要和量子巨头掰手腕，两个复旦90后融了10亿

两位复旦校友携手创立的量子计算企业，在成立不足一年之际，已跻身全球竞争舞台。

投中网独家报道，中性原子量子计算公司太一量生近期完成新一轮融资。本轮由老股东华控领投，锦秋基金、成都高新愿景基金、沄柏资本、临港前沿投资、鸿瑞达投资、宁波汇浩等机构跟投，恒旭资本、博远资本、雅瑞资本、高脉资本等原有股东继续追加投资。

自2026年1月成立以来，太一量生累计融资额已突破10亿元。距离上一轮3亿元的Pre-A轮融资，间隔不到四个月。

在技术前沿且估值缺乏明确基准的量子计算领域，太一量生是国内融资能力最强的中性原子企业之一。它是该赛道首家公开宣布累计融资超10亿元的初创公司。本轮融资后，公司估值已达到独角兽级别。

老股东对公司的信心尤为关键。本轮领投方华控，在6月的Pre-A轮中已位列股东名单。这家成立于2007年、源自清华的基金，近期在AI、量子计算、具身智能等前沿科技领域投资活跃。

本轮融资呈现出鲜明的产业特征，投资方背景涵盖AI与算力、电子信息、汽车与新能源、先进制造、医疗健康等多个领域。这表明太一量生已开始将融资与未来的算力协同和应用场景布局相结合。

除了高效的融资节奏，太一量生在过去数月内已组建近百人团队，并在约六个月内完成首台原型机的整机集成，同时推进实时控制系统与量子编译器的研发。

在这个常谈论远期愿景的前沿行业中，两位复旦90后创业者正通过组织建设和工程进度，为下一阶段竞争积累实力。

从物理比特“军备竞赛”到容错新共识

过去几年，全球量子计算领域的共识发生转变。中性原子路线凭借扩展潜力等优势迅速升温，Atom Computing、QuEra、Pasqal等企业相继推进系统研发。今年3月，长期深耕超导路线的Google也宣布新增中性原子研究团队，实行双路线并行。

太一量生是中性原子领域的新兴力量之一。公司成立于2026年1月，创始人兼CEO方正浩拥有近15年前沿科技投资与产业经验，先后投资、孵化超过100家科技企业。创始人兼CTO刘弘斌曾任微软量子首席架构师，具备从量子算法、量子纠错、系统架构到整机工程的全链条研发经验。

然而，无论选择哪条技术路线，都需面对一个更根本的抉择。

过去几年，量子计算经历了物理比特数量的“军备竞赛”，从几十个、几百个，到上千个甚至更大规模的阵列。随后，全球量子产业形成新共识：量子计算要真正进入企业级应用，难点已不再仅仅是“能制造出多少个物理量子比特”。因为物理量子比特会出错，随着运算持续累积，微小错误也可能使结果失效。

量子计算竞争的重点，已逐渐从谁的物理量子比特更多，转向谁能率先构建出真正可运行的逻辑量子比特系统。

今年9月，微软量子负责人、计算物理学家Matthias Troyer，微软量子硬件与系统工程负责人Chetan Nayak，以及2025年诺贝尔物理学奖得主、Qolab的John Martinis，共同提出了“可扩展逻辑比特”的定义：能够通过反复纠错维持长时间计算，支持容错通用操作，具备低延迟实时解码与反馈，并可按应用需求扩展到数百、数千个。

这一定义将可靠性、规模、运算能力与性能综合考量。展示逻辑比特仅是起点；其运行时长、支持的操作类型以及所需物理资源，同样决定实用价值。不同应用对错误率和计算深度的要求各异，无法用一个数字概括商业化门槛。

因此，“军备竞赛”并未结束，而是从数量延伸至系统能力。海外企业的技术路线虽有分歧，但容错量子计算机已成为全球量子计算竞争的下一个赛点。

太一量生从一开始选择的镱原子路线，正是在这一框架下的务实选择：先确定容错目标，再考虑纠错方案、控制架构及物理体系。公司自创立起便将资源集中于通用容错计算。方正浩认为，太一量生成立之初最重要的决定，并非先制造出多少物理比特，而是确定未来的容错计算架构，并围绕这一终局组织技术路线、人才和资本投入。

与依托高校实验室的传统路径不同，太一量生自成立起便以公司形式组织跨学科研发，将工程化、产品化纳入同一时间表。在方正浩看来，深科技创业的真正壁垒不仅来自技术路线本身，更来自围绕正确技术终局持续聚集世界级人才、长期资本与产业资源，并让这些要素相互促进。

成立不到一年，太一量生展现出高效的人才组织效率。据披露，公司已招募近百人团队，成员来自MIT、剑桥大学、宾夕法尼亚大学、慕尼黑大学、清华、北大等高校，JILA、CQT等科研机构，以及微软、苏黎世仪器等企业，覆盖物理、光学、控制、软件与算法领域。

值得注意的是，据透露，太一量生已吸引到外籍科研与工程人员，多名成员在获得QuEra、Oratomic等企业录用机会的同时，仍选择加入太一量生。

人才吸引力的背后，是一套直指全球巨头的全栈自研规划：从物理硬件、测控，到编译、纠错及算法实现，公司希望掌握所有关键环节。

中性原子量子计算系统涉及真空、激光、光学、原子操控、成像、测控、实时控制和软件等多个复杂子系统。全栈意味着任一环节都不能有短板，最终可形成更高壁垒，提升系统研发效率，并为长期性能优化创造条件，但系统落地的难度也成倍增加。

目前，全栈研发是海外头部公司的普遍选择，Google、微软等企业提供了重要参照。Willow实现纠错进展的背后，芯片设计制造、量子操作、标定和实时解码需共同优化，最终接受逻辑错误率的检验。不同环节能否共享问题、迅速迭代，直接影响整体表现。

