英伟达开源量子AI模型Ising：校准从数天缩至5小时

  2026 年 4 月 15 日，英伟达（NVIDIA）在 GTC 大会重磅发布全球首个开源量子 AI 模型家族 NVIDIA Ising，以 AI 重构量子处理器核心流程，将量子处理器校准周期从传统数天大幅压缩至5 小时，同时实现量子纠错解码速度提升 2.5 倍、准确率提升 3 倍，一举打通量子计算从实验室走向实用化的关键堵点，推动量子与 AI 深度融合进入规模化落地新阶段。

  量子计算长期受两大核心瓶颈制约：量子比特极脆弱、易受环境噪声干扰，传统校准依赖人工脚本、逐参数调试，动辄耗时数天，且纠错效率低下，难以支撑大规模量子系统稳定运行。Ising 模型以经典伊辛物理模型命名，包含两大核心模块，形成 AI 驱动的量子智能控制闭环。Ising Calibration是 350 亿参数视觉语言模型（VLM），能自动解析量子处理器的频谱、量子态分布等复杂测量数据，驱动 AI 智能体实现 7×24 小时全自动闭环校准，精准调整微波 / 激光控制参数，将校准效率提升数十倍，同时将量子比特门保真度推高至接近容错阈值。Ising Decoding则搭载双变体 3D 卷积神经网络，分别优化速度与精度，对比行业标准 pyMatching，速度最高快 2.5 倍、准确率提升 3 倍，可实时处理量子纠错解码，有效抑制噪声、保障大规模量子计算可靠性。

  该模型完全开源开放，兼容超导、离子阱、光量子等主流量子技术路线，深度融入英伟达 CUDA-Q、NVQ Link 量子技术栈，支持本地部署、数据自主可控，已被全球顶尖量子实验室与企业采用。黄仁勋表示，Ising 让 AI 成为量子计算机的 “操作系统”，将脆弱量子比特转化为可扩展、高可靠的量子 - GPU 混合系统，大幅降低量子硬件研发与调试门槛，加速量子计算在材料模拟、药物研发、金融风控、密码破解等领域的商业化落地，重塑下一代超算与 AI 融合的技术格局。