China has achieved a breakthrough in artificial intelligence (AI) by leveraging quantum computing. Researchers in Hefei successfully enhanced a large-scale AI model with 1 billion parameters using the third-generation 72-qubit superconducting quantum computer, Origin Wukong. This marks the first-ever instance of fine-tuning an AI model with a real quantum computer. The Origin Wukong improved AI performance by 8.4% while reducing the number of parameters by 76%. Specifically, it reduced error rates by 15% in mental health dialogue training and increased accuracy in math tests from 68% to 82%. Researchers highlighted that this demonstrates quantum computers' ability to train AI models faster and more efficiently than traditional computers. Origin Quantum, the developer of Origin Wukong, introduced a hybrid method called "quantum-weighted tensor hybrid parameter fine-tuning," combining quantum and classical computing. This approach uses quantum computing to detect complex patterns while classical computing optimizes model size and energy efficiency. Since its launch, Origin Wukong has been accessed by users from 139 countries, completing over 350,000 tasks across various fields. China is now accelerating the development of its fourth-generation quantum computer, Origin Wukong 2, alongside self-learning AI models that require no human intervention for updates or maintenance.
중국이 양자 컴퓨터를 활용해 인공지능(AI) 분야에서 새로운 돌파구를 마련했다. 허페이 연구진은 72큐비트로 구성된 3세대 양자 컴퓨터 '오리진 우콩(Origin Wukong)'을 이용해 10억 개 매개변수를 가진 대규모 AI 모델을 개선하는 데 성공했다. 이는 세계 최초로 실제 양자 컴퓨터를 사용해 AI 모델을 미세 조정한 사례로 기록됐다. 오리진 우콩은 AI 성능을 8.4% 향상시키고 구성 요소 수를 76% 줄이는 데 기여했다. 특히 정신 건강 상담 데이터 훈련에서는 오류율을 15% 줄였고, 수학 테스트에서는 정답률이 68%에서 82%로 상승했다. 연구진은 이를 통해 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 더 빠르고 에너지 효율적으로 AI 훈련을 수행할 수 있음을 입증했다고 밝혔다. 오리진퀀텀(Origin Quantum)은 양자와 기존 컴퓨팅을 결합한 '양자 가중 텐서 하이브리드 파라미터 미세 조정' 기술을 도입했다. 이 기술은 양자가 복잡한 패턴을 탐지하고 기존 컴퓨터가 모델 크기를 줄이는 방식으로 작동한다. 오리진 우콩은 출시 이후 전 세계 139개국에서 약 2천만 건 이상의 방문 기록을 세우며 다양한 분야에 활용되고 있다. 중국은 현재 오리진 우콩의 업그레이드 버전인 4세대 모델 '오리진 우콩2' 개발에 박차를 가하고 있다. 또한 인간 개입 없이 스스로 학습하고 개선할 수 있는 AI 모델 개발에도 집중하고 있다.