然而，全栈自研在国内量子行业相对少见。太一量生可能是国内为数不多在所有核心技术上实现全栈自研的中性原子企业。CTO刘弘斌的理念是，希望将这种系统协同落实到公司内部，全栈自研有望实现最高的研发效率和整体性能。

供应链成熟度也是一大挑战。尽管精密制造、光电子等产业已提供良好基础，但面向容错量子计算的部分关键组件与系统接口仍需持续优化。太一量生通过全栈研发与系统集成，让物理、控制与软件团队围绕统一架构协同。

因此，全栈既是技术选择，也是组织选择。它要求同时招募多个稀缺方向的人才，并将跨学科沟通转化为日常工程流程，以更高的前期投入换取研发自主性和迭代效率。

押注全栈，开始交卷

这套全栈规划已开始呈现具体工程成果。近日，太一量生披露了整机集成、实时控制与量子编译器三项进展，分别对应物理平台、控制反馈和软件能力。

一方面是高效的工程效率，另一方面离不开CTO的成熟经验——刘弘斌此前曾多次带队实现容错量子计算系统的演示和工程化，具备面向容错计算的系统级设计、集成与交付经验。

太一量生用时约六个月完成首台原型机整机集成，将真空、激光、光学、原子操控、成像和测控等模块接入统一系统，进入联调与优化阶段。

在控制系统方面，太一量生已将系统实时控制时延推进至10微秒量级。容错系统需要及时接收测量结果、判断错误并决定后续操作，经典计算与量子硬件必须紧密协作。Quantinuum、Atom Computing等前沿玩家都在强化面向纠错的实时控制能力，NVIDIA也在推动GPU与量子处理器之间的微秒级实时连接。

太一量生将实时控制时延推进到10微秒量级，意味着初步打通了相机输入、数据处理到原子重排的闭环，并推进FPGA、GPU与量子硬件的协同。

软件层面，太一量生于9月宣布开源量子编译器洛书（LUOSHU），针对中性原子的移动、动态连接和纠缠门调度进行编译优化。

目前全球量子软件大致有三条路线。第一条由硬件厂商主导，通过自有SDK、云平台和编译器构建生态；第二条追求跨硬件抽象，让代码在不同QPU和模拟器间迁移；第三条则是从行业问题反向构建求解器，化学、金融等垂直公司在此竞争。

这一领域巨头布局同样积极。目前IBM的Qiskit、Google的Cirq、英伟达的CUDA-Q，均在构建开放的量子软件生态，连接开发者、算法与底层硬件。

三项进展最终需合成一套系统。目前，太一量生正推进物理平台、实时控制与量子编译软件的系统级集成，力争年底形成具备自动纠错能力的工程系统。

务实的另一面是太一量生正积极探寻落地场景。一方面，AI需求的增长带来算力焦虑；另一方面，量子计算在垂直产业的应用也在推进。据企业口径，目前太一量生已与核工业、能源化工、新能源与新材料、生物医药、金融等行业十余家客户，围绕真实场景问题开展合作，加速量子计算产业化落地。

方正浩认为，量子计算的产业化需要技术突破与客户需求共同推动。一方面，公司现阶段重视科研及产业合作带来的实际收入；更重要的是，通过真实场景验证需求、积累行业经验、建立长期客户关系，为未来容错量子计算的规模化应用提前打好商业基础。

但不可否认，量子计算作为前沿产业，技术路线尚未收敛，商业化时间表也存在分歧。对于量子计算的实现，保守者认为遥遥无期，乐观者则认为五到十年内可实现。

例如，2025年初，黄仁勋对量子技术距离实际应用的预期是20年，但不到半年便改口称量子计算正迎来“拐点”，未来几年就能解决一些“有趣的全球性问题”。相应地，英伟达近年来积极布局，投资了Quantinuum、PsiQuantum等头部量子公司，还发布了量子计算开源模型和CUDA-Q，试图成为量子计算时代的“操作系统”供应商。

资本周期先于产业周期的现象同样存在。例如，海外两家量子计算企业先后登陆美股。今年6月，离子阱量子计算公司Quantinuum在纳斯达克上市，市值超150亿美元，成为量子计算史上规模最大的IPO。今年8月，法国中性原子量子计算公司Pasqal也通过SPAC正式登陆纳斯达克。

另一点不可否认的是，国内量子计算创业确实是政策、技术进展和资本突破共同作用的结果，带有浓厚的“兵家必争之地”色彩。大国不断在量子领域通过政策和资本加码。

投中嘉川CVSource数据显示，2025年国内量子科技领域投资数量较2024年翻了两倍。据投资人说法，量子计算公司现在的“估值几个月翻番涨”。关键转折点绕不开“十五五规划”，持续的技术进展同样助力不小。

量子计算技术门槛更高，对口人才更稀缺，真正有技术能力的团队数量有限。即便如此，保守估计过去一年约诞生超过20家中性原子初创企业，背景更加多元，包括院校系、海归、工程人士等。

太一量生是尤其值得关注的样本之一。该公司是坚定的乐观派，按方正浩的预期，大规模量子计算走向商业应用有望在未来五年实现，并赋能人工智能（Quantum for AI）加速发展。

这一切解释了太一量生为何选择更集中甚至略显激进的投入方式：瞄准全球巨头，搭建近百人团队，推进核心技术全栈自研，将资源优先用于通用容错计算。围绕化学反应、材料模拟、能源调度等场景的探索，站在足够前沿的位置，提前理解未来量子计算究竟能完成什么任务。

本文来自微信公众号“投中网”，作者：曹玮钰，36氪经授权发布。