QCentroid 在 NVIDIA GTC Berlin 上发布 Missions，一个集成于 QuantumOps 框架、由 NVIDIA CUDA-Q 驱动的求解器评估层，用自主 AI 智能体判断企业计算瓶颈更适合用经典启发式、GPU 加速的量子启发算法还是 QPU 求解。平台先定义业务基线与目标（如缩短运行时间、提高硬时限下的解可行性、降低计算成本）。
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欧洲量子软件公司 RhymeQ 获 220 万美元 pre-seed 融资并退出隐身模式后，在 NVIDIA GTC Berlin 宣布加入 NVIDIA Inception 创业加速计划。其 RHYME Python 抽象层可直接编译至 NVIDIA CUDA-Q 平台，并与 NVIDIA 合作探索将智能体 AI 与量子计算结合。
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IQM 与 NVIDIA 展示了用 NVIDIA Ising Calibration 视觉语言模型对 20 比特 IQM 超导量子处理器进行智能体式自动校准，模型直接分析实验调优图表、自主决定参数调整并完成全部物理比特的自主 bring-up。双方还发布了开放基准 QCalEval，含来自真实超导硬件和模拟中性原子系统的 243 张校准图、22 种实验类型，每图 6 个诊断问题。
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SEEQC 宣布将其芯片级预解码技术与 NVIDIA Ising AI 解码模型通过 SEEQC Digital Link 和 NVQLink 互连集成，在模拟容错量子处理器栈上完成验证。相比 NVIDIA Ising 作为独立经典预解码器，组合式多级架构实现解码延迟降低约 50%、逻辑错误率改善约 50%。
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量子控制电子设备厂商 Qblox 宣布其可扩展量子系统控制器通过 NVIDIA NVQLink 集成 DGX Spark 和 RTX PRO 6000 Blackwell 工作站。实测 RTX PRO 6000 Blackwell 上实时往返延迟低于 4.0 微秒，DGX Spark 上低于 7.2 微秒。
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NVIDIA 与于利希超算中心在 GTC Berlin 2026 宣布，在欧洲首台百亿亿次超算 JUPITER 上完成 104 量子比特容错量子计算模拟，验证了魔态制备（magic state cultivation）协议，相比传统级联蒸馏工厂可将物理量子比特开销最多降低 90%。模拟使用 8192 块 NVIDIA GH200 超级芯片，45 比特编码态矢量追踪约 35.2 万亿个复振幅。
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NVIDIA 在欧洲首台 E 级超算 JUPITER 上模拟了 104 量子比特的容错量子处理器，评估真实硬件噪声下的 magic state cultivation。该方法据称可让产生 magic state 所需量子比特减少 90%。模拟使用 8192 块 GPU 及 NVIDIA cuQuantum 软件与 CUDA-Q 平台，帮助研究者在制造硬件前验证处理器设计。
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NVIDIA 宣布在欧洲首台 E 级超算 JUPITER 上完成 104 量子比特的容错量子计算模拟，为迄今最大规模的容错量子处理器全面模拟。模拟验证了一种比以往方法少用 90% 物理量子比特的 magic state cultivation 容错方案，由 GH200 超级芯片运行、动用 8192 块 GPU，使用 cuQuantum 与 CUDA-Q 平台。
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关注理由：官方披露了模拟规模、所用超算与软件栈等关键参数，可据此了解 GPU 集群在容错量子计算研究中的实际用途。
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Riverlane 与 NVIDIA 合作探索用 AI 和 GPU 加速量子纠错（QEC）解码器校准。使用 Riverlane 的 Local Clustering Decoder 在 NVIDIA H100 GPU 上测试，表面码训练周期从单核 CPU 的三分钟缩短到 2.8 秒，解码速度超过每秒 400 万个表面码 syndrome，而单核 CPU 约为每秒 5.9 万个。
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Alice & Bob 发布概念验证结果，利用 NVIDIA NVQLink 连接 Quantum Machines 的 OPX1000 控制硬件，首次在 GPU 上用合成数据解码其 LDPC-cat 纠错码。并行处理多组错误测量时解码效率有所提升，但演示未实现实时解码，公司下一步将优化测量数据经 NVQLink 到 GPU 的传输与处理流程，以跟上量子计算机的运行速度。
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NVIDIA 宣布未来五年投入价值 10 亿美元的资本与资源，支持美国科研、超算和量子技术发展，并与白宫科技政策办公室共同推进扩展后的 Genesis Mission。
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美国能源部宣布在 Genesis Mission 第二阶段授予 12 个项目、合计 1.59 亿美元，其中 2 个项目聚焦物理量子硬件扩展、量子纠错（QEC）协同设计和功能量子材料合成。哈佛牵头的 ASQC 项目用 AI 自动化 QEC 码选择与系统协同设计；ORNL 牵头基于物理信息的 AI 框架逆向设计量子磁性材料。
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关注理由：IonQ 量子系统将首次部署在 NVIDIA 量子研究中心内并与 GPU 集群直连，为混合量子-经典计算的硬件协同提供具体落地方向。