次面临来自量子计算的真正威胁——如果QNet-7能解决量子退相干这个硬伤，医疗诊断和自动驾驶的实时AI推理将不再是梦。但对我而言，短期别指望手机能跑量子AI，成本和技术稳定性仍是拦路虎。

WolfEye: 量子AI从实验室到商用，英伟达的护城河开始漏水。