印度正获得全球最先进的量子计算平台之一的访问权限，同时致力于构建本国的量子硬件产业。
IBM计划在安得拉邦阿马拉瓦蒂部署Quantum System Two系统，将使印度研究人员与初创企业能够接触生产级量子系统；与此同时，QpiAI等公司正自主研发处理器、控制电子设备及软件。这为印度量子计划创造了独特机遇：该国无需等待国产处理器成熟，即可同步开展算法开发、应用探索与量子工程能力建设。
放眼全球，量子计算距离成为常规企业计算市场仍很遥远。IBM全球量子网络已涵盖325余家机构，但多数用户仅将其用于科研与知识产权开发，而非部署企业级量子应用。
印度国家量子政策
印度国家量子任务（NQM）已批准为期八年、总额600.365亿卢比（约合6.268亿美元）的投入，旨在建设国内量子基础设施，并扩大对从事处理器、传感、通信及抗量子技术等方向初创企业的支持。
NQM设立了四大主题中心，分别聚焦量子计算、通信、传感与计量，以及量子材料与器件。截至2031年3月，四中心合计获批233.068亿卢比（约2.433亿美元），目前已拨付69.95亿卢比（约7302万美元）。
（编者注：本节美元金额按2026年8月汇率换算）
上述中心由班加罗尔印度科学研究所（IISc）、马德拉斯理工学院（IIT Madras）联合电信部（C-DoT）、孟买理工学院（IIT Bombay）及德里理工学院（IIT Delhi）承建，已于2024–2025财年投入运营，各中心均注册为第8类非营利公司并设立独立治理委员会。NQM还新增扶持9家初创企业，总数达17家，新企业覆盖量子生物传感器、光子传感、量子定位、原子存储及精密电子等领域。
该任务的技术目标清晰勾勒出印度本土量子计算能力的发展路径：三年内实现20至50个物理量子比特，五年内达50至100个，八年内达50至1000个。尽管这一目标低于IBM当前系统量子比特数量，但IBM印度及南亚区CTO阿米特·辛吉（Amith Singhee）向《电子工程时报》指出，量子系统性能不仅取决于量子比特数量，电路深度、错误率与连接性同样关键。
任务进展已在量子计算之外显现：印度在两年内建成1000公里量子密钥分发网络，已达八年目标（2000公里）的一半。该网络采用QNu Labs研发的国产技术，该公司被科技部列为NQM重点支持的初创企业。
IBM为何布局印度
辛吉解释称，实用化量子计算不仅在于安装一台设备，更在于构建活跃的用户网络。
“其一是技术栈——硬件与软件，构成可用的量子计算基础；其二，同等甚至更为重要的是，建立一个持续使用该系统的用户网络：他们反馈哪些功能有效、哪些失效，并推动应用层与算法层进步。缺少这一闭环，系统仅是一堆金属。”
该反馈机制正是IBM选择阿马拉瓦蒂部署的核心逻辑。辛吉表示，印度学术界、初创企业与成熟企业已形成足够势能; IBM愿在量子应用尚处萌芽阶段即深度参与生态共建。
选址阿马拉瓦蒂，更多源于安得拉邦政府推动产学研政协同的努力，而非单一设施条件。早期讨论中，IBM、塔塔咨询服务公司（TCS）、拉森&图博（L&T）、科技部及IIT等机构共同参与生态构建规划。
不止于量子比特数量
Quantum System Two是IBM的系统架构概念，而非固定代际的处理器。最初宣布阿马拉瓦蒂部署将搭载156量子比特Heron处理器，但辛吉澄清：最终安装的量子处理单元（QPU）将取决于IBM发货组装时哪款处理器已具备量产条件。“我不确定一定是Heron。”
Heron系IBM旗舰处理器，含133与156量子比特版本；2025年11月量子开发者大会上发布的Nighthawk为其后续型号，旨在进一步降低噪声基底，支持更深、更复杂的电路运算。
