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title: 诺尔玛推出‘QC4AI’战略，利用量子技术减轻AI计算负担
url: https://www.elseif.net/zh/qc4aiai
published: 2026-10-15T02:15:12+00:00
language: zh
section: 模型
source: https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=42254
organizations: Norma, QC4AI, IEA, Multiverse Computing, IonQ, UCL
publisher: elseif
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# 诺尔玛推出‘QC4AI’战略，利用量子技术减轻AI计算负担

国内量子计算代表企业诺尔玛正在推动利用量子技术来减少大规模人工智能（AI）神经网络的计算负担的‘QC4AI（量子计算用于AI）’战略。该战略基于量子优化算法的计算负担降低技术和利用AI开发量子程序的环境，旨在开发神经网络的轻量化技术，并将其扩展到物理AI等多个领域。

诺尔玛目前掌握的技术包括降低量子优化过程中所需计算的算法，以及用于编写和执行量子程序的AI开发环境。这项技术旨在降低量子计算本身的计算负担和程序开发障碍，并基于此提高AI模型的效率。

随着AI模型的规模扩大和应用范围的增加，计算资源和电力的需求也在增加。国际能源机构（IEA）2026年的报告指出，全球数据中心的电力消耗预计将从2025年的485太瓦时（TWh）增加到2030年的950TWh，几乎翻倍。同一时期，基于AI的数据中心的电力消耗预计将增加约三倍。

诺尔玛的核心研究之一是被国际学会IEEE QCE 2026采纳的‘SAFE ma-QAOA’论文，该论文旨在通过减少量子近似优化算法的学习过程中的重复计算，来提高优化效率。研究团队利用在经典计算机上运行的代理模型预先学习变量，以降低搜索过程的负担。实验结果显示，特定问题的微调负担估计比传统方法减少了94.5%。

诺尔玛还在推进‘AI for QC’领域，利用AI支持量子计算的开发过程。代表性案例是‘Q平台MCP（Q Platform MCP）’，该平台连接生成型AI和量子开发环境，支持用户通过自然语言请求量子算法的编写和执行结果的确认。