一、开篇：算力革命的下一个浪潮——从 AI 的 “确定性效率” 到量子的 “可能性突破” 过去十年，AI 在经典计算框架下实现了爆发式增长，通过概率建模高效解决确定性问题，但面对复杂系统优化、多变量决策等核心场景，其能力边界已逐渐显现。 而今，我们正站在算力范式转移的关键节点：量子计算不追求 “更快的已知答案”，而是通过量子叠加与并行处理，解锁不确定性中的无限潜能。 当 AI 的场景洞察力与量子的突破性算力相结合，我们迎来的将不仅是算力的几何级跃升，更是一次商业与科学认知的革命。这不再是工具的简单迭代，而是能直接影响商业决策与投资回报的生产力革命。 二、案例：Insilico Medicine——量子+AI，重构药物研发的“效率飞轮” 传统药物研发堪称 “高投入、高风险、低效率” 的典型：平均耗时 10 年、成本超 26 亿美元，其核心瓶颈在于分子相互作用的巨大计算复杂度 —— 经典计算机难以对分子相互作用（特别是药物-靶标结合能）进行精确的量子力学模拟，迫使行业依赖大量试错，推高了时间与资金成本。 量子计算的出现打破了这一僵局：它能在分子层面并行探索所有可能状态，精准破解经典计算的模拟困境。麦肯锡报告明确指出，到 2035 年量子计算潜在市场规模将达 2 万亿美元，而制药行业将是其中最大的受益领域之一。 我在书中分析的 …
