在 GTC 华盛顿舞台上，黄仁勋宣布 NVQLink——一种用于连接量子处理单元（QPU）与传统 GPU 系统的互连技术，可让 QPU 实时调用 CUDA-Q，延迟低至约 4 微秒。黄仁勋展示的幻灯片列出了 17 家量子计算公司与多个美国能源部（DOE）实验室的支持，目标是”将量子计算融入未来的科学之中”，使量子加速器成为 GPU 科学计算的可用单元。
为什么值得关注
一、量子-AI 融合从概念走向基础设施。NVQLink 把”量子计算何时能用”的答案，从”遥远的科研”拉到”可接入 GPU 集群的加速单元”；CUDA-Q 软件栈统一编程接口，大幅降低量子算法的工程门槛，量子纠错、量子化学、组合优化等负载有望先在混合架构上落地。
二、新互连品类诞生。继 NVLink（GPU-GPU）、CX（网卡）、CPO（光互连）之后，QPU-GPU 互连成为又一类 AI 硬件互连。长期看，这将利好光互连、低温控制电子、量子控制器与稀释制冷等上游环节，打开”量子-AI 硬件”增量市场。
三、生态卡位延续”全栈锁定”策略。英伟达通过 CUDA-Q + NVQLink 把量子软件生态绑上 CUDA 战车，与 GPU、网络、CPU（Vera）形成统一栈。对量子初创公司与云厂商而言，这是”要么进 CUDA 生态、要么另起炉灶”的明确信号，也预示量子硬件竞争将更早进入软件栈整合阶段。
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