辛吉亦强调不应孤立看待量子比特数：“某处理器或有300物理量子比特，但仅120个可编程量子比特。”他指出，评估能力需综合考量电路深度、双量子比特错误率、操作速度与连接性。
QPU背后的基础设施
量子计算机并非可直接嵌入数据中心机架的服务器。辛吉形容其设施需求更接近科研设备：约100平方米空间，配备电力、温控与供水系统，核心为稀释制冷机，将量子处理器冷却至10–20毫开尔文。该制冷机依赖氦-3与氦-4混合物实现超低温。
在制冷机内部，QPU位于最冷层级，周围环绕着低温布线、滤波与放大装置，用于操控与测量量子比特。辛吉将整套结构比喻为“吊灯式”——多级冷却平台叠置，密集信号线将QPU与外部电子设备相连。微波脉冲沿线路传输以调控超导量子比特，而极其微弱的读出信号则经低温系统返回，由低噪声放大器增强后送至室温电子设备进行数字化处理。
IBM负责整套系统集成与运维，但并非所有组件自产。“我们未必自行制造全部低温电子设备”，辛吉补充道，稀释制冷机与低温电子部件等由专业供应商提供；部分组件可能直供印度，部分则在美国预集成后再运抵印度完成总装。
该供应链亦为印度带来超越处理器本身的机遇。“为何稀释制冷机不能在印度制造？”辛吉指出，低温电子、布线、制冷机及各类外围设备均具本地化潜力。他同时提及印度工程人才储备与政府举措——如“印度制造”倡议、研发创新基金（RDI Fund）及半导体使命计划——有望助力相关能力建设。
尽管超导量子计算机运行所需基础设施高度专业化，辛吉认为低温技术并非规模化主要障碍；真正挑战在于实现大规模逻辑量子比特、芯片互联及降低纠错开销。
“实际工作负载未来或需百万级物理量子比特”，辛吉表示。当前处理器约含100–150量子比特; 单芯片极限或可达千量级。
从单芯片迈向更大系统引出量子网络难题：不同芯片上的量子比特需高效互联以构成统一系统；而多芯片无法无限期共置于同一制冷机内, 进一步加剧系统间连接挑战。
纠错机制另增一层复杂度：量子处理器需额外量子比特与电路实施错误检测与修正，但纠错开销过高可能导致容错系统难以实用化，除非开发出更高效纠错码与低开销硬件方案。
此区分对印度尤为重要：提升国产处理器物理量子比特数量仅是长期硬件挑战的一部分；行业最终须将物理量子比特转化为足够可靠的逻辑量子比特，以支撑实际工作负载。
QpiAI的本土量子实践
NQM目标不仅是政策指标，印度初创企业已着手硬件落地。
QpiAI于班加罗尔启用量子晶圆厂，系印度首家同类设施，宣称系亚洲最大，隶属7万平方英尺研发综合体，集QPU制造、测试与量子解决方案开发于一体。
该厂可生产超导量子比特、外围芯片与传感器，并支持最高128量子比特的倒装芯片式超导量子比特 fabrication；下一阶段计划于2027年实现单QPU达10,000物理量子比特。
这家由纳格恩德拉·纳加拉贾（Nagendra Nagaraja）创立的班加罗尔企业，已成功流片四款量子处理器：8量子比特QVidya、25量子比特Indus、64量子比特Kaveri（均基于transmon量子比特），以及9量子比特Yukti（基于自主改进的fluxonium技术）。其路线图还包括128量子比特Emuna、256量子比特Ganges与1000量子比特Everest系统。同步推进逻辑量子比特研发：QpiAI目标于2029年前实现100个逻辑量子比特，纳加拉贾称该阈值将使量子计算具备大规模商业部署可行性。
