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过去一年里，越来越多的人开始关注量子计算机如何融入并连接经典计算架构。量子计算机可以作为加速器，执行某些任务的复杂计算，这些任务即使是经典超级计算机也无法完成。在开发量子算法和电路的过程中，经典计算机或服务器用于预处理，而后处理则用于管理错误、改进结果并完成处理任务。正如不断增长的AI应用案例所表明的那样，AI可以增强经典计算能力，因此，AI也有可能增强量子计算能力，目前有多家公司正致力于实现这一目标。
尽管许多人和公司开始将量子和AI合并成一个术语，但这两者是截然不同的技术。AI是指在经典计算平台上开发和运行的神经网络模型，这些平台由CPU、GPU、NPU、DSP、FPGA等传统二进制处理逻辑元件驱动。量子计算机则使用超导transmon量子比特等替代计算架构，通过量子物理解决非常复杂的问题。尽管两者需要不同的硬件、软件和支持系统，但两者的整合正在推进，特别是为了量子计算的利益。IBM是推动AI与量子计算相结合的公司之一。
IBM被认为是量子计算领域的领导者，硬件、软件和系统技术不断进步，已在全球部署了量子计算机。IBM在AI技术方面也处于领先地位，其watsonx平台自2011年在《危险边缘》节目中获胜以来，取得了许多进展。此后，watsonx发展成为一个可扩展的企业平台，提供AI工作室、数据、治理和助手解决方案。现在，IBM将这两项技术结合起来，以增强量子计算并加速其采用。
最近，在与IBM的讨论中，该公司概述了如何将其AI技术整合到Qiskit软件中，以改进SDK工具和OpenQASM3（开放量子汇编语言）的易用性。IBM正在利用其Granite AI模型的watsonx生成AI平台，生成能够提供开发者支持和量子代码辅助的数字代理。
此外，IBM正在研究和开发新的AI模型，以改进电路优化、资源管理以及提高错误抑制、缓解和校正的能力。
作为其致力于将AI整合到量子计算中的一部分，IBM还推出了带有Visual Studio扩展的Qiskit代码助手服务，并计划推出两个量子聊天机器人——一个用于帮助开发人员，另一个用于IBM量子服务的一般用户。
在电路优化方面，AI模型可以作为插件嵌入到Qiskit SDK中，通过编译器服务或与启发式方法结合使用。根据IBM的说法，编译器服务提供了更好的抽象电路到量子ISA电路的映射，电路尺寸提高了40%，质量更好，处理速度提高了2到5倍。
在资源管理方面，IBM正在开发AI解决方案，以更好地估算量子运行时间，标记可能失败的工作负载，并对电路进行分区以进行并行处理，从而更好地利用经典和量子资源。这包括利用AI超级计算机。
未来的异构数据中心将包含量子处理单元（QPU），结合IBM在本十年末达到1亿门量子逻辑门和2033年左右达到10亿门的激进路线图，量子计算正迅速朝着在未来几年部署实用量子应用迈进。结果，我们可能会在本十年末看到结合最新CPU、AI加速器和QPU性能的异构数据中心。
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