2026年10月15日——全球最大的面向科学的混合量子-经典生成式AI模型：NVIDIA Proteína蛋白质设计模型的扩展版本在识别新型蛋白质结构方面优于经典基线，将有用途蛋白质的比例提高了20%。

工业规模能源优化：在包含25,755个变量的机组组合基准测试中，PT-3加速了JIJ的混合量子-经典工作流，其解质量可与领先的商业优化求解器相竞争。

为商业量子优势而打造：模块化且可在现场升级，因此性能会随每次升级而提升。它在室温下运行，在两个标准机架中总功耗为6 kW，安装后数小时内即可投入运行。

ORCA Computing是一家开创面向科学的量子加速AI的公司，今日推出其最新一代光子量子计算机PT-3，这也是首台为实现商业量子优势而打造的系统。首套系统已在伦敦的Digital Realty Innovation Lab（DRIL）上线运行，并与NVIDIA加速计算一同运行。

量子与AI for Science

AI for Science，即利用AI变革科学发现，正迅速成为计算领域最重要的新类别之一，并成为全行业的重要焦点，但其受到训练数据有限的制约。ORCA的PT-3与GPU协同工作，以提高AI模型的表达能力（即表示复杂模式和数据分布的能力），帮助它们从有限数据中学到更多，并为新药和新材料识别出更好、更新颖的候选物。

已见成效

PT-3使ORCA能够利用NVIDIA Proteína的混合量子-经典扩展版本生成结果；NVIDIA Proteína是用于蛋白质设计的生成式模型。该混合模型在32块NVIDIA Hopper GPU上训练，这些GPU与一台在128个qumode中使用64个光子的PT-3协同工作，相较经典基线表现出更高的可设计性，将有用途蛋白质的比例提高了20%，并生成了二级结构组合不同的新型蛋白质。

这一进展建立在ORCA的PT-2系统此前在生命科学领域取得的成果之上。PT-2与丹麦技术大学合作，产生的强效肽结合物约为经典AI的两倍，并已在湿实验中得到验证。它在QM9基准测试*上生成的有效且独特分子数量也多出49%。

PT-3还被应用于更智能的能源调度等优化问题。今年早些时候，JIJ Inc.与ORCA联合bp和英国国家量子计算中心（NQCC）发布了一份白皮书，对机组组合问题的混合方法进行了基准测试。在该包含25,755个变量的基准测试中，ORCA的PT-3目前能在约一小时内运行该混合量子-经典工作流，在相同解质量下比上一代快12倍以上。在白皮书的测试中，该混合求解器的结果在解质量上与行业标准商业优化求解器具有竞争力；在增加运行时间后，它在所有受测方法中找到了最佳解。

ORCA Computing联合创始人兼首席执行官Richard Murray表示：“通过将我们的光子量子计算机与NVIDIA加速计算集成，我们已在混合量子超级计算的未来中迈出关键的第一步。PT-3已在AI for Science和工业优化领域交付成果，涵盖从蛋白质设计到能源调度。借助Digital Realty，企业用户现在可以将其用于最具挑战性的工作负载，客户也正在生命科学、国防、能源和物流领域试用相关用例。PT-3为扩展而构建：它可在现场升级，因此今天开始使用的客户可以持续在同一系统上发展。”

“借助PT-3，ORCA将光子量子计算与NVIDIA加速计算结合到一个系统中，研究人员可用该系统开发和测试新应用，”NVIDIA量子产品总监Sam Stanwyck表示。“计算平台的价值在于研究人员在其上构建的内容。ORCA对NVIDIA Proteína模型的扩展能够生成具有改进可设计性的不同系列蛋白质结构，这是这些工具结合后所能实现成果的一个绝佳例证。”

“我们与ORCA的合作体现了让量子计算对企业切实可用的共同愿景。在DRIL托管PT-3，为我们提供了一个真实环境，以探索量子计算如何在当下创造价值，这是迈向规模化商业量子优势的重要一步，”Digital Realty英国和爱尔兰董事总经理Séamus Dunne表示。