量子AI创业来了一支“清华梦之队”：10亿估值，用量子改造大模型底层
清华出来的团队做量子加AI，估值10亿，思路是从底层改大模型，不是套壳，可以看看他们怎么做的。
一支来自清华的创业团队进入量子AI赛道，估值达10亿元。团队方向是用量子计算技术改造大模型的底层架构，而非在应用层做封装。目前公开信息集中在其团队背景与融资估值层面。
本条情报归属 AITOP「行业」核心栏目，重点聚焦中国 AI 产业与国产大模型生态。涉及核心实体与技术议题包括：量子计算、大模型、清华、融资，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「量子位」（@文婷），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
搞量子计算的朋友可以看看这篇。它测了冻结 LLM 在三种哈密顿量上生成电路参数的效果：结构化问题上有戏，随机问题上不如 Adam 优化。结论很实在，能帮你判断该不该把 LLM 用进变分算法流程里。
AMD 要入股做光子量子计算的 PsiQuantum，双方已经在 AMD GPU 上跑通了药物模拟流程。美国商务部还在《芯片法案》里给了 20 亿美元押注 9 家量子公司，能看出政府和芯片厂都在提前卡位量子生态。关注量子计算商业化节奏的人可以看看这篇。
科研公司 PSI 拿 Anthropic 还没发布的模型，解出量子计算领域卡了近二十年的问题。这不再是写代码改文案，而是模型真正干科研的实例。关心前沿模型能力边界和 AI 科研落地的朋友都该看看。
Perplexity 的科研 Agent 在 Ultra 模式下从零写出了拓扑量子记忆模拟器，还跑完了近 30 亿组故障对审计，最后和 Clifford、TEBD 基准对比。做量子计算或科研模拟的朋友可以看看这条工作流。
这条值得看两个点：一是 Aaronson-Ambainis 猜想本身被证明了，量子算法在多数输入上能被经典模拟；二是证明者用的是 PSI 的研究系统加非公开 Anthropic 模型，AI 参与数学研究的又一实例。做量子计算或复杂度理论的人应该读解读部分，四个步骤的讲法很清楚。
Anthropic 一个还没对外发布的模型，帮数学家搞定了一个悬了多年的量子计算猜想。做科研或者关心 AI 能不能干真数学的，这个案例很值得看看它到底怎么参与证明的。