QpiAI自主研发控制器。“我们未采购市售方案，而是设计专属控制器，因其与AI软件深度耦合，可自动调谐量子比特”，纳加拉贾此前向EE Times透露。该控制器覆盖宽频段，生成并接收驱动量子比特的微波脉冲；FPGA与电路板均内置强效滤波模块，在信号抵达处理器前剔除噪声。
QpiAI外包PCB设计，目前部分板件元件来自新加坡与台湾；但纳加拉贾表示公司正与印度制造商合作，推动特种电路板本地化生产。
纳加拉贾选择超导量子比特而非中性原子或离子阱路线，理由与IBM架构选择不谋而合：“超导量子比特属固态器件，更易集成至数据中心；而竞品技术所需的气室与激光器，在数据中心环境中长期可靠性尚未验证。”
研究先行于企业应用
辛吉预计阿马拉瓦蒂初期工作将集中于计算化学、材料科学、优化与机器学习领域；企业级规模化应用仍需数年。
因此，该系统首要价值或非运行生产负载，而是为印度研究人员提供稀缺硬件实操经验。
两套系统未来交汇点或在软件层。辛吉提出构建跨硬件通用编程接口的可能性，类似Linux跨厂商芯片运行模式；IBM的Qiskit即为潜在候选。
QpiAI自研技术栈（硬件、系统软件、编译器、库与应用）当前聚焦自洽闭环，暂未强调跨平台兼容；但纳加拉贾的表述指向相同演进路径：控制器与软件栈应随底层处理器扩展而灵活适配。
QpiAI近期亦开放其软件层，发布开源QpiAI量子SDK，提供基于Python的电路构建、仿真与算法开发工具包，通过QCloud平台连接其8与25量子比特系统。不同于Qiskit，该SDK目前仅适配QpiAI自有硬件，尚未作为跨厂商接口。
辛吉将潜在未来编程层类比Linux：同一操作系统可在不同厂商处理器上运行。IBM正评估Qiskit兼容其他量子硬件平台的可能性，为印度硬件开发商融入更广软件生态铺路。
“Qiskit平台确具前景”，辛吉表示，“我们正与一两家自有硬件的厂商合作，测试Qiskit与其设备的兼容性；这对印度硬件开发者而言将是重要协同点。”
该模型亦反映IBM对量子计算机实际应用的预期：量子处理器不会取代经典计算机，而是与经典计算及AI协同作业，各自承担适配其能力的工作负载部分。
例如，辛吉描述分子模拟流程：经典计算（或辅以AI）先估算分子几何构型，再映射至量子处理器；量子系统生成可能电子态，结果返回经典计算更新模型，循环迭代直至收敛。
该混合模式意味着周边软件、经典基础设施与算法同属量子计算栈组成部分。对印度而言，机遇远超处理器制造本身——更在于应用开发、工程能力与人才培育。
“我们期望并相信，印度至少将成为全球量子软件与服务的重要参与者”，辛吉表示，“未来十年全球量子市场将大幅扩张；印度应如其在企业软件与服务领域所占半壁江山般，占据该市场同等份额。”
构建此能力需超越量子物理的专业技能。“过去四年，IBM印度团队持续扩充”，辛吉称，“成员多具量子信息科学硕士或博士学位，深谙基础原理与算法运作，以有效协作外部伙伴。”
“我们也招聘数学功底扎实的软件工程师，开发Qiskit等编程层”，他补充道。
量子专业知识、软件工程与硬件开发的融合，揭示印度量子计划面临的深层挑战：该国可在国产系统成熟前获取先进处理器，但将此接入转化为本土产业，关键在于同步构建围绕处理器的全链条能力。
IBM阿马拉瓦蒂系统可即时为研究人员提供高端硬件；QpiAI等初创企业推进国产处理器研发；NQM同步夯实科研基础设施。长远考验在于：这些努力能否整合为硬件、软件、应用、供应商与人才紧密联动的生态系统，而非彼此割裂的碎片化项目。
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