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Intel 前行政總裁 Pat Gelsinger 近日接受《Financial Times》專訪時拋出震撼預言：量子運算最快兩年內將成為主流技術，GPU 晶片時代將比市場預期更早結束，當前 AI 產業的投資熱潮可能面臨重大轉折點。這番言論與 Nvidia 行政總裁黃仁勳「量子運算至少還需 20 年」的論調形成強烈對比，在半導體產業引起激烈辯論。

Pat Gelsinger 目前擔任創投公司 Playground Global 合夥人，該公司於 2025 年 9 月領投量子演算法公司 Phasecraft 3,400 萬美元（約港幣 2.65 億元）B 輪融資，顯示其對量子技術的重點投資。這場關於運算未來的論戰，除了涉及技術路線之爭，更牽動全球數千億美元的 AI 基礎建設投資佈局。

運算典範三位一體：為何兩年時間表震驚業界

Pat Gelsinger 將傳統 CPU 運算、AI 加速運算（GPU）與量子運算並列為「運算領域的三大支柱」（Holy Trinity of Computation）。他指出，量子位元（qubits）技術的穩定性改善、錯誤校正能力提升以及商業化時程加速，都超出主流預期。Pat Gelsinger 強調：「兩年時間就足夠」，一旦量子位元技術投入應用，傳統 CPU 架構將面臨挑戰，GPU 與 AI 加速器的角色將被重新定義，整個運算堆疊將經歷典範轉移。他認為 GPU 價格飈升正助長 AI 市場的投機行為，當量子運算展現真正能力時，產業將迎來重大轉折點，現有架構將被重新評估。

然而這一時間表遭到業界質疑。Nvidia 行政總裁黃仁勳在 2025 年初 CES 大會上明確表示，實用量子電腦可能需要 15 至 30 年，20 年是較合理的估計。黃仁勳指出量子位元的脆弱性、高錯誤率以及擴展困難等技術障礙。行業分析師 Ivana Delevska 也認為「15 至 20 年時間表非常現實」。這場觀點對立背後，反映量子運算發展路徑的根本分歧：是等待完美硬件，還是在現有含雜訊中型量子（NISQ）裝置基礎上加速應用。

市場規模暴增五倍：量子運算商業化提速證據

數據顯示 Pat Gelsinger 的樂觀並非空穴來風。全球量子運算市場在 2025 年已達 18 億至 35 億美元（約港幣 140 億至 273 億元）規模，預計 2029 年將成長至 53 億美元（約港幣 413 億元），年複合成長率達 32.7%。更積極的預測顯示，市場規模可能在 2030 年達到 202 億美元（約港幣 1,575 億元），年複合成長率高達 41.8%，成為本十年成長最快的科技領域之一。投資信心的提升源於技術突破加速：中國光量子晶片廠商聲稱其產品在 AI 工作負載上的處理速度是 Nvidia GPU 的 1,000 倍，且已部署於航天和金融產業。

產業發展出現六大關鍵趨勢：邏輯量子位元實驗增加、針對特定問題類別開發專用硬件與軟件、中等規模雜訊量子裝置的網絡化連接、軟件抽象層的擴展、人才培育工具的普及，以及透過新材料和製程持續改善物理量子位元效能。Phasecraft 等公司已與 Google Quantum AI、IBM、Quantinuum 等硬件領導者合作，並為 Johnson Matthey、Oxford PV、英國國家能源系統營運商等終端用家提供解決方案，證明量子應用正從實驗室走向產業現場。

GPU 霸權真會終結？互補共存才是主流預測

雖然 Pat Gelsinger 預言 GPU 將在本世紀末前被量子技術取代，多數專家認為量子處理器（QPU）不會完全取代 GPU，而是在特定應用場景形成互補。量子運算擅長「小數據、大運算」問題，如真隨機數生成和密碼學，但無法解決所有問題。產業共識指向「量子增強」（quantum-enhanced）模式：將量子運算作為傳統運算的夥伴，克服其限制，讓現有 NISQ 裝置能處理以往無法觸及的問題，而非等待完美硬件才開始應用。

Pat Gelsinger 在 Playground Global 的投資經驗強化了他的信念。該創投公司 2025 年 9 月參與 Phasecraft 融資案，合夥人 Peter Barrett 表示：「隨著 Phasecraft 的量子演算法進展，我們正從發現走向設計，進入化學、材料科學和醫學前所未有的活力時代」。Phasecraft 的演算法已讓材料模擬效率提升數百萬倍，並應用於藥物開發和能源網絡最佳化。這種「軟硬體融合」策略，正在縮短量子優勢實現的時間表。預計 2030 年的數據中心將同時配備量子、AI 和通用運算能力，形成混合運算生態系統。

Intel 18A 製程爭議：技術賭注如何影響判斷

Pat Gelsinger 對量子運算的積極態度，或許與他在 Intel 遭遇的挫折有關。他在專訪中坦言，接手 Intel 時發現公司「衰敗程度比想像更深、更嚴重」，在他回任前五年「沒有任何產品準時交付」，基本工程紀律嚴重流失。18A 製程技術是 Intel 追趕 TSMC 的關鍵戰略節點，Pat Gelsinger 承諾五年內完成，但在產品交付前就被解僱。新任行政總裁陳立武（Lip-Bu Tan）上任後快速啟動成本削減，並在 2025 年 6 月開始暗示 18A 製程對新客戶吸引力下降。

18A 製程採用創新的 RibbonFET 全環繞閘極電晶體和 PowerVia 背面供電技術，原定 2025 年下半年進入量產。然而陳立武透露，雖然 18A 在 2025 年第三季取得可用良率，可開始生產 Panther Lake 處理器，但良率提升速度緩慢，商業化成效仍不理想。Intel 預計 18A 良率要到 2027 年才能達到業界標準水準。有外媒報導指出，陳立武已指示公司準備多項方案供董事會討論，包括停止向新客戶推廣 18A 的可能性，這將是他上任以來最重大的戰略轉向。Pat Gelsinger 透露陳立武最終在五年期限前終止該專案，但 Intel 官方聲明顯示 18A 仍將作為至少三代消費和伺服器產品的基礎。

Microsoft 與 OpenAI 關係解密：誰才是真正主導者

Pat Gelsinger 將 Microsoft 與 OpenAI 的合作模式類比為 Bill Gates 早年與 IBM 的夥伴關係。他認為 OpenAI 更像是 Microsoft 的「分銷合作夥伴」，核心算力與主導權實際掌握在 Microsoft 手中，OpenAI 主要負責將產品推向用戶。這評論揭示 AI 產業權力結構的本質：基礎設施提供者才是真正的控制者。Microsoft 自 2019 年起對 OpenAI 進行多年期、數十億美元的投資，並持續增加對專用超級電腦系統的投入，加速 OpenAI 的獨立 AI 研究。

兩家公司計劃在 2025 年推出的「星際之門」（Stargate）超級電腦專案，預計整合 OpenAI 即將發布的 GPT-5 模型。OpenAI 的複雜模型已無縫整合進 Microsoft 的 Copilot 助理陣列，顯著提升生產力並簡化複雜工作流程。這種深度綁定關係印證 Pat Gelsinger 的觀點：在 AI 時代，擁有運算資源和基礎設施的企業，比演算法開發者擁有更大的議價能力。當量子運算技術成熟時，這權力格局可能再次洗牌，掌握量子硬件與雲端服務的科技巨頭將佔據更有利位置。

對企業的戰略啟示：如何在運算典範轉移中佈局

Pat Gelsinger 的預言對企業決策者提出嚴峻挑戰：是否應該延緩 GPU 基礎建設的大規模投資，等待量子技術成熟？產業現實顯示，短期內 GPU 仍將主導 AI 工作負載，但企業應開始關注量子運算的早期應用場景，特別是材料模擬、藥物發現、加密技術和複雜系統改良等領域。混合運算架構將成為過渡期的主流選擇，企業需要培養同時理解傳統、AI 和量子運算的跨領域人才。

Intel 在矽基自旋量子位元、低溫 CMOS 整合和混合古典－量子系統方面的進展，顯示傳統半導體廠商正努力在量子時代保持競爭力。Pat Gelsinger 的「兩年論」究竟是基於深刻洞察還是過度樂觀，時間將給出答案。

資料來源：
cnBeta
Kad8
The Quantum Insider
SpinQuanta
Business Wire