第427章 布局量子計算機賽道（2/2）
知道了諸多原理後，這後面的很多事才好辦啊！
當然，這些是那些頂級的材料學科學家們要做的事，人家玩的就是各種理論，試圖從數學、基礎理論領域裡來解釋這個MMK34材料。
而於泰和可不管這些……他本來玩的就是應用材料領域，至於理論方面……不是他喜歡貶低自己，而是真心沒那能力。
能夠玩材料理論的那些人，一個個都是變態，就和隔壁仙女山控股的王斌耀教授一樣，正兒八經的材料學家看了他的那些亂七八糟，讓人都看不懂的研究，基本都得來一句：變態。
於泰和覺得自己還是個正常人，頂多就是腦袋瓜子靈活一些，不屬於變態的範疇……
所以於泰和其實沒有去深究MMK34材料背後的深層次的基礎理論問題……那是王斌耀教授這種變態們的研究課題，和他沒啥關係。
於泰和要做的就是，繼續沿著之前的思路，技術路線，提出來一個個亂七八糟的新材料構想，然後交給人工智慧科研輔助系統，調動集團內部的AI超算的龐大算力資源進行各種分析，規劃試驗路徑。
然後看看結果如何，覺得這個材料項目有搞頭的話，就進行各種試驗……一切以試驗結果為準。
如果試驗成功了，搞出來新材料了那麼就是成果！
至於這材料為什麼能成功，為什麼會具有某種特性，這背後是不是有什麼規律……於泰和不知道也不關心，也沒那能力關心。
不過於泰和繼續著之前的技術路線搞了不少，最近也反覆做了很多實驗，可惜的是，迄今為止都沒有什麼發現。
所以，當上頭問他，大概預測一下什麼時候能夠搞出來室溫環境甚至高溫環境下的超導材料時，他無法給予任何答案：我不知道！
最⊥新⊥小⊥說⊥在⊥⊥⊥首⊥發！
也許是明天，也有可能是明年，也有可能是一百年。
材料研發這種事，我能做的就是不斷的嘗試！
至於能不能成功，什麼時候成功，成功後能夠得到什麼東西，這個不歸我管……你得去問老天爺去！
於泰和的回答，也是技術委員會給徐申學的回答。
徐申學一聽，自然也就有了相應的規劃。
他不可能把未來的量子計算機里的終端、消費級、小型量子計算機全部都壓在在沒人知道什麼時候才能出現的未來室溫、高溫超導材料上的。
他必須要有第二手準備！
所以，他把目光投向了光量子計算機。
第二天，他就召見了集團公司旗下的光量子計算機的研發團隊，召見了團隊了解的基本的情況後，徐申學親自做出了決定，未來將會加大光量子計算機的資金以及人員投入。
他希望在三年內看到光量子計算機獲得一定技術突破，哪怕跟不上超導量子計算機的商業化水準，也需要達到一定的商業化前景的程度。
在量子計算機領域裡，徐申學決定兩條腿走路，不管是超導量子計算機還是光量子計算機他都搞，都要！
要不然的話，現在只玩超導量子計算機玩的特別嗨，但是超導材料技術遲遲沒有更大的突破，那麼智雲集團的超導量子計算機就一直存在使用環境的局限了……MMK34材料的零下二十五度以下的工作溫度就是個硬傷，不是那麼好跨越過去的。
長期以往，要是未來別人弄出來了同樣量子比特，算力牛逼，但是使用更方便，不用帶著一個製冷設備的光量子計算機，智雲集團在量子計算機領域裡就會一敗塗地！
作為一家世界級的跨國企業，智雲集團是不可能犯下這種錯誤……既然看中了量子計算機這條賽道，那麼智雲集團就會在量子計算機領域裡的所有細分領域都進行投入！
這也和徐申學的投資理念有些關係，他一向來玩的都是賽道，而不僅僅是賽道里某個技術分支路線，某個企業，某個產品。
