九章云极WAIC 2026重磅发布：可学习量超智混合计算体系，破解专用量子计算落地“语义断层”

近日，九章云极DataCanvas在世界人工智能大会上推出了面向量超智混合计算的 Verified Agentic QUBO 闭环方案。这套方案瞄准的是一个行业共识的“隐形天花板”：量子算力越来越强，但从业务人员的自然语言需求到量子计算机能执行的数学模型之间，缺少一个可靠的自动翻译层。

与此同时，九章云极宣布与国内专用量子计算赛道头部企业玻色量子，围绕量超智混合计算赛道计划开展深度合作，共同探索大模型智能体、异构超算、量子优化、形式化验证一体化协同技术方案，合力破解当前AI 与专用量子计算融合落地的行业共性难题。

算力竞赛进入下半场：瓶颈从硬件转向“语义断层”

九章云极AI首席科学家缪旭在“未来计算未来算力”论坛演讲中直言，过去两年行业都在追逐量子比特数量和GPU峰值算力，但真正卡住规模化落地的，已经不是硬件本身。随着AI从内容生成走向电网调度、具身智能长程规划等复杂决策场景，算力需求已从矩阵乘法演变为对超大规模组合优化问题的精准拆解与可信求解。

然而，现有的LLM-QUBO混合工作流中，业务需求到专用量子计算机执行之间存在一道“语义断层”：业务人员的自然语言需求，无法被自动编译为专用量子计算机能执行的标准化数学模型。变量映射依赖专家经验，约束编码充满试错，惩罚项设置如同黑盒操作——这种低效的手工对接，可能影响模型质量与求解效果，令能源调度、智能制造等真实场景的“最后一公里”落地受阻。针对上述挑战，九章云极构建了名为Verified Agentic QUBO的完整闭环，以Agent拆解、QUBO搜索、Lean4验证、强化学习反馈为逻辑主线。起点是一个基于Benders分解与分支切割算法训练的强化学习Agent，它以问题结构、硬件约束与求解误差为状态输入，自主完成变量固定、子问题划分与算力路由，从源头规避人工拆解的高失误率。随后，GPU集群承载大模型训练与仿真编排，专用量子计算机作为专用优化内核求解离散子任务，完全兼容现有CUDA-Q工程体系。

真正的突破在验证环节。九章云极率先将Lean4交互式定理证明工具嵌入量子-AI混合流程，求解器输出候选解后，Lean4自动生成形式化规约，对可行性、最优性及约束等价性出具数学级验真报告，为量子优化结果的可信评估与审计提供依据。验证报告随即转化为奖励信号，反向驱动Agent优化拆解策略，形成自进化飞轮。在内部基准测试（benchmark）中，该闭环可减少约30%的冗余QUBO计算任务，拆解精准度提升约20%。

牵手玻色量子：专用量子计算机与九章智算云平台的全栈协同

九章云极与玻色量子的战略合作成为大会另一焦点。双方以专用量子计算为核心切入点，围绕九章智算云与玻色量子专用量子计算机展开全栈适配协同。

玻色量子深耕专用量子计算路线，其求解QUBO/Ising 类组合优化问题与九章 Verified Agentic QUBO 方案原生匹配，专注组合优化实用化落地。其“驭量·山海1000”专用量子计算机可室温稳定运行，大幅降低部署门槛，与九章云极智算云框架天然协同。后续双方将联合打磨“经典算力承载训练仿真、专用量子算力专攻组合优化”的标准化混合工作流，降低企业用量子优化的开发门槛与调度复杂度。

缪旭指出，量子计算不会替代经典超算，大模型、GPU与量子计算的混合协同才是未来十年算力演进的确定形态。九章云极通过可学习、可验证的全栈架构，打通从业务需求到最优解的完整链路，消除语义与可信性的双重壁垒。未来随着与玻色量子合作深化，双方将探索搭载专用量子算力的混合智算服务，让专用量子计算加速真正成为千行百业规模化生产中的确定性力量。