传统计算在处理蛋白质折叠等高复杂度问题时，难以完成搜索过程，而量子计算则可进行全局遍历-行业数据-三个皮匠报告

AI 能够赋能超算，同样可以赋能量子计算，但 AI能够起到的改善效果大不相同。现阶段，用 AI 加速经典超算（如 AI+DFT）的商业模式已经越发成熟，这类企业一般被称之为“AI4S”企业。但即使速度增加，在面对真实场景时，AI 加速后的超算仍受精度限备，因此需要依赖大量统计数据训练模型，提升预测准确性。在遇到复杂度极高的问题时，仅用 AI 加速仍然会面临运算能力不足的问题，甚至可能因为算法弊端而陷入“局部较优解”；而量子计算精确度高，能够同时验证所有可能方案，更有潜力搜索到真正正确的“全局最优解”，训练（或者说试错）所需要的时间更少，也因此对训练数据的依赖程度更低，开发新材料时更具优势，与 AI 的结合具有更大的想象空间。

行业数据原图定位

当前图表所属：基础化工行业量子计算：打破维度瓶颈开启化学的“算力革命”-250424（35页）.pdf

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传统计算在处理蛋白质折叠等高复杂度问题时，难以完成搜索过程，而量子计算则可进行全局遍历

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