徐申學看重了智能電動車行業，直接就開始玩鋰材料以及其他製造動力電池、電機所需要的各種稀有材料去了，然後玩動力電池，車規級晶片這些……
海藍品牌的智能電動車，只是徐申學布局的智能電動車賽道里的一小部分組成而已。
在未來的量子計算機領域裡也同樣如此，甭管什麼技術路線徐申學都會去嘗試一番。
同時，量子計算機里涉及的一些上游產業，如設備，材料等等，徐申學都會進行一些布局，尤其是要控制其中最為核心的零配件供應，設備供應，材料供應。
在徐申學的親自主導下，智雲集團、仙女山控股、柳河投資這三大體系旗下的各企業，開始圍繞著量子計算機領域進行各種投資、研發布局。
而外界的大部分人，甚至都還不知道這一點……倒是有些業內人士，或者是整個體系里的一些內部人員多少察覺道了一些消息，但是對此卻是感到很疑惑：徐申學的步伐是不是快了點……這麼搞容易扯著蛋啊！
因為當下已經公布的量子計算機領域，哪怕是智雲集團公布的也不過是數百量子比特而已，看著很新鮮，但是距離大規模應用還早著呢。
這種情況下，智雲集團在量子計算機領域裡，過早的投入這麼大的資源很容易打水漂啊！
但是他們並不知道，智雲集團正在憋大招啊。
超導量子計算機項目的負責人，如此向徐申學報告：「我們的第一代商業化超導量子計算機已經解決了諸多基礎理論，子系統的技術問題，目前已經開始進入了原型機研發階段了。」
「等研發成功後，考慮到保密以及應用生態等諸多問題，直接大規模對外銷售應用不太現實，除了給相關機構企業、兄弟企業供貨外，主要還是我們集團自用為主。」
「而到時候，不管是我們自己，還是相關機構或兄弟企業，第一代量子計算機的主要應用還是組成量子計算機陣列，用於科研領域、部分商業領域的算力提供！」
「目前我們的項目組，正在嘗試把大數據模型技術，也就是人工智慧技術移植到我們的量子計算機平台。」
「當然，目前我們的人工智慧技術的底層框架，都是建立在傳統的電子計算機之上的，要移植到量子計算機平台還需要時間以及大量的努力。」
「不過我們的量子計算機除了硬體領域外，核心技術是我們自行研發的LX構架，採用大數據模型來控制量子比特，以降低量子糾纏的錯誤率，進而大幅度提升可控制的量子比特的數量，這也是我們能夠實現數千，甚至上萬個可操控梁子比特的核心原因！」
「而我們的LX構架，在量子計算擁有優秀並行計算的前提上，進一步加強了這一優勢……因為的LX構架，本身就需要運行在強悍的並行計算的環境之下，因此設計的時候就專門重視、優化了一點。」
「這也帶來了一個良好的副作用，那就是我們的LX構架，擁有強悍的並行計算能力，經過我們技術人員的多次嘗試，試驗，一旦我們的大數據模型運行在我們的LX構架的量子計算機上，能夠極好的發揮出來我們的量子計算機在並行計算領域裡的優勢。」
「未來用於大數據模型的訓練，以及運行都有著巨大的好處！」
「按照我們的計算，如果採用我們的第一代商用超導量子計算機組成的量子超算來訓練大數據模型，哪怕我們的量子計算機目前硬體成本高昂，運行成本也高，但是整體的性價比依舊非常可觀！」
「我們計算過，如果我們的第二代Yun AI的模型用我們的量子超算來訓練，那麼整體的訓練成本將會降低到百分之三十五左右！」
「而最關鍵的是，我們的量子計算機技術還處於剛起步，遠遠沒有到理論技術極限的程度。」
「按照我們目前的數據理論的支撐，LX構架的潛力是能夠做到支撐十萬量子比特的程度的，這種量子計算機組成的量子超算，足以為我們提供遠超當下傳統電子計算機所帶來的算力！」
(本章